Lumos NexCore是什麼
Lumos NexCore 是鹿明機器人推出的具身智能進化引擎,定位爲面向產業落地的技能基礎設施。Lumos NexCore 將數據資產、模型訓練、評測驗證、技能管理和機器人運營整合爲平台服務,讓機器人技能從手工作坊式開發轉變爲可訓練、複用、持續迭代的資產,實現像雲服務一樣被調用和驗證,推動具身智能從單點Demo走向規模化產業應用。

Lumos NexCore的主要功能
- 數據資產平台:統一歸集真實、仿真與視頻數據,讓每條數據都可檢索、可標註、可複用,解決技能生產的原料問題。
- 模型訓練平台:託管訓練全流程的任務編排、參數優化與過程追蹤,客戶無需自建算法環境即可一鍵啓動模型訓練。
- 評測驗證:通過多維評測與能力診斷,將模型表現轉化爲可量化、可復現的驗收證據,讓技能質量有據可依。
- 技能管理:將訓練好的模型連同代碼、參數和執行策略打包成可發佈、可版本化、可跨場景複用的技能單元。
- 機器人運營:連接真實設備,把運行中的狀態、日誌與高價值樣本自動迴流至平台,驅動下一輪訓練與技能迭代。
- 自然語言編排:用戶只需用口語描述任務目標,平台可自動編排後續的數據準備、訓練與部署流程。
Lumos NexCore的技術原理
- 閉環飛輪機制:真實機器人執行任務 → 產生新數據與失敗樣本 → 數據迴流至平台 → 重新訓練優化模型 → 生成新版技能 → 部署回設備執行。通過持續的數據閉環,讓機器人能力在真實作業中自我進化。
- 平台化替代項目制:傳統機器人技能開發是「手工作坊式」:每接新場景就重新走一遍採集、訓練、調參、部署、返工。NexCore 將這一流程標準化、託管化,使技能生產從依賴工程師個人經驗轉變爲可觀察、可追溯的平台服務。
- 技能資產化:模型被封裝爲包含代碼、參數、執行策略的「技能單元」,可跨場景複用、版本管理和持續迭代,實現像雲服務一樣被調用。
- 有效數據 Scaling:區別於單純追求數據採集時長,NexCore 強調有效數據量——即覆蓋任務分佈、包含失敗與恢復樣本、可跨機器人遷移、能真正提升模型成功率的數據。其底層 Scaling Law 建立在「任務經驗」而非「數據量」之上。
- 形態解耦:平台不綁定特定本體,核心技術棧可遷移複用。硬件形態由任務約束決定,大腦(模型與技能體系)保持統一,實現跨場景的能力複用。
如何使用Lumos NexCore
發送郵件至 [email protected] 申請試用,通過自然語言描述任務目標,平台可自動完成從數據準備、模型訓練、評測驗證到多機部署的全流程,在真實運行中持續迭代優化技能。
Lumos NexCore的核心優勢
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閉環進化:打通數據、訓練、評測、技能與設備運營的全鏈路,讓機器人在真實作業中持續自我迭代。
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低門檻開發:支持自然語言描述任務目標,自動編排後續流程,讓懂業務的人無需算法團隊也能參與技能開發。
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技能資產化:將模型打包爲可發佈、可複用、可版本管理的技能單元,實現從項目定製到平台化調用的轉變。
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硬件解耦:兼容鹿明生態與非鹿明生態的多種機器人本體,技能即訓即用,不受硬件形態限制。
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產業驗證:基於三菱電機等真實產線錘鍊,其旗艦大腦 Prime R0 在 MolmoSpaces 零樣本評測中位列全球第一。
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有效數據 Scaling:以任務經驗而非單純數據量驅動進化,強調覆蓋任務分佈、失敗樣本與跨機遷移的真實價值數據。
Lumos NexCore的同類競品對比
| 對比維度 | Lumos NexCore | NOKOV 影擎 ShadowEngine |
|---|---|---|
| 產品定位 | 面向產業具身的”技能基礎設施”,讓機器人能力像雲服務一樣被調用、訓練和驗證 | 端到端機器人AI訓練平台,整合動作採集、數據管理、重定向、遙操作、訓練與驗證的全鏈路 |
| 核心架構 | 數據資產、模型訓練、評測驗證、技能管理、機器人運營五大模塊 | 影擎·匯、影擎·源、影擎·譯、影擎·遙、影擎·訓、影擎·驗六大模塊 |
| 數據閉環 | 支持真實/仿真/視頻數據統一索引,真機運行數據自動迴流驅動迭代 | 多模態數據實時匯聚同步,Sim2Real閉環驗證,真機數據反饋回訓練平台 |
| 技能複用 | 將模型打包爲可發佈、可複用、可版本管理的技能單元,支持跨場景調用 | 提供1000+小時標準化人體動作數據資產,支持批量仿真與導出專家訓練數據 |
| 硬件適配 | 兼容鹿明生態與非鹿明生態的多種機器人,不綁定特定大腦或本體 | 已適配宇樹G1等主流人形機器人,支持URDF/MJCF開放接口快速接入 |
| 使用門檻 | 自然語言描述任務目標即可自動編排全流程,無需自建算法團隊 | 需配合光學動捕設備與仿真環境,面向科研團隊與機器人企業 |
Lumos NexCore的應用場景
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科研實驗:爲高校與實驗室提供從數據採集到技能部署的全鏈路研究平台,加速具身智能算法迭代。
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工業製造:在工廠產線完成質檢、物流、搬運、上下料等任務,並通過真實作業數據持續優化技能。
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商業服務:支撐酒店、樓宇等場景的”取-運-送”全流程服務,實現跨任務快速適配與部署。
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文娛展示:爲機器人表演、展覽互動提供可編排、可迭代的技能資產,支持多形態硬件複用。
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