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      全球首個具身數據獨角獸,光輪智能完成10億元融資

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      綜述

      近日,光輪智能完成10億元 A++ 及 A+++ 輪融資。本輪融資完成后,光輪智能成為全球首個具身數據領域的獨角獸企業。資金將重點投入于物理仿真引擎持續研發、規模化模型評測體系升級與全球交付及本地部署能力建設,進一步鞏固光輪在物理AI數據與仿真基礎設施領域的領先地位。

      經緯觀點

      2024年5月,經緯創投領投了光輪智能Pre-A輪融資,并在Pre-A+輪超額跟投,是公司最大的機構投資方之一。經緯創投投資董事童倜表示:“進入物理AI時代,高質量、可規模化的物理數據成為了新的稀缺礦產。光輪智能的前瞻性在于,它不卷機器人硬件,而是選擇去做物理世界的‘數字底座’,搭建‘數據與仿真基礎設施’。目前公司已獲大模型、機器人、汽車等全球頭部客戶高度認可,正快速從實驗室走向真實場景。未來,隨著融資資金投入研發與全球交付能力建設,光輪有望進一步鞏固領先地位,持續享受具身數據規模化爆發的行業紅利。”

      融資新聞

      物理AI時代:新的基礎設施正在形成

      過去十年,算力定義了 AI 的基礎設施。GPU 集群撐起深度學習,大模型在數字世界中迅速涌現。

      而今天,AI 正在經歷一次更深刻的躍遷:從數字世界走向物理世界。

      當機器人開始進入真實環境,真正的瓶頸不再只是硬件,而是數據規模化能力。具身智能數據元年已至,具身智能的數據需求正呈指數級增長。在這個階段,新的基礎設施正在形成:不再只是算力,而是數據與仿真基礎設施。光輪智能,正是這一新基礎設施的構建者。

      三層架構:具身數據與仿真的規模化引擎

      在產品上,光輪已經成功建立了具身規模化數據與仿真引擎。以世界(World)、行為(Behavior)、評測(Eval)三層架構為核心,覆蓋從物理真實仿真、規模化數據生產到模型能力評測的完整鏈路。


      • 世界層(World),光輪智能圍繞求解、測量、生成三位一體的全棧自研技術架構,自研求解器支持剛體、柔體、流體等多物理場高精度實時求解,配合首創的物理測量工廠與虛實對標方法論,以及大規模非剛體資產生產能力,形成從物理真實到數據規模化的完整自研閉環。

      • 行為層(Behavior),光輪智能構建了全球最大規模的非本體數據引擎,覆蓋仿真合成數據與人類視頻數據(EgoSuite)兩大路徑,實現具身數據的規模化生產。光輪智能的數據解決方案已在全球范圍內規模化交付,產能持續領跑行業,為具身基礎模型提供高頻可擴展的數據燃料。

      • 評測層(Eval),光輪智能推出業內首個難度足夠高、具備工業級標準、并支持前沿大模型的仿真評測平臺 RoboFinals確立了具身智能評測的行業標準,推動行業評測生態規模化落地。

      三層構成一個自我強化的數據飛輪:真實世界的物理測量與 EgoSuite 人類視頻數據持續輸入仿真確保物理真實;物理精確的仿真再驅動 RoboFinals 完成規模化評測,評測洞察反哺下一步的數據采集方向 — 飛輪每轉一圈仿真更精準、數據更有效、評測更深入,光輪由此掌握數據主動權,打造了具身智能從訓練到評測的完整數據與仿真基礎設施。光輪智能由此掌握 具身數據主動權,構建起從訓練到評測的完整數據基礎設施。

      商業爆發:三項全球交付冠軍

      在商業化層面,光輪智能已經在三個關鍵領域實現全球交付冠軍:

      • 仿真合成數據

      • 仿真評測

      • 人類視頻數據

      光輪成為全球唯一同時覆蓋三項能力并實現規模化交付的企業。在收入增長層面,光輪2025年全年營收實現10倍增長,2026年Q1單季預計收入超過25年全年總和。

      合作伙伴涵蓋英偉達、谷歌、Figure AI、1X Technologies、字節、阿里、智元機器人、銀河通用機器人、豐田、博世、比亞迪、吉利等大模型、機器人及行業頭部團隊。全球前五的世界模型團隊均已與光輪展開合作,同時,國際主要具身智能團隊中超過 80% 的仿真資產與仿真合成數據來自光輪智能。本輪融資引入的產業場景方,將光輪的具身數據生產與物理測量能力延伸至更廣泛的真實應用場景,大幅拓展了具身數據與仿真資產的來源邊界。


      在生態層面,光輪也正在推動行業基礎設施建設

      • 光輪作為核心共建方與 NVIDIA 聯合開源 Isaac Lab-Arena 基準框架

      • 聯合 World Labs 共建從環境生成到規模化評測的通用流水線

      • 攜手通義千問基于 RoboFinals-100 構建可復現、可診斷的工業級評測閉環,共同推動具身智能評測行業基座的建立

      • 光輪智能自研的 LeIsaac 仿真工作流已被全球最大 AI 開源社區 Hugging Face 官方文檔納入,成為全球百萬開發者的"仿真標配"

      為物理AI 構建數據與仿真基礎設施

      每一次 AI 的范式躍遷,背后都是基礎設施的突破。GPU 與 CUDA 定義了深度學習時代的算力基礎設施。而在物理 AI 時代,新的基礎設施正在形成— 物理AI的數據與仿真基礎設施。

      光輪智能創始人謝晨博士表示:“如果說 GPU 與 CUDA 定義了大模型時代的算力基礎設施,那么光輪智能,希望成為物理 AI 時代的數據與仿真基礎設施。”

      具身數據規模化爆發的時代已經到來。而光輪,正在打造承載世界構建、數據生產與智能演化的長期基礎設施。

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