繼宇樹、智元之后最值得期待的新勢力。
2025WRC 的現場，人們圍著一個個展臺涌動，觀察形態各異的人形機器人。現場不乏宇樹、智元、銀河這樣的熟面孔，相比之下，有家公司的機器人起初并未吸引太多聚焦。
走到他們的展臺前，機器人正跟著音樂跳舞，舞蹈靈活連貫沒有卡頓，連舞步的輕重節奏都和音樂對上了。而后，展臺的工作人員讓機器人躺倒，展臺同步計時，只見機器人的髖關節和膝關節的模組瞬間發力，僅一秒就從地面彈起，穩穩站定，沒有一點多余動作。
閃電般的起身，讓這家首次在 WRC 亮相的機器人公司，一下抓住了人們的目光。
結合產業情況，當前國內人形機器人廠商多路徑競賽，既有優必選、宇樹、智元這類企業從機器人賽道原生成長；拓斯達、埃夫特則從工業賽場跨界轉型；也有華為等科技大廠布局 AI 端；小米、小鵬及特斯拉借車企資源延伸人形業務。
看似競爭激烈，但整體產業還處于發展的關鍵期，機器人新勢力尚未形成穩定的訂單閉環，跨界轉型廠商又受限于具身智能技術積累薄弱。
鹿明機器人的創始人喻超畢業于清華大學，獲得數學、能源動力、航天航空多個方向的學位，擁有 10 年具身機器人研發及產業化經驗。在其就職追覓具身機器人 ( Magic Lab ) 負責人期間，完成了團隊搭建，以及小米 Cyberdog、追覓四足機器人的研發量產項目，帶隊完成了具身軟硬件框架定型，并首創全球首例后空翻電驅動具身機器人。公司其他核心成員包括原追覓具身機器人核心團隊以及其他機器人行業資深從業者，產研團隊包括多名頂尖高校博士。
目前，團隊推出了包括全尺寸人形機器人 Lus，面向工業物流場景的機器人大力士 MOS，面向文娛和家庭領域的小尺寸人形 NIX，以及多款一體化關節模組、視觸覺傳感器等產品。并在今年上半年完成了三次融資，直接縮短 " 試點 - 驗證 " 的漫長周期，提前進入 " 量產前鎖定 " 階段，成功擠入沖刺圈。
這種高起點與快節奏推進，正是源于鹿明團隊過往 10 年的產業經驗和千臺以上出貨的量產積累。
一秒起身，突破人形機器人運控的技術極限
當前，人形機器人市場 " 尺寸分化 " 明顯，主流產品如宇樹 G1 等，身高集中在 120-130cm 區間。雖能完成動態站起、舞棍等基礎動作，但受限于尺寸，在與人類環境的適配性上存在天然短板——人類日常使用的工具、操作的場景均圍繞成人比例設計，中小尺寸機器人在抓取高處物品、適配工業操作臺等復雜場景時，往往因 " 夠不著 "" 操作范圍不足 " 而受限，壓縮適用場景。
以往尺寸的縮減，更多是對技術的妥協。人形領域有個直觀的形容，" 身高每提高 10 厘米，研發難度翻倍 "。身高增加會直接導致重心升高，1.6 米機器人重心高度比 1.2 米機器人高出 33%，動態平衡時的穩定性閾值顯著降低。" 長高 " 也會影響關節驅動，造成機器人的扭矩需求、沖擊荷載倍增。同時，延長的肢體增加了機器人轉動慣量，需要重新構建運動控制算法，以應對強大的慣性和復雜的動態平衡難題。大機身帶來的系統能耗也不容忽視，影響著機器人的工作時長。
這些挑戰讓全尺寸機器人成為 " 難啃的硬骨頭 "。
在考驗極限性能的場景中，這種技術差距被進一步放大。今年 5 月全球首個人形機器人格斗賽，甚至將 " 倒地 8 秒內未能起身則判定為 KO" 作為規則。這 8 秒也側面反映了人形機器人的應急響應速度、動態平衡控制能力方面的局限。
正是在這樣的背景下，Lumos 鹿明機器人今年推出了全球首個實現 "1 秒彈射起身 " 的全尺寸人形機器人 LUS2。
上述性能基于鹿明機器人整機運控架構的優勢。據公司介紹，LUS2 搭載了超高速動態平衡控制系統，通過強化學習訓練的仿生姿態算法，可以在 1 毫秒內完成重心遷移決策，相當于人類反射神經快 30 倍的動態調整能力，還配備了 IMU+ 關節扭矩 + 關節角度感知系統，可以讓機器人在任意姿態生成恢復軌跡。為提升實時響應速度，LUS2 的實時控制架構能夠實現傳感器數據采集、運動規劃、電機驅動的微秒級同步。并且，在單關節突發過載時，仍能通過剩余關節的扭矩再分配完成動作。
