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鹿明機器人CEO喻超:2026年營收或達數(shù)億元,但更關注通用智能的終局

本文作者: 聰聰   2026-02-02 11:28
導語:2026年,鹿明機器人將建成超過100萬小時的UMI數(shù)據采集產能。

2025年年中,全球首個“1秒彈射起身”的全尺寸人形機器人LUS讓鹿明機器人強勢破圈。彼時,這家具身智能的行業(yè)新秀,鹿明機器人(LUMOS)成立剛剛不到一年。

過去一年多,鹿明機器人接連發(fā)布多款創(chuàng)造行業(yè)第一的軟硬件產品,但公司團隊鮮少對外公開亮相。歲末年初,鹿明機器人的管理層們從蘇州遠道而來,在北京舉辦了一場小型媒體發(fā)布會,首次正式對外展示他們過去一年取得的成果。同時,鹿明機器人也對未來規(guī)劃進行了暢想。

雷峰網(公眾號:雷峰網)AI科技評論了解到,2026年,鹿明機器人將建成超過100萬小時的UMI數(shù)據采集產能,預期營收規(guī)模在億元級別,但鹿明更在意通用智能的終局。

數(shù)據做槳,通往通用智能

鹿明的創(chuàng)始人、CEO喻超清華本碩畢業(yè),擁有近10年具身機器人研發(fā)經驗。在創(chuàng)立鹿明以前,喻超在追覓從0搭建了100+人的團隊,完成小米Cyberdog研發(fā)量產。2024年9月,喻超創(chuàng)立全棧具身智能公司鹿明機器人。

相比喻超豐富的從業(yè)經驗,站在舞臺中央的喻超顯得拘謹不少,甚至有些許緊張。他不善言辭,但思路清晰,對個人和公司的每一步發(fā)展有著清晰的規(guī)劃;發(fā)言真誠,對每一個問題都細心解釋。

會后被問到創(chuàng)業(yè)初衷時,喻超分享到,因為看到了大模型技術在NLP領域的突破,相信Scaling Law在具身智能領域也同樣成立,覺得通用智能與機器人相結合的拐點已經到來。無論是2022年主導追覓人形機器人的立項,還是出來創(chuàng)業(yè),”讓通用機器人走進千家萬戶”始終是他堅定的方向標。

創(chuàng)業(yè)之路不乏焦慮,但喻超對這件事情的長期正確性從未懷疑。

過去一年多,鹿明不僅推出多款機器人整機產品,更主要的是,通過自主研發(fā)的FastUMI Pro數(shù)據采集系統(tǒng),將真機數(shù)據采集效率提升5倍、成本降至傳統(tǒng)數(shù)采的1/5,逐漸構建起從硬件、數(shù)據到模型的全棧能力閉環(huán)。同時,鹿明集齊了一支頂尖且完整的團隊。

在被問及鹿明的商業(yè)化和營收情況時,喻超說,2026年我們的營收目標是個九位數(shù),但眼光要放的更長線一點,應該錨定怎么去實現(xiàn)最終的通用智能。對鹿明而言,現(xiàn)在最重要的是抓住通往終局的每一個階段。

FastUMI Pro,鹿明戰(zhàn)略的關鍵鑰匙

對當下的鹿明而言,高質量數(shù)據采集系統(tǒng)無疑是他們的重中之重。鹿明聯(lián)席CTO丁琰主導研發(fā)的多模態(tài)無本體數(shù)據采集系統(tǒng)FastUMI Pro,也被認為是成為鹿明戰(zhàn)略中的關鍵鑰匙。

丁琰是中國大陸第一個真正做UMI的人,從2024年開始就一直堅信這條路線。但當時,UMI是很小眾的。大家總覺得 UMI 只是一種數(shù)據的采集方式,但丁琰認為,UMI 是一整套體系,因為數(shù)據決定了很多東西,比如模型、系統(tǒng)、采集方式,還可能決定硬件,一整套體系都會被影響。

丁琰曾向AI科技評論談及加入鹿明的原因之一,就是鹿明創(chuàng)始人堅定UMI的路線。彼時,中國幾乎幾乎沒有人愿意all in UMI,但鹿明CEO喻超很有戰(zhàn)略定力,認定了一件事是會All in去做的。

這樣的決心,使得鹿明在數(shù)據采集領域,很快占據了一席之地。全球具身智能圈內,超過三分之二的頂尖團隊,正在使用FastUMI Pro。FastUMI Pro已經成為行業(yè)內驗證 UMI 能力的“標配裝備”。

2025年,鹿明通過自建采集工站的方式,已經實現(xiàn)10萬小時的數(shù)據產能。喻超判斷,2026年,頭部具身模型的數(shù)據規(guī)模預計100萬小時起,而鹿明在2026年最重要的一件事就是建立年采集百萬小時的UMI數(shù)據產能。

但鹿明的未來必然不止于FastUMI Pro?!拔覀兿Me累行業(yè)最多的真機數(shù)據,打造最多場景落地的硬件本體,進而與生態(tài)合作,共同塑造通用具身智能的未來?!?/p>

關于人形機器人,行業(yè)一直存在一定爭議,這是否會是具身智能的終局,畢竟現(xiàn)在進入家庭使用的更多是非人形機器人。但喻超從不懷疑,人形機器人是終極解決方案。

喻超告訴雷峰網AI科技評論,大家現(xiàn)在質疑它的點基本上主要是成本和穩(wěn)定性。但其實,如果仔細去看待,這些問題都是可解的。比如成本,通用帶來的規(guī)模化可以解掉的;可靠性也完全不用擔心,因為從近幾年的趨勢來看,這個問題其實一定會先于或者同步跟整個操作泛化性的問題一起被解決。

“而鹿明,就是希望用數(shù)據驅動智能,同時讓智能去賦能千行百業(yè),讓機器人走進千家萬戶?!?/p>


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