具身智能数据驱动新纪元：光轮智能获10亿融资，自研物理仿真引擎定义AI新基建

近日，具身智能数据与仿真基础设施提供商光轮智能（LingLun Intelligence）宣布完成总额达10亿元人民币的A++及A+++轮融资。本轮融资不仅引入了新希望集团、鼎邦投资、奥克斯、鼎石资管等多家具备深厚产业背景的战略投资方，也获得了建投华科、国方创新、道禾长期投资、清新资本等财务投资机构的支持。

此次融资完成后，光轮智能的估值已进入独角兽行列，成为全球首个在具身智能数据与仿真领域诞生的独角兽企业。本轮资金将重点投向其核心的物理仿真引擎的持续研发、规模化模型评测体系的升级，以及全球交付与本地部署能力的建设，旨在进一步夯实其在物理AI时代作为底层基础设施提供商的领先地位。

物理AI时代：数据与仿真成为新基建

过去十年，以GPU为核心的算力定义了深度学习时代的基础设施。然而，当人工智能的浪潮从数字世界涌向物理世界，具身智能面临的核心瓶颈发生了转变。真正的挑战不再仅仅是硬件本身，而是如何高效、规模化地获取和处理用于训练机器人理解并操作物理世界的数据。

具身智能的数据需求正呈指数级增长，一个全新的基础设施层正在形成——它关乎数据的生产、仿真的精度与评测的规模。光轮智能正是瞄准这一范式跃迁，致力于构建物理AI时代不可或缺的“数据与仿真基础设施”。

三层架构：构建自我强化的数据飞轮

在产品层面，光轮智能已经建立起一套完整的具身规模化数据与仿真引擎。其核心是独特的“世界（World）-行为（Behavior）-评测（Eval）”三层架构，覆盖了从物理仿真环境构建、规模化数据生产到模型能力自动化评测的全链路。

• 世界层（World）：聚焦于构建物理真实的仿真环境。光轮通过自研求解器支持刚体、柔体、流体等多物理场的高精度实时仿真，并结合其首创的物理测量工厂与虚实对标方法论，确保仿真环境与真实世界的高度一致性。
• 行为层（Behavior）：专注于规模化生产训练数据。光轮构建了全球最大规模的非本体数据引擎，通过仿真合成数据与人类视频数据（EgoSuite）两大路径，为各类具身智能模型提供海量、高质量的“数据燃料”。
• 评测层（Eval）：致力于建立行业标准。光轮推出了工业级仿真评测平台RoboFinals，旨在为前沿大模型提供难度足够高、标准统一的评测基准，推动整个行业评测生态的规范化和规模化。

这三层架构并非孤立，而是构成了一个能够自我强化、不断迭代的“数据飞轮”。真实世界的测量数据持续输入以确保仿真的真实性；精准的仿真环境驱动自动化评测产生洞察；这些洞察又反过来指导下一轮更高效的数据采集与仿真优化。每循环一次，整个系统的能力就得到一次提升。

商业落地：规模化交付能力得到验证

在商业化进展上，光轮智能已在多个关键领域证明了其规模化交付能力，并实现了收入的迅猛增长。公司宣称在 仿真合成数据、仿真评测、人类视频数据 三个领域均实现了全球交付领先，是全球唯一同时覆盖这三项能力并实现规模化商业落地的企业。

其合作伙伴名单涵盖了从英伟达、谷歌、字节跳动、阿里巴巴到Figure AI、智元机器人、丰田、博世、比亚迪等全球顶尖的AI大模型、机器人公司及行业巨头。据悉，全球排名前五的世界模型团队均已与光轮展开合作，同时国际主要具身智能团队中超过80%的仿真资产与合成数据也来自光轮。

本轮引入的产业投资方，预计将进一步把光轮的具身数据生产与物理测量能力，深度融合到更广泛的真实产业应用场景中，从而拓展其数据资产的边界和价值。

推动生态：共建行业基础设施

除了商业合作，光轮智能也积极投身于行业生态的基础设施建设之中，例如：

• 作为核心共建方，与英伟达联合开源了Isaac Lab-Arena基准框架。
• 其自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face的官方文档收录，成为众多开发者的仿真工具选择之一。

光轮智能创始人谢晨博士表示：“如果说GPU与CUDA定义了大模型时代的算力基础设施，那么光轮智能的目标，就是成为物理AI时代的数据与仿真基础设施。” 随着具身智能从实验室走向产业化，对高质量、规模化数据和仿真工具的渴求将日益加剧。光轮智能此次获得大额融资，标志着市场对其所选择的赛道和技术路径的认可，也为整个物理AI领域的加速发展注入了新的动力。对于关注前沿技术动态的开发者而言，了解这类底层基础设施的演进，是把握下一代人工智能浪潮的关键。更多深度技术解析与行业动态，欢迎在 云栈社区 交流探讨。