对话鹿明机器人：在具身智能的“数据荒”里，做一个送水人｜AI Founder 请回答

图片来源：网络 在具身智能的激进演进中，行业正迅速撞上一面无形的墙：数据荒。 如果说 2025年是具身智能的"硬件元年"，那么2026年则是彻底的"数据决战"。从OpenAI支持的模型演 进路径看，数据需求正呈指数级爆发。从 Pi0 的 1 万小时训练，到 Gen-0 的 27 万小时。业内普遍预 判，2026年头部具身大模型所需的真机训练数据将达到百万小时级别。 然而，现实是数据获取低效且昂贵 。传统的遥操作方式不仅每小时成本高达数百美金，且充斥着大量 无法复现、传感器不同步的"废数据" 。在 Scaling Law 的物理战场上，谁能率先规模化地开采出高纯度 的"物理石油"，谁就拥有了定义下一代通用机器人标准的话语权 。 鹿明机器人（LUMOS）占据了一个独特的生态位，不做单纯的整机商，要做具身智能时代的"超级数据 工厂" 。这家成立仅一年的公司，不仅要做"卖水人"，还要"定义水的标准"。 这份自信源于团队的硬核背景。创始人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，并参与开发了小米CyberDog等多款消费级机器人产品。 CTO曹俊亮是上海交通大学机 ...