在具身智能技术迈向规模化应用的关键节点，数据获取的效率与质量成为制约产业突破的核心要素。鹿明机器人近日推出的多模态无本体数据采集系统FastUMI Pro，凭借其突破性技术架构与全链路解决方案，为行业提供了低成本、高效率的数据采集新范式，有望重塑具身智能研发的底层基础设施。
传统数据采集方案依赖固定基站与激光定位设备，导致系统部署成本高昂且场景适应性受限。FastUMI Pro通过"无本体化"设计彻底颠覆这一模式——其核心硬件为重量仅600克的手持式夹爪，却能承载2公斤负载，支持连续8小时作业。这种轻量化设计使研究人员可携带设备自由穿梭于工厂车间、物流仓库等复杂环境，实现"即到即采"的灵活部署。测试数据显示，该系统在强光干扰、物体遮挡等极端条件下仍能保持稳定运行，成为目前唯一通过工业级环境鲁棒性认证的同类产品。
技术层面，FastUMI Pro构建了多维度创新体系：四目视觉系统融合双目立体视觉与两路鱼眼镜头，在纹理缺失区域仍能实现3毫米级定位精度；压敏与视触觉传感器的集成设计，可同步捕捉操作过程中的力学反馈与视觉变化；独创的"实时前处理"架构允许数据边采集边校验，将后处理时间压缩90%，整套系统仅需连接笔记本电脑即可运行。这些创新使数据采集效率提升至传统方案的3倍，综合成本降低至1/5，有效解决了行业长期面临的"数据贵、采集慢"痛点。
该系统的生态价值同样显著。鹿明机器人构建了覆盖硬件设计、数据预处理、模型训练的全栈工具链，开放源代码库支持快速二次开发。研究人员可基于标准化接口，将采集设备与数十种机器人平台无缝对接，72小时内即可完成从部署到数据流构建的全流程。在某汽车零部件工厂的实测中，研发团队利用FastUMI Pro在两周内完成2000组高质量多模态数据采集，模型训练周期缩短60%，识别准确率提升至98.7%。
作为具身智能领域的重要基础设施创新，FastUMI Pro重新定义了数据采集的技术边界。其纯视觉定位架构摆脱了对激光雷达的依赖，专业级运动相机镜头具备超广视场角与抗抖动特性，确保视觉数据从源头精准稳定。这种设计不仅降低了硬件成本，更通过开放生态推动技术普惠——全球研发团队现在能以更低门槛获取多样化训练数据，加速具身智能从实验室研究向产业落地的转化进程。随着首批设备交付顶尖科研机构，这场由数据采集革命引发的技术变革正在悄然展开。
