行业背景与核心痛点 - 具身智能行业正面临“数据荒”，数据需求呈指数级爆发，从Pi0的1万小时训练到Gen-0的27万小时，预计2026年头部模型所需真机训练数据将达到百万小时级别 [2] - 传统数据获取方式（遥操作）成本高昂，每小时高达数百美金，且产生大量无法复现、传感器不同步的“废数据”，数据获取低效且昂贵 [2] - 在Scaling Law的驱动下，谁能规模化开采高质量数据（“物理石油”），谁就将拥有定义下一代通用机器人标准的话语权 [2] 公司定位与战略愿景 - 公司定位为具身智能时代的“超级数据工厂”，不做单纯的整机商，旨在成为行业的“卖水人”并“定义水的标准” [2] - 公司使命是成为全球领先的具身智能定义者和实践者，为行业提供数据和硬件的基础设施，联合生态伙伴赋能千行百业 [12] - 公司布局遵循从“工具”到“平台”再到“生态”的路径，核心是围绕“本体、场景、数据”的飞轮来构建业务 [7] 团队背景与融资情况 - 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研究，曾主导构建追觅科技具身机器人业务并参与开发小米CyberDog [3] - CTO曹俊亮是上海交通大学机械工程博士，联席CTO丁琰为纽约州立大学人工智能博士、前上海AI lab明星研究员，团队拥有深厚产业经验和技术积累 [3] - 公司于2025年12月完成Pre-A1、Pre-A2两轮融资，金额达数亿元人民币，投资方包括鼎晖投资、南京创投、金景资本等知名机构 [3] 核心技术：FastUMI Pro 系统 - FastUMI Pro 系统将单条数据采集时间从50秒缩短至10秒，效率提升5倍，综合成本降低80% [4] - 系统集成为UMI场景定制的高性能传感器，能稳定实现60Hz高频记录，并保障多模态信息的毫秒级同步 [8] - 系统实现了数据与本体的完全解耦，可快速适配市场上数十种不同的机械臂，做到“一套数据，全机通用” [9] 数据质量管理体系 - 公司独创8道工业级数据质量评估体系，将数据有效率从行业普遍的70%提升至95%以上 [4] - 该体系能从源头过滤视觉与位姿未对齐、传感器不同步、轨迹不可复现的“废数据”，确保数据100%可用于模型训练 [9][11] - 公司区分“废数据”（缺乏信息密度和教学意义的自然行为数据）与“脏数据”（包含抖动、漂移、时间错位等噪声的数据），强调数据的“有效信息密度”和“物理交互精确性” [10] 核心产品与市场竞争力 - FastUMI Pro 已成为行业内验证和开发UMI能力的“标配装备”，全球超过三分之二的顶尖具身智能团队正在使用 [14] - 与市面上“拼凑”模块的产品不同，FastUMI Pro 是系统化设计，解决了带宽架构脆弱、掉帧等问题，能稳定Replay交互记录 [9] - 公司已推出4款不同的机器人“本体”以适应不同场景，并与三菱、中远海运、德马科技等企业形成深度战略合作 [7] 核心指标与商业模式 - 公司提出“鹿明指数”：场景价值 / (数据成本 × 硬件成本)，用以系统性地衡量和优化从硬件、数据到模型的全栈能力，追求场景价值最大化 [3][7] - 公司商业模式包括销售数据采集设备（FastUMI Pro）、销售数据集以及提供机器人本体，旨在成为行业的数据和硬件基础设施提供商 [12] - 公司认为基础设施的完善是场景高质量落地的前提，可靠硬件是落地保障，高质量、低成本、可规模化的数据是提升模型泛化能力的基础 [7] 发展目标与里程碑 - 公司为2026年设定的核心目标是建立100万小时的UMI数据产能，建成全球最大的具身真机数据集 [5][13] - 公司认为100万小时的数据量级是具身智能Scaling Law生效的临界点，可能催生具身智能的“ChatGPT时刻”，并构成公司的数据护城河 [5][13] - 公司战略核心是抢占时间差，建立数据的先发优势和生态位占领，以应对外部竞争 [16]