鹿明發布兩大産業具身智能基礎設施，推動機器人邁向持續學習時代

　　/朝聞通/随着具身智能從技術探索逐步邁向産業應用，機器人如何在真實物理世界中持續學習，并将人類操作經驗轉化為可複用技能，正在成為行業規模化發展的關鍵挑戰。

　　基于 Lumos Nexcore全域産業具身體系，鹿明機器人正式發布 Lumos Ego Vue雙目第一視角技能經驗入口 與 Lumos數據管線自動化技能生産基礎設施。兩項能力圍繞具身智能從真實世界獲取經驗、理解任務邏輯、沉澱技能資産到支撐模型訓練的關鍵環節展開，進一步完善鹿明面向産業具身智能的數據與技能基礎設施體系。

　　通過Lumos Ego Vue與Lumos數據管線，鹿明正在打通“真實經驗獲取—技能理解與沉澱—模型訓練驗證—機器人場景應用”的完整鍊路，推動具身智能從單點任務訓練走向可持續學習、可規模化複制的産業應用階段。

　　從真實世界獲取經驗，

　　機器人要真正進入複雜産業場景，不僅需要具備執行動作的能力，更需要理解動作背後的任務邏輯、空間關系以及物理規律。

　　基于這一需求，鹿明基于Lumos NexCore全域産業具身體系，打造連接真實世界、數據、模型與實體執行的能力體系，并正式推出 Lumos Ego Vue雙目第一視角技能經驗入口，幫助機器人從真實場景中獲取連續技能經驗，推動具身智能從任務執行走向持續學習。

　　作為連接真實世界與具身智能模型的重要入口，Lumos Ego Vue通過第一人稱視角感知真實操作過程，将人類在真實環境中的操作經驗轉化為機器人可理解、可學習的多模态技能資産。

　　Lumos Ego Vue雙目第一人稱視角感知系統，如同一雙能夠解析物理世界的“慧眼”。借助雙目三維信息，它能夠深度解析雙手與物件的交互過程，将人類的操作軌迹與語義細節轉化為機器人可理解的多模态技能資産。

　　通過第一視角感知方式，Lumos Ego Vue持續捕捉真實世界中的連續操作過程，理解人與環境之間的交互關系，讓機器人學習的不隻是動作本身，更是動作背後的空間關系、任務邏輯與物理規律。

　　不同于傳統面向單一任務的數據采集方式，Lumos Ego Vue面向真實世界中的複雜長程任務，通過持續獲取人與環境交互過程中的技能經驗，為具身智能模型訓練提供更加豐富、更貼近真實場景的學習來源。

　　同時，Lumos Ego Vue采用輕量化設計，能夠自然融入工業制造、物流搬運、家庭服務等多元真實場景，在不改變操作者原有工作流程的情況下獲取高質量技能經驗，加速真實世界經驗向機器人能力的轉化。

　　Lumos Ego Vue工業場景技能采集實拍圖

　　從操作經驗到技能資産，鹿明自研數據管線構建自動化技能生産基礎設施

　　真實世界經驗是具身智能發展的核心資源，但如何将複雜、多模态、長時序的操作過程轉化為模型能夠理解和學習的标準化技能數據，仍是行業面臨的重要挑戰。

　　針對這一問題，鹿明自主研發 Lumos數據管線自動化技能生産基礎設施，通過多源數據接入、智能處理與技能解構能力，将真實世界操作經驗轉化為面向具身智能模型訓練的标準化技能資産，打造連接“經驗獲取、技能理解、模型訓練與能力疊代”的産業級技能生産體系。

　　Lumos數據管線支持EGO、UMI等多源數據接入，融合視覺、空間、動作等多模态信息，通過高精度時空同步與數據對齊能力，完整保留真實操作過程中的動作軌迹、空間關系和交互細節。

　　依托全自動化技能解構設施，通過其核心VLM視覺大模型，系統可實現任務語義自動拆分與标準化标簽生成。這一創新突破傳統人工整理和标注模式，能夠精準還原三維空間運動路徑與手部位姿，将人類的操作經驗精準轉化為大模型可量化、标準化的高質量技能大模型資産。

　　圍繞真實世界技能生産全過程，Lumos數據管線進一步打通：多源數據接入→數據質量處理→場景語義理解→空間智能建模→标準化技能數據交付的完整鍊路，實現從原始操作經驗到機器人技能資産的高效轉化。

　　同時，系統通過模塊化架構提升技能生産效率：

　　基建設施層：深度對接雲端算力池、分布式存儲網絡及高速網絡，智能資源調度系統支持上萬小時數據批量處理，架構具備無限橫向擴容能力。

　　數據入口層：搭建了嚴苛的三重質檢過濾機制，從硬件、内容、模态對齊三大維度剔除無效、低質數據，實現全鍊路數據血緣追溯，高效支撐上層算法調用與數據管理。

　　核心算法層是鹿明管線的核心技術壁壘。針對第一視角采集的行業共性難題，團隊專項優化了手部21關節三維姿态重建算法及EGO-SLAM全局軌迹重建算法，可精準還原三維空間毫米級運動路徑和厘米級手部位姿。

　　編排控制層：專為海量數據批量處理設計了三層動态調度機制，搭配斷點續跑、分布式并發産線等能力，最大化壓榨算力與存儲吞吐，持續逼近“采集、處理時長1:1”的行業極緻效率。

　　鹿明自研數據管線全流程示意圖

　　打通

　　随着具身智能從實驗室走向産業現場，未來競争的關鍵将不隻是擁有更強的模型或機器人本體，而是誰能夠建立持續産生技能、驗證技能并疊代技能的基礎設施。

　　通過構建“第一視角經驗入口—自動化技能解構網絡—标準化具身技能資産庫”的基礎設施矩陣，鹿明進一步推動軟硬件能力協同，實現具身智能技能生産流程的工程化與模塊化。

　　該體系能夠幫助機器人以更低成本、更高泛化能力應對真實多變的非标工業場景任務，加速通用智能機器人從單一任務執行走向複雜環境自主作業。

　　鹿明數據管線功能架構圖

　　随着由“第一視角經驗入口—數據管線—标準化技能數據”構成的基礎設施體系逐步完善，鹿明進一步打通了具身智能：數據感知→技能沉澱→模型學習→場景落地的完整閉環。

　　依托Lumos Ego Vue與Lumos數據管線，鹿明能夠将真實世界中的人類操作經驗持續沉澱，并轉化為機器人自主、靈活作業所需的技能能力，推動具身智能從核心技術研發走向産業應用閉環。

　　未來，鹿明将持續圍繞 Lumos Nexcore全域産業具身體系，推動數據、模型、技能與實體執行能力深度融合，讓機器人具備在真實世界中持續學習和進化的能力，加速具身智能在産業場景下的規模化應用。