"MOS2 与 NexCore 协同，成为鹿明在产业具身体系中的执行与进化双核。"

作者：苏打

编辑：tuya

出品：财经涂鸦（ID：caijingtuya）

" 作为面向产业具身的技能基础设施，NexCore 打通了从任务定义、数据接入、模型训练、技能评测、部署运行到持续学习的完整链路，将原本分散在不同工程环节中的技能开发流程，整合为标准化的技能生产流程。"

8 月 19 日，鹿明机器人于 2026 世界机器人大会（2026WRC）开幕首日全球首发机器人技能进化引擎 Lumos NexCore，并携搭载 NexCore 的 MOS2 共同亮相，展示从技能生产到机器人执行、再到真实任务数据反哺的产业具身闭环。

现场，鹿明机器人创始人 &CEO 喻超详细介绍了 NexCore 的定位与能力。

在鹿明看来，具身智能真正进入产业现场，最终需要回答的不是机器人能完成多少动作，而是一项技能能否被快速开发、稳定执行，并在真实任务中持续优化和复用。

基于此，NexCore 提供了一套通用的技能生产基础设施，让企业能够围绕自身真实的产业任务，持续开发、验证和优化技能，并将经过验证的技能复用到更多机器人和相似场景中，大幅降低了具身智能的部署成本与使用门槛。

" 我们建立的是机器人本体、本体智能、行业技能和产业场景之间的完整交付体系。NexCore 承担的是其中技能生产与持续迭代的基础能力。" 喻超表示。

构建具身智能时代技能生产基础设施

" 传统机器人技能开发高度依赖工程师经验。一项新技能从开发到现场落地，往往需要经历编程、数据采集、模型训练、现场调试和反复验证，开发周期通常以周计算，NexCore 的目标是将技能开发周期缩短至数天。"

喻超表示，产业用户在 NexCore 中创建机器人需要完成的真实任务，再接入多源数据，通过自动化训练生成候选技能，并利用 NexCore 的评测体系验证技能在不同任务和工况下的表现。技能部署运行后，真实作业产生的数据还可以再次进入训练与优化流程。

由此，机器人技能不再是一次开发、一次交付的项目，而成为一个可以持续生产、验证、优化和复用的能力。

从技术架构来看，NexCore 底层连接不同类型的机器人及其多模态数据，中间承接包括   Prime R0   在内的具身智能模型能力，上层则面向具体产业任务完成技能训练、评测与部署。

这种标准化的技能生产方式，也将改变机器人产业的分工。

对于系统集成商而言，可以将更多精力投入具体工艺与场景开发，而无需针对不同项目反复重写底层能力；对于工厂而言，则可以更便捷地调整和维护机器人技能，使机器人能够更快适应产线变化。

在喻超看来，具身智能真正实现规模化应用的关键之一，是让 " 获得一项新技能 " 的成本足够低。

" 我们的目标是实现机器人技能的规模化生产。技能的价值在于复用与泛化。通过 NexCore，我们希望把工程师从大量重复性的编程和调试工作中解放出来，把更多精力放在真实任务覆盖和产业价值创造上。" 喻超总结道。

MOS2与 NexCore 协同，组成「进化双核」

NexCore 解决了技能高效生产与进化的问题，MOS2 则是承载这些技能、在真实工业环境中执行任务的物理实体。两者协同，构成了鹿明在产业具身体系中的执行与进化双核。

MOS2 是鹿明最新发布的重载轮臂式具身智能机器人，定位为面向工业场景的重载 AI Worker。

针对工业现场空间紧凑、物料重量大、作业环境复杂等特点，MOS2 在硬件本体上实现了系统升级，采用约 1.65 米机身高度、约 0.5 平方米占地面积，通道需求约 0.8 米，兼顾移动与作业能力。

MOS2 的核心能力之一是 50kg 双臂负载能力，并支持末端工装快速切换在重载搬运场景中，MOS2 能够处理更大重量的物料；在柔性上下料场景中，结合视觉与力控能力，机器人能适应不同工件的状态变化；在设备辅助操作场景中，双臂协同能力支撑更复杂的工业交互任务。

依托 MOS2 标配的多模态感知体系，机器人在真实作业中产生的环境感知、任务理解与操作数据将实时回流至 NexCore。以此为基础，NexCore 持续构建学习闭环，通过自动训练和优化形成新技能，再反馈部署至 MOS2。

通过这种协同，MOS2 不仅将具身智能的应用空间拓展至开放、重载的工业一线，更依托 NexCore 实现了技能在真实任务中的持续积累与进化，逐步成为能够长期工作、持续创造价值的工业智能体。

当下，机器人产业正处于一个关键的节点，过去的自动化专注于确定性的效率，而具身智能则致力于解决非确定性的适应。

鹿明机器人此次在 WRC 上的展出，向行业呈现了一个能够进行技能迭代的工业智能系统—— MOS2 是其躯体，NexCore 是其进化的灵魂。当真实产业中的任务经验不断沉淀，被更多机器人和场景复用，机器人将拥有持续增长的任务解决能力。

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