春晚舞台上，人形机器人盘核桃、叠衣服、串烤肠，动作细腻如行云流水。这场科技与艺术融合的视觉盛宴背后，藏着一个秘密：机器人能“学会”这些动作，离不开海量、高质量数据的“投喂”与尖端仿真技术的支撑。

谁来“喂”数据？怎么“喂”才高效？

近日，海淀物理AI仿真基础设施企业

光轮智能（北京）科技有限公司

（以下简称“光轮智能”）

给出了答案

这家成立仅两年的公司

宣布完成10亿元A++及A+++轮融资

正式成为全球具身数据领域的

首个独角兽企业

它的业务很特别

不造机器人

而是为所有机器人公司造一个“数据工厂”

机器人的“虚拟训练场”

想象一下，让一个机器人在真实世界里学会“拧螺丝”需要多久？如果拧错了，可能损坏设备；如果遇到极端情况，很难有机会演练。

光轮智能的解法是：在虚拟世界里造一个“数字平行工厂”。机器人在这里可以成千上万次并行训练，模拟各种极端工况——从零下40度的极寒到上千度的高温，从光滑的玻璃面到崎岖的矿山路。

“就像飞行员在模拟舱里训练一样，机器人在虚拟环境里把能犯的错都犯一遍，再到真实世界干活，就稳了。”光轮智能联合创始人兼总裁杨海波打了个比方。这套系统把机器人的开发周期从传统的3-6个月缩短到2-3周，综合训练成本降低十倍以上。

三层能力，环环相扣

支撑这个“数据工厂”的，是光轮智能构建的三层能力体系。第一层是“仿真”。光轮智能是全球唯一自研物理求解器的企业，能实现多物理场高精度仿真。通俗说，就是能在虚拟世界里逼真模拟真实世界的物理规律——重力、摩擦力、碰撞、形变，一个都不能少。

第二层是“数据”。光轮智能构建了全球最大规模的非本体数据引擎，覆盖仿真合成数据与人类视频数据。全球超过80%的头部具身智能团队都在用它的数据“喂”自己的机器人。

第三层是“评测”。光轮智能打造了全球首个工业级仿真评测平台RoboFinals，像一个“机器人奥运会”，能客观评估不同机器人的真实能力，正在成为行业标准。

这三层能力环环相扣，形成了一个自我强化的“数据飞轮”：越多机器人用它的数据训练，数据质量就越高；数据质量越高，就有越多机器人来用。

顶级玩家都在合作

顶尖技术迅速转化为市场表现。光轮智能在仿真合成数据、仿真评测与人类视频数据三个维度均摘得全球交付冠军，是唯一一家实现三项全覆盖的企业。它的合作伙伴名单星光熠熠：字节跳动、阿里巴巴、智元机器人、银河通用……全球排名前三的世界模型团队已全部与光轮智能合作。

更重要的是，光轮智能正在参与定义行业标准。它与英伟达共同定义了仿真资产的物理与工程标准，联合开源发布了具身评测基准框架；与李飞飞创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向具身智能的可规模化评测体系。此外，光轮智能携手阿里巴巴通义千问共同构建可复现、可诊断的工业级评测闭环，推动具身智能评测行业基座的建立。

此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流，已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

营收十倍增长，商业爆发力惊人

技术引领带来的是实实在在的回报。2025年，公司实现营收十倍增长，预计2026年第一季度单季收入将超过2025年全年总和。

本轮融资距上一轮仅隔2个月，引入了新希望集团、鼎邦投资、奥克斯、鼎石资管等顶级产业方，以及建投华科、国方创新等政府及国资背景资本支持。融资将用于物理仿真引擎的持续研发、规模化模型评测体系升级，以及全球交付与本地部署能力建设。

行业普遍预测，2026年人形机器人头部厂商将实现万台级交付，销量有望突破10万台。越过这一量级门槛后，对数据的需求将再次跃升。

“2026年是具身智能数据规模化的元年。”杨海波说，“我们致力于为行业提供以仿真为中心的物理AI基础设施，让机器人从实验室真正走进工厂、医院和家庭。”

从春晚舞台的聚光灯下，到工厂车间的流水线上，机器人正在从“表演”走向“实干”。而光轮智能这个“AI数据工厂”，正为这场产业变革提供最核心的“燃料”。

记者：王萌

编辑：旭日