【量子位 2026年1月9日讯】“很多团队以为具身模型训不出来是卡在训练阶段，实际多数问题在数据生成的起点就已经埋下了。”在鹿明机器人近日举办的媒体沟通会上，联席CTO丁琰的一番话，直指具身智能行业的核心痛点。作为大陆最早深耕UMI（Universal Manipulation Interface，通用操作接口）技术的专家，丁琰不仅深度剖析了具身数据采集的现存困境，更带来了鹿明自主研发的FastUMI Pro无本体数采硬件——这款重量仅600多克、空间精度达1mm的设备，正试图以“低成本、高质量、高兼容”的特性，打破具身智能数据获取的“不可能三角”。
当前，具身智能已进入下半场竞争，数据的重要性愈发凸显。但行业普遍面临“成本高、效率低、数据孤岛”三大难题，丁琰及其团队的探索，为破解这些困境提供了极具价值的实践路径。
一、具身数据采集的三大“死结”：成本、效率与孤岛
在丁琰看来，具身智能数据采集的痛点早已根深蒂固，从数据生成的第一步就制约着行业发展：
1. 成本高到“望而却步”：训一个GPT-3级模型需数百亿美金
丁琰在分享中透露，目前美国采集一小时训练数据的成本高达100-200美金，而现有主流具身模型的数据规模远不足以支撑通用智能——比如Physical Intelligence的pi0模型仅用1万小时数据训练，Generalist的GEN 0模型也仅27万小时。若要训练出堪比GPT-3规模的具身模型，需约7.9亿小时数据，按当前市场价格计算，成本将突破数百亿美金，这对多数企业而言几乎是“不可能完成的任务”。
2. 效率低得“难以接受”：传统遥操一小时仅采35条数据
2023-2024年，行业主流的数据采集方式是遥操作，即人工通过设备控制机械臂完成动作并记录数据。但这种方式效率极低，一小时仅能采集35条数据，且需要专业人员持续操作，人力与时间成本双重叠加。丁琰举例：“一家企业若想采集10万条数据，仅遥操作环节就需投入近3000小时，相当于一个团队连续工作4个月，还不包括后期数据处理时间。”
3. 数据孤岛“重复造轮子”：A机器人数据用不了B机器人
更棘手的是“数据兼容性”问题。传统遥操采集的数据与机器人本体强绑定——摄像头记录的是特定机械臂的运动轨迹和画面，而不同厂商的机器人构型、关节参数差异巨大，导致用A机器人采集的数据无法直接迁移到B机器人上。“每家企业都在从零开始采集数据，重复投入却无法共享，造成了高昂的隐形成本。”丁琰无奈地表示，这种“数据孤岛”现象，严重制约了行业整体的研发效率。
二、UMI成破局关键，但多数设备“采不出能用的数据”
面对上述困境，UMI技术从2024年下半年开始逐渐进入行业视野。作为斯坦福2024年2月提出的通用操作接口，UMI的核心优势在于“与机器人本体解耦”——通过统一接口记录“操作意图+运动轨迹+多模态感知”，让不同形态的机器人都能学习复用数据，理论上能完美解决数据孤岛问题。
但丁琰指出，现实情况却“不尽如人意”：“现在做UMI的企业越来越多，但能真正用UMI数据训出模型的，全球一只手都数得过来。”国外仅有Sunday、Generalist两家公司做出成功案例，国内也仅鹿明、清华、上交少数团队能实现模型训练，多数企业的UMI设备只是“看起来能用”，实际采集的数据根本无法进入训练管线。
1. 数据不合格的根源：硬件能力“先天不足”
丁琰分析，多数UMI设备采不出可用数据，核心问题出在硬件上：
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核心组件性能差：很多设备的CMOS图像传感器、主控芯片性能不足，导致画面覆盖有限、画质模糊、帧率抖动，破坏了“动作与视觉”的因果关系——模仿学习的核心是“看到什么画面做什么动作”，若画面与动作无法对齐，模型根本无法学习；
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模块拼凑“不稳定”：市面上大量UMI设备并非系统设计，而是用USB Hub拼接现成模块，带宽架构脆弱，一旦遇到负载压力就会出现掉帧、数据错位，无法稳定复现交互过程。“从硬件层面讲，这些设备从一开始就不具备生成合格数据的能力。”
2. 数据质量的“隐形杀手”：脏数据与废数据
即便硬件达标，数据质量仍可能“拖后腿”。丁琰将低质量数据分为两类：
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脏数据：有效信息密度低：这类数据包含大量抖动、漂移、时间错位，比如机械臂抓取动作时镜头轻微晃动，导致空间位置记录不准。更关键的是，单视角采集下，这些噪声不会随数据量增加而被平滑，训练出的模型策略会“漏洞百出”——比如不知道该“正着拿麦克风”还是“反着拿”，无法完成精确物理交互；
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废数据：无技巧的自然行为：很多企业为追求效率，采用众包方式采集数据，完全复刻人类自然行为却不注入“操作技巧”。但具身智能需要的是“可复现的精准动作”，而非人类随意的行为——比如叠衣服时需要精准控制“抖动方向与速度”才能叠整齐，而普通人叠衣服时很少注意这些细节，导致采集的数据看似“真实”，却无法用于模型训练。“这类数据现在基本是‘废数据’，十年内很难发挥作用。”
三、FastUMI Pro的破局之道：1mm精度+无本体设计，兼顾质量与效率
