鹿明发布的NexCore平台主要解决什么问题？
NexCore旨在打通数据采集、数据治理、模型训练、技能生成、能力评测、机器人部署和运行反馈，形成从数据到技能的闭环，解决具身智能规模化落地中进入场景难、技能进化难、规模化铺开难的问题。
具身智能规模化落地的解法，鹿明摸索出来了
资讯摘要
作者丨 向 欣 编辑丨董子博  
AI 摘要
文章分析具身智能行业'落地难'的现状，指出技术演示与真实产线之间存在鸿沟。鹿明机器人发布NexCore平台，通过连接数据采集、模型训练、技能生成与部署，构建'数据-技能'闭环，同时提出'产业具身'理念，强调以真实场景需求反向定义机器人能力，并支持本地部署与生态开放，以解决进入场景难、技能进化难和规模化复制难的问题。
AI 问答
文章提到具身智能落地的三重困境是什么？
文章指出三重困境分别为：进入场景难（缺乏真实场景需求）、技能进化难（真实交互数据匮乏且数据孤岛）、规模化复制难（项目制交付和生态不开放）。
鹿明提出'产业具身'的概念，核心是什么？
围绕真实产业需求，将场景、数据、模型和执行系统深度结合，形成一套让机器人持续获得和进化技能的基础设施。
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