另外，在類生物關節驅動系統方面，鹿明自研 380Nm 峰值扭矩執行器，扭矩密度達 233Nm/kg，配合 0.2 秒瞬時響應能力，等效于成年男性下肢爆發力的 1.8 倍；外骨骼式架構則最大程度保護內部傳動機構，同時通過被動柔順機構吸收地面沖擊力。
這套技術架構更深層的優勢在于技術復用性，上述系統各模塊可直接遷移至奔跑、搬運等動作，真正讓人形機器人走出 " 實驗室 "。
一年三款，產研的迭代狂飆
今年，人形機器人以高頻詞的形式出現在公眾視野。各類競賽、演示展臺層出不窮，甚至本次 WRC 有 50 家人形機器人整機廠商同臺競技。市場更新速度之快，不只體現在技術參數的頻繁突破，也有各大場景需求的快速裂變。這種高速迭代的背后，是行業對企業的產品策略、產研體系的嚴峻考驗。
其中，聚焦單一化產品或技術是人形廠商發展的一種方向。不可否認，主打單一化產品對聚焦特定場景應用有一定優勢，能夠幫助企業在單場景下快速落地，實現量產。但這種路徑劣勢也很明顯，在人形機器人早期階段，PMF（Product Market Fit）需要和用戶共創，單款機器人很難滿足多場景的需求，因此，更多人形公司傾向選擇 " 沿途下蛋 " 的策略，通過多元化產品同步驗證多種技術路徑，避免因押注單一方案而錯失技術迭代機遇。而要支撐這一策略，需要公司具備多產品的快速研發和迭代能力。
鹿明則是國內少數擁有包括機器人本體和大腦在內全棧技術能力的公司。通過軟硬件一體化創新，實現高性能一體化關節、視觸覺傳感器等高成本、高難度核心硬件全自研；在大腦方面，公司構筑了操作大模型和全身運控模型的技術底座。基于自身 " 全棧研發能力 "，鹿明建立了類似樂高積木的模塊化產研體系，模塊化復用使鹿明在保持技術一致性的同時，實現多產品線的并行開發。
這是鹿明的競爭策略——他們認為在技術路線的混戰中，能支撐多產品快速迭代的技術體系，才可能成長為行業基礎設施。
一年不到，鹿明就推出了三款整機、多款零部件產品。在行業早期階段，這一迭代速度無疑是驚人的。
與各行業龍頭客戶場景共建，破解規模化的核心密碼
人形機器人不能做 " 無米之炊 "，想要真正實現規模化落地，除了解決硬件、零部件成熟及規模化降本等問題，最大的制約因素還是高質量的真機數據，而真機數據必須在真實場景的交互中產生。因此，各行業的客戶進行共創，成為人形機器人廠家不約而同的選擇。
國內外頭部企業紛紛與實體場景深度綁定，展開用例研究。如 Figure AI 的 Figure 02 進入寶馬工廠；特斯拉的 Optimus 在其旗下電池工廠 " 上崗 "；優必選的 Walker S 進入車廠打工。
鹿明能夠短時間拿下多家頭部客戶，核心原因還是其軟硬件兼備的全棧技術能力，以及極富特色的產品能力，能夠滿足場景的真實需要。以工業、物流領域常見的搬運場景為例，行業數據顯示，600×400×250mm 塑料周轉箱承載了 90% 以上的物料轉運需求，尤其在產線物流與倉儲物流中，箱內物料重量多在 30kg 以上。市場上絕大多數雙臂輪式機器人負載能力僅在 20kg 以內，形成了能力斷層。鹿明研發的 MOS 系列機器人，以 50kg 的最高負載能力精準填補這一空白，匹配場景的剛需。
結語：爆發的前夜，鹿明做好了準備
據 GGII 預測，2025 年全球人形機器人市場銷量有望達到 1.24 萬臺，市場規模 63.39 億元；到 2030 年，市場銷量將接近 34 萬臺，市場規模超過 640 億元；到 2035 年，市場規模將超過 4000 億元。
站在 2025 年這一爆發性增長的前夕，我們對人形機器人還存在諸多疑問和不確定：技術路線是否會出現顛覆性迭代？哪些場景能真正支撐商業化閉環？硬件成本下降的臨界點何時到來？在這些未知中，企業起點的 " 成熟度 " 尤為關鍵——那些從誕生就帶著深厚技術積淀、成熟產品思維和商業化能力的玩家，往往更能在混沌中快速找到確定性路徑。
如投資人所言，鹿明機器人是 2025 年發展最快的具身機器人公司，無論是產品性能、迭代速度、商業化進展方面，都遠遠超過同期的其他創業公司。鹿明機器人 " 生而成熟 " 的表現，充分驗證了團隊深厚的歷史積淀，有機會成為宇樹、智元之后最值得期待的具身智能創業公司。來源：36氪
