鹿明机器人发布NexCore：机器人技能开发周期缩短至数天

8月19日，鹿明机器人正式发布 Lumos NexCore。作为鹿明机器人面向产业具身智能打造的“进化引擎”，NexCore聚焦机器人技能的生产、训练与持续进化，将任务定义、数据接入、模型训练、技能评测、部署运行和持续学习整合到统一流程中，可将机器人技能开发周期从数周缩短至数天。

鹿明机器人创始人兼CEO喻超表示：“NexCore的核心，在于建立一套面向机器人技能持续学习与演进的系统。它聚焦机器人能力的持续生成、验证、部署与迭代，让机器人的能力不再局限于交付时的初始状态，而是能够基于真实任务和运行数据持续学习，不断获得新的技能与能力。”

NexCore重塑机器人技能开发流程：将开发周期压缩至数天

过去，机器人要获得一项新能力，通常需要经历任务定义、数据准备、工程开发、模型训练、现场调试以及反复验证等多个阶段。由于不同项目之间缺乏统一标准流程，整体开发周期往往较长，同时也高度依赖工程师的个人经验。

NexCore将这些关键环节整合为一套标准化、系统化的机器人技能生产流程。

产业用户首先定义机器人需要学习的任务，随后接入真实数据、仿真数据、视频等多源数据，通过自动训练与参数优化生成候选技能，再利用多维评测验证技能在不同工况与场景下的表现。通过验证的技能可以快速部署至机器人；机器人进入真实环境后，运行数据将持续回流，为下一轮技能优化与模型迭代提供基础。

由此形成完整的机器人技能生产闭环：任务定义 → 数据接入 → 模型训练 → 技能形成 → 评测验证 → 部署运行 → 数据回流 → 持续优化。

通过将数据处理、模型训练、技能评测和部署流程进一步产品化，NexCore将原本以“周”为单位的机器人技能开发流程大幅压缩至数天。

这一变化的意义不只是缩短项目交付周期，更在于让机器人在面对新的生产任务时，能够更快完成一轮技能开发，并根据真实作业结果进入下一轮优化迭代。

“我们的目标是规模化生产技能。”喻超表示，“一个技能值不值得生产，最终要看它覆盖了多少真实任务、部署到多少机器人，以及创造了多少产业价值。我们不会单纯追求技能数量，而是更关注技能的生产效率、部署效率和复用价值。”

在鹿明机器人的产品体系中，Ego Vue等产品负责数据采集，数据管线负责打通数据流转，Prime R0等模型负责将数据转化为具身智能能力，Station Lite负责加速具身智能从模型验证走向真实执行，而NexCore则进一步贯通任务、数据、模型、技能、评测与机器人部署，从而让各环节形成完整闭环。

这一体系也让机器人技能开发逐步减少对重复性工程工作的依赖。过去，工程师需要大量参与编程、调试和参数优化；而NexCore希望将这些过程进一步标准化与自动化，让工程师把更多精力投入复杂任务处理和系统能力建设。

从真实任务中持续学习，MOS 2在产线验证NexCore

当具身智能真正走进工业生产环境，机器人面对的并不是一成不变的固定任务。不同工厂、不同生产工艺，对机器人的能力要求差异明显；即便是同一项任务，在不同产线上，也需要结合现场实际情况灵活调整执行策略。因此，机器人不仅要具备完成任务的能力，更要能够基于真实任务数据持续学习、持续优化，并不断掌握新的技能。

在鹿明机器人的产业具身智能体系中，MOS 2负责执行真实工业任务，Lumos NexCore则为机器人持续学习和技能进化提供系统底座。

鹿明与三菱电机的合作，正是这一闭环能力在真实工业场景中的验证。三菱电机国内工厂向鹿明开放了搬运、质检、螺丝锁付等生产场景，MOS 2在实际产线上经过持续训练和技能优化后，多项任务成功率提升至99%，并依托NexCore实现数据回流、技能优化和能力迭代，从而进一步满足新的生产需求。

“从数据回流到技能优化，再到满足客户新的要求，整个进化过程不是停留在演示里，而是真实发生在客户产线上的。”喻超表示，对于产业客户而言，评价机器人价值的标准最终仍要回到真实生产结果，包括连续工作能力、任务成功率、部署效率以及最终创造的产业价值。

鹿明希望以MOS 2作为AI Worker的产品载体，让机器人真正进入工业现场、承担真实工作，并依托NexCore在真实任务中持续学习与进化，逐步成为能够长期工作、持续学习并持续创造价值的工业智能体。

面向更多行业，NexCore成为机器人技能基础设施

在制造业、文娱、科教、服务等多个行业中，存在大量复杂且非标准化的机器人任务。对于这些应用场景而言，机器人进入现场只是第一步，企业还需要持续开发、验证并优化与具体业务任务相匹配的机器人技能。

NexCore希望提供一套通用的机器人技能生产基础设施，让企业能够围绕真实任务持续积累技能资产，并将经过验证的技能进一步复用到更多机器人设备和相似应用场景中。

喻超表示，“我们真正希望建立的是‘机器人+智能+技能+产业场景’的完整体系，让机器人具备持续获得新技能的能力，并围绕真实产业任务不断形成新的智能。NexCore承担的，就是其中技能生产与持续进化的基础能力。”

对于鹿明机器人而言，商业化最终仍然回归客户价值：机器人能够解决哪些任务、创造多少实际价值，以及部署成本是否足够低。而NexCore要解决的，则是让机器人技能具备更高的生产效率、更短的开发周期、更可靠的验证能力，以及可持续复用的产业价值。

当真实产业中的任务经验能够持续沉淀，并被更多机器人和更多行业场景复用，机器人才能真正拥有持续增长的任务能力，产业具身智能也将拥有更加坚实的落地基础。