在机器人行业，一组数据引发了广泛关注：实验室环境下，机器人任务成功率高达89%，但一旦进入真实生产线，这一数字骤降至12%。这一巨大落差，暴露出当前机器人技术在产业落地过程中面临的严峻挑战。具身智能领域正陷入一场数据竞赛，数据集规模、仿真时长、视频扒取量成为企业比拼的核心指标，仿佛数据量越大，机器人就越接近通用智能。然而，鹿明机器人创始人喻超指出，实验室数据、仿真数据和视频数据虽有其价值，但不足以支撑机器人在工厂中稳定运行。数据的价值不仅取决于数量，更取决于其与真实产业任务的关联程度，以及能否转化为机器人的实际作业能力。
喻超自2016年涉足机器人领域，历经算法研发、四足机器人、人形机器人、整机研发及量产等多个阶段。多年的经验让他逐渐形成清晰判断：机器人研发的难点不在于制造，而在于让其在真实环境中持续完成任务。2024年创业时，他正式提出“产业具身”概念，认为数据需转化为模型能力，模型能力需转化为机器人可执行的技能，技能需经过评测、部署，并在真实环境中持续优化。这一理念成为鹿明机器人最新发布的NexCore进化引擎的核心目标。
喻超解释道，产业具身是以真实产业任务为起点，让机器人在真实环境中获取数据，通过模型形成技能，进入生产环境执行任务，并将结果反馈至系统，形成持续进化的闭环。其核心并非某种特定机器人形态，而是一套围绕真实任务构建的能力体系，包含真实产业场景、真实世界数据、具身智能模型、机器人本体、技能训练与部署及持续学习等核心要素。他强调，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、结构化任务，而产业具身则聚焦于解决变化多、任务复杂、人工依赖高或改造成本高的环节，如料箱搬运、拆码垛、螺丝锁付等任务。
在判断一个任务是否值得交给机器人时，喻超提出需从五个方面考量：任务的真实价值、传统自动化解决成本、机器人技术成熟度、任务的复用与扩展空间及最终投资回报率（ROI）。他认为，机器人能否完成任务并非部署的唯一标准，需同时满足机器人能力、任务价值及商业可行性。对于当前许多机器人公司宣称“已进工厂”的现象，喻超指出，产业具身的核心不在于机器人是否进入工厂，而在于其进入工厂后的工作方式。若机器人仅在高度确定环境中执行固定流程，则属于传统自动化范畴；若能理解环境、自主判断操作并持续优化能力，则具备产业具身特征。
进入产业阶段后，具身智能的竞争逻辑发生转变。喻超表示，客户不再仅关注机器人自由度，而是更看重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、部署时间及最终ROI。具身智能的下半场将从本体竞争转向任务闭环竞争，数据获取效率、模型泛化能力、通用硬件成本及产业交付效率将成为决定产业价值的核心要素。他强调，真实世界数据至关重要，因机器人最终需面对物理世界，但仿真数据和视频数据同样具有价值。仿真数据可低成本覆盖长尾情况，视频数据则提供人类行为和环境变化信息，三者需协同作用，以提高数据有效性。
在机器人技能开发中，NexCore并非替代工程师，而是释放其从重复性工作中，使技能开发更标准化、自动化。NexCore与鹿明机器人已发布的Ego Vue、Lumos数据管线、Station Lite、Prime R0等产品形成闭环：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，将机器人任务成功率从初期交付时的较低水平提升至99%，并满足客户对作业节拍的要求，最终获得新场景订单，验证了闭环体系的真实运转。
喻超透露，NexCore的短期目标是在鹿明自身机器人和项目中验证其有效性，长期目标则是成为面向更多机器人和行业的基础设施，降低制造业、文娱、科教、服务等领域机器人技能开发和部署的难度。鹿明机器人定位为构建“机器人+智能+技能+产业场景”的完整产品体系，既可提供AI Worker和配套智能系统，也可通过NexCore帮助其他机器人获得技能。商业化核心在于客户价值，即机器人能否解决任务、创造价值及部署成本是否足够低。对于行业共识，喻超认为需打破“机器人越像人越接近通用具身智能”的观念，强调任务决定能力和形态，先找到值得解决的问题，再决定机器人形态。
