鹿明机器人：具身智能技术引领市场革新

作者｜黄楠

编辑｜袁斯来

据硬氪获悉，具身智能机器人公司Lumos Robotics鹿明机器人（以下简称“鹿明机器人”）近日成功完成了Pre-A1和Pre-A2两轮融资，总金额达数亿元。以下是本轮融资的详细信息及该公司的几大亮点：

融资金额及投资机构

融资轮次：Pre-A1、Pre-A2

融资规模：总金额达数亿元

投资方：Pre-A1轮由鼎晖投资领投，南京创投、金景资本、金固股份跟投；Pre-A2轮则由申能诚毅投资。

资金用途：本轮融资将用于公司在具身智能数据和硬件领域的持续投入。

公司基本信息

成立时间：2024年9月

注册地址：广东省深圳市宝安区

企业定位：鹿明机器人专注于具身智能机器人及核心零部件的研发、销售，构建了从真机数据采集、硬件本体创新到操作系统模型的全栈能力闭环。依托自研的FastUMI高效数据采集系统与高性能机器人硬件平台，为企业提供覆盖数据、硬件、算法的具身智能基础设施，推动具身智能技术在多领域的规模化落地与商业化应用。

公司聚焦家庭、物流、制造等高价值产业场景，其核心产品涵盖LUS、MOS系列人形机器人，以及机器人关节模组、视触觉模组等关键零部件。

图源/企业

团队背景：创始人兼CEO喻超毕业于清华大学，自2016年起从事机器人学习算法领域研究，曾主导构建追觅科技具身机器人业务，并参与开发了多款消费级机器人产品。CTO曹俊亮是上海交通大学机械工程博士，曾深度参与多款性能优异的具身机器人产品的研发工作。联席CTO丁琰为纽约州立大学人工智能博士、前上海AI lab明星研究员。目前公司研发人员占比达70%以上，包括十余位博士，是一支拥有深厚产业经验和技术积累的团队。

技术亮点

过去一年，鹿明机器人已推出四款机器人产品，围绕训练数据和硬件本体两大方向，公司已形成了从数据采集、本体设计、运动控制、感知算法到系统集成的全栈研发能力。

真机训练数据是机器人通用操作大脑的关键基础设施，成本、效率与泛化性是其核心考量维度。此前，美国Generalist公司推出的GEN-0大模型，通过27万小时真机数据采集，初步验证了具身智能领域的Scaling Law，但其数据绝大部分依托UMI数采技术获取。鹿明机器人的FastUMI高效数据采集系统，正是对其数采方案的迭代优化与性能跃升。

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相较于传统数采技术，FastUMI数采系统可将数采效率提升三倍、成本仅为传统方案的五分之一，精度可达到1-3mm。依托这一核心技术，鹿明机器人已初步完成了1万小时的真机数据积累与基座模型训练，正围绕数据硬件、软件及模型的全链条能力，构建完善的具身数据生态体系。

市场体量

人形机器人市场规模正呈现持续扩张的迅猛态势。根据高工机器人产业研究所（GGII）的报告显示，到2025年，全球市场规模预计达63.39亿元、中国占比超50%，预计到2030年，全球人形机器人市场销量将接近34万台，市场规模有望突破640亿元。Yole Group机构预测，到2030年全球人形机器人市场规模将达到60亿美元，并预计在2035年快速攀升至510亿美元。

业务进度

在产业生态布局上，鹿明机器人已与日本三菱、中远海运等头部企业建立深度合作，并引入复星集团、商汤科技、德马科技、金固股份等具备产业资源的战略股东。

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目前，公司正陆续同智慧物流解决方案及核心部件厂商德马科技、全球航运巨头中远海运等知名企业开展合作，就具身智能在物流及智能制造等场景落地、核心部件开发等方面开展合作。

创始人&CEO思考

硬氪：鹿明的Fastumi技术已完成1万小时真机数据积累。目前来看，大规模、高质量的真机训练数据在多大程度上决定了具身智能的规模化落地？

喻超：相较于仿真训练，真机训练数据的质量最高。这次GEN-0基于27万小时真机数据训练的模型效果就是佐证。

真机训练带来了在复杂物理交互中的高保真动力学信息、对真实环境噪声与不确定性的鲁棒性建模，以及跨场景任务泛化的核心依据。在降低仿真到现实（Sim2Real）的迁移差距、确保动作执行的安全可靠等方面，具有仿真训练无法比拟的优势。因此我们认为，大规模、高质量的真机数据是实现规模化落地的关键。

硬氪：如何进一步优化数据采集与模型训练闭环？

喻超：接下来，我们团队将通过以下三个方向持续推进：第一，丰富与拓展硬件产品体系；第二，数据与算法能力的系统性升级；第三，为下一代具身智能模型做场景化开发。我们正通过与前沿科研机构合作，逐步融合触觉、力控等多模态数据。