在机器人行业，一组数据揭示了实验室成果与产业应用之间的巨大落差：某项任务在实验室环境中成功率高达89%，但一旦进入真实生产环境，成功率骤降至12%。这一现象折射出当前具身智能领域面临的深层挑战——如何让机器人从“能干活”真正转变为“稳定干活”。
鹿明机器人创始人喻超指出，当前行业陷入了一场“数据竞赛”，企业竞相比拼数据集规模、仿真时长和视频采集量，试图通过堆砌数据推动机器人向通用智能迈进。然而，实验室数据、仿真数据和视频数据虽有价值，却难以支撑机器人在复杂多变的工业场景中持续稳定运行。“数据的价值不在于数量，而在于其与真实产业任务的关联度，以及能否转化为机器人的实际作业能力。”喻超强调。
基于多年机器人研发、量产和产业落地经验，喻超在2024年创业时提出了“产业具身”概念。他认为，机器人技术的核心难点不在于制造硬件，而在于让其在真实环境中持续完成任务。产业具身的定义是以真实产业任务为起点，通过真实环境数据训练模型、形成技能，再将技能部署到生产环境中执行，并将执行结果反馈至系统，形成持续优化的闭环。这一体系包含六大核心要素：真实产业场景、真实世界数据、具身智能模型、机器人本体、技能训练与部署，以及持续学习机制。
在喻超看来，产业具身与传统自动化并非替代关系，而是互补关系。传统自动化擅长处理确定性、重复性任务，而产业具身则聚焦于解决变化多、任务复杂、人工依赖度高或改造成本高的环节。例如，在料箱搬运、拆码垛、螺丝锁付等任务中，机器人需先理解环境和物料状态，再决定如何接近、抓取和操作，而非依赖固定轨迹。以鹿明研发的轮臂式机器人MOS为例，它整合了移动、感知、双臂操作和任务执行能力，可在不同工作区域间灵活移动，适应现场变化。
判断一个任务是否值得交给机器人，喻超提出了五项标准：任务是否具有真实价值、传统自动化为何无法解决或成本过高、当前技术成熟度是否满足需求、任务是否具备复用和扩展空间，以及最终投资回报率（ROI）是否成立。“机器人能做”不等于“应该部署”，只有当技术能力、任务价值和商业逻辑同时成立时，部署才具有意义。
针对当前许多机器人公司宣称“已进入工厂”的现象，喻超认为，进入工厂只是第一步，关键在于机器人如何工作。如果机器人仅在高度确定的环境中执行预设流程，仍属于传统自动化范畴；若能理解环境、自主判断、适应变化并通过真实数据持续优化能力，则具备产业具身特征。判断一家公司是否真正践行产业具身，需看其是否赋予机器人在真实世界中持续完成任务、学习和进化的能力。
随着行业进入产业阶段，竞争逻辑已发生转变。客户不再仅关注机器人自由度，而是更在意其能否稳定完成任务、满足生产节拍、连续工作、适应物料变化、异常恢复能力、部署周期和最终ROI。喻超指出，具身智能的下半场将从硬件本体竞争转向任务闭环竞争，数据获取效率、模型泛化能力、通用硬件成本和产业交付效率将成为决定产业价值的核心要素。
鹿明发布的NexCore进化引擎与传统机器人操作系统的区别在于，后者关注如何让机器人运行，而前者聚焦于机器人能力的持续产生、验证、部署和迭代。NexCore建立了一套工业化流程，支持机器人在真实任务中不断获得新技能，而非能力固定。一个技能的训练流程包括任务定义、多源数据接入、自动训练与参数优化、多维评测、部署和真实数据回流优化，同时需解决不同机器人本体的适配问题。
技能生产的标准在于其覆盖的真实任务数量、部署机器人数量和创造的产业价值，而非单纯追求技能数量。NexCore的目标是规模化生产具有产业价值的技能，而非批量生成演示案例。喻超表示，NexCore并非替代工程师，而是将机器人技能开发标准化、自动化，释放工程师从重复性工作中，聚焦于更高价值任务。
NexCore与鹿明其他产品形成闭环：Ego Vue、Station Lite等负责数据和任务获取，数据管线组织数据流转，Prime R0等模型将数据转化为具身智能能力，NexCore则连接任务、数据、模型、技能、评测和机器人部署。在三菱电机工厂的案例中，鹿明机器人通过NexCore体系，将搬运、质检、螺丝锁付等任务的成功率从初始交付时的较低水平提升至99%，作业节拍追平人工，并获得客户追加的新场景订单。这一案例验证了从数据回流到技能优化的闭环在真实产线中的有效性。
短期来看，鹿明将通过自身机器人和项目验证NexCore；长期目标则是将其打造为跨行业的基础设施，降低制造业、文娱、科教和服务等领域机器人技能开发和部署的难度。喻超表示，公司定位并非单纯卖机器人或软件，而是构建“机器人+智能+技能+产业场景”的完整产品体系，根据客户需求提供AI Worker或NexCore技能开发平台，商业化始终围绕客户价值展开。
谈及行业需打破的共识，喻超认为，机器人越像人并不意味着越接近通用具身智能。形态通用不等于任务通用，运动能力强也不等于产业价值高。关键在于先找到值得解决的问题，再决定机器人形态。“任务决定能力，任务决定形态。”他强调。