为解决这些问题，鹿明团队研发出FastUMI Pro无本体数采硬件，从硬件架构到数据治理全链路优化，试图打造“能真正产出可用数据”的解决方案：
1. 硬件创新：600克夹爪承重2公斤，精度达全球最高
FastUMI Pro最显著的优势是“轻量化+高精度”：
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无本体设计，场景全覆盖：设备采用手持式夹爪形态，无需依赖固定机器人本体，重量仅600多克，却能夹起2-3公斤物品，可灵活进入家庭、工厂等不同场景采集数据，彻底摆脱传统设备对特定环境的依赖；
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1mm空间精度，多模态感知：在核心的空间定位精度上，FastUMI Pro达到1mm，为全球最高水平，能精准记录机械臂与物体的交互位置；同时集成触觉、听觉、六维力等多模态传感器，实现“视觉+力觉+触觉”的同步记录，且传感器间能做到毫秒级同步，确保数据的完整性与一致性；
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高兼容适配，打破孤岛：系统可适配市面主流机械臂和夹爪，采集的数据通过统一接口输出，能直接用于不同构型的机器人训练，从根本上解决“数据孤岛”问题。丁琰举例：“用FastUMI Pro采集的‘叠衣服’数据，既可以给轮式机器人用，也能迁移到双足人形机器人上，无需二次采集。”
2. 数据治理：8道工业级评估，只交付100%可复现轨迹
硬件之外，鹿明团队还建立了严格的数据质量管控体系：
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8道评估防线：从数据采集到交付，设置“传感器同步校验、动作轨迹平滑度检测、空间位置一致性验证”等8道工业级评估流程，确保每条数据都满足“画面-动作-空间严格对齐”的要求；
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承诺100%可复现：丁琰强调，鹿明只交付“能在物理世界中复现的轨迹数据”——即其他团队用相同机器人，基于这些数据训练后，能精准复现相同动作。“我们不追求数据量的‘虚高’，而是确保每一条数据都有实际训练价值。”
目前，FastUMI Pro已在多个场景落地验证：在家庭场景中，它能精准采集“叠衣服、摆餐具”等动作数据；在工厂场景中，可记录“零部件装配、物料分拣”等工业操作，数据采集效率较传统遥操提升3倍，成本却降至原来的1/5。
四、从数据到模型：鹿明的UMI生态布局
FastUMI Pro并非孤立的硬件产品，丁琰及其团队还构建了“数据采集-模型训练”的完整生态，让UMI技术真正服务于具身智能研发：
1. 全球首个大型UMI数据集：3个月采集10万条真机数据
2024年，丁琰在上海AI Lab期间，带领11人团队用自主研发的UMI系统，仅3个月就采集了10万条真机数据，构建了全球首个大型UMI数据集。这次大规模采集不仅验证了技术可行性，更积累了数据治理经验——比如如何标注“动作优先级”“物体交互逻辑”，为后续模型训练奠定基础。
2. 跨构型迁移突破：UMI首次用于“狗+臂”机器人
此前，UMI技术多应用于单臂、双臂或轮式机器人，而鹿明团队通过“FastUMI-MLM”项目，首次将UMI技术适配到“四足机器人+机械臂”的复合构型上（俗称“狗+臂”机器人）。这种构型能适应更复杂的地形，比如跨越台阶、在不平地面完成抓取动作，UMI数据的迁移应用，为这类机器人的泛化能力提升提供了关键支撑。
3. 全链路工具链：降低行业研发门槛
为让更多团队受益于UMI技术，鹿明还开放了从数据采集到模型训练的全链路工具链，包括：
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数据预处理工具：自动修正数据中的抖动、错位问题，生成标准化轨迹文件；
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模型训练模板：提供基于PyTorch的训练代码框架，支持快速适配不同机器人；
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可视化分析平台：实时展示数据采集过程中的动作轨迹、传感器数据，便于及时调整采集策略。
“我们希望通过开放生态，让更多企业和科研团队能用低成本获取高质量数据，共同推动具身智能发展。”丁琰表示，目前已有清华、上交等高校团队基于鹿明的UMI生态开展研究，部分成果已在国际顶会发表。
结语：具身智能的“数据筑基”时代
丁琰的分享，让行业更清晰地认识到：具身智能的竞争，本质是数据质量与采集效率的竞争。在大模型技术逐渐趋同的当下，谁能突破数据瓶颈，谁就能在通用智能的赛道上占据先机。
鹿明团队的探索，不仅推出了FastUMI Pro这样的硬件创新，更通过“硬件+数据+工具链”的生态布局，为行业提供了可落地的解决方案。正如丁琰所说：“我们不追求‘噱头式’的技术突破，而是希望从数据源头解决问题，让具身智能真正从实验室走向现实场景。”
随着UMI技术的普及、数据采集成本的降低，以及行业对数据标准的逐步统一，具身智能或许将加速摆脱“数据困境”，迎来真正的规模化发展阶段。而鹿明及其团队的实践，无疑为这一进程注入了强劲的推动力。
