今年春晚ღ✿✿，多款国产人形机器人密集亮相三亿ღ✿✿，向世界展示了中国在智能硬件制造领域的不俗实力ღ✿✿。然而ღ✿✿，要让机器人真正在家庭中自如地端茶倒水ღ✿✿、洗衣做饭ღ✿✿，其间仍存在一道不小的鸿沟ღ✿✿。

　　要跨越这道鸿沟ღ✿✿，人形机器人必须从被制定的程序安排中脱离出来ღ✿✿，学会自主感知两个吃上面一个人下试看ღ✿✿、理解物理世界并作出反应ღ✿✿，这需要海量的数据为其提供训练ღ✿✿。也就是说ღ✿✿，机器人需要一个专属的《我的世界》ღ✿✿。

　　来自北京海淀的初创企业光轮智能（北京）科技有限公司（以下简称“光轮智能”）ღ✿✿，正携手全球顶尖机器人本体ღ✿✿、模型厂商及场景企业ღ✿✿，打造新一代物理AI数据与仿真基础设施——机器人的专属“训练场”与“考场”ღ✿✿。近期两个吃上面一个人下试看ღ✿✿，光轮智能完成了10亿元融资ღ✿✿，这家具身智能数据领域新锐独角兽企业正不断发展壮大ღ✿✿。

　　资本为何重金押注一家“既不造机器人ღ✿✿，也不写通用大模型”的底层数据企业？《经济参考报》记者与光轮智能联合创始人兼总裁杨海波面对面ღ✿✿，共同探索未来具身智能发展所必须回答的时代命题ღ✿✿。

　　要理解光轮智能如何快速成为新晋独角兽ღ✿✿，首先要看懂当前具身智能产业面临的一场悄然蔓延的“数据荒”ღ✿✿。

　　杨海波给记者算了一笔账ღ✿✿：“大语言模型发展迅速两个吃上面一个人下试看ღ✿✿，是因为它非常‘幸运’ღ✿✿，互联网用几十年为它攒够了海量文本语料ღ✿✿；自动驾驶技术发展也相对顺利ღ✿✿，测试车天天在马路上跑ღ✿✿，就能低成本收集视觉数据ღ✿✿。”但是ღ✿✿，当机器人试图进入真实世界ღ✿✿，对复杂的物理世界做出反应时ღ✿✿，挑战就发生了质变ღ✿✿。

　　“这个世界从未有过现成的机器人预训练数据ღ✿✿。保守估计ღ✿✿，具身智能面临的高质量数据缺口ღ✿✿，至少是自动驾驶的1000倍ღ✿✿。”杨海波说两个吃上面一个人下试看ღ✿✿。如果将大模型比作机器人的“大脑”ღ✿✿，光轮智能目前在做的ღ✿✿，就是建立一所规模庞大的“学校”ღ✿✿，并为这颗“大脑”编纂海量的高质量教材ღ✿✿。

　　对于“数据教材”的极度渴求ღ✿✿，研发一线有着最真实的感受机器人ღ✿✿，ღ✿✿。光轮智能技术负责人说ღ✿✿：“在实验室里ღ✿✿，我们可以安排人员手把手教机器人抓取水杯一万次ღ✿✿。但是ღ✿✿，真实世界充满了意外ღ✿✿，比如ღ✿✿，工厂光线突然变暗ღ✿✿、零件意外滑落等ღ✿✿。要穷尽这些罕见的‘长尾场景’ღ✿✿，依靠人工去真实世界中采集数据ღ✿✿，就如大海捞针ღ✿✿，不仅成本高昂三亿体育appღ✿✿，ღ✿✿，部分场景更是无法再造ღ✿✿。”

　　正因如此ღ✿✿，光轮智能果断选择了一条高效的量产路径ღ✿✿：通过全栈自研的仿真技术ღ✿✿，在电脑中构建一个“数字平行世界”ღ✿✿。在这个类似于游戏《我的世界》般的虚拟空间里ღ✿✿，机器人可以一天24小时不知疲倦地进行自动模拟交互ღ✿✿，从而低成本ღ✿✿、规模化地生成海量训练数据ღ✿✿，打破了人工采集数据成本高ღ✿✿、效率低的瓶颈ღ✿✿。

　　目前ღ✿✿，全球排名前三的世界模型团队均与光轮智能保持着合作关系ღ✿✿。作为行业内唯一一家同时覆盖仿真合成数据ღ✿✿、仿真评测和人类视频数据业务的企业ღ✿✿，光轮智能在这三个方向上的交付量均位居全球前列ღ✿✿。

　　解决了“怎么学”的问题ღ✿✿，紧接着就是“考得怎么样”——今年年初ღ✿✿，光轮智能推出了全球首个工业级具身智能仿真评测平台——RoboFinalsღ✿✿。

　　“因为训练和评测是相辅相成的ღ✿✿。就像学生如果只看书不考试ღ✿✿，就没有‘错题本’ღ✿✿。开发者根本无法知晓机器人的短板在哪里ღ✿✿，更不知道让它去现实中工作是否安全ღ✿✿。”杨海波说ღ✿✿，在真实世界中开展极限测试三亿体育app平台ღ✿✿，代价往往是难以承受的ღ✿✿。北京航空航天大学机器人研究所名誉所长ღ✿✿、知名机器人专家王田苗在谈及机器人商业化落地时ღ✿✿，就多次强调“高可靠性与高安全性”的前提与底线ღ✿✿。

　　在真实的自动化产线或家庭服务场景中ღ✿✿，让机器人直接进行试错学习是极其危险的ღ✿✿。以造价数千万元的柔性流水线为例三亿体育app平台ღ✿✿，其容错率几乎为零ღ✿✿。一次微小的识别误差导致机械臂发生物理碰撞ღ✿✿，不仅可能造成高昂的设备损毁ღ✿✿，而且停机带来的隐性损失更是数以百万计ღ✿✿。这就迫切需要一个绝对严苛的“虚拟考场”ღ✿✿，只有各项安全指标拿满分三亿体育app平台ღ✿✿，才敢让机器人真正上岗ღ✿✿。而在光轮智能的仿真评测场里ღ✿✿，评测变得可量化ღ✿✿、可复现三亿体育登陆ღ✿✿，ღ✿✿。无论是模拟摩擦力ღ✿✿，还是模拟光线ღ✿✿，均可被精准设定ღ✿✿。

　　打通了从“提供训练数据”到“提供安全评测”的完整闭环自动流水线ღ✿✿，ღ✿✿，光轮智能迎来了广阔的市场机遇ღ✿✿。目前ღ✿✿，全球80%以上的头部具身智能企业均在依托其提供的数据与资产进行研发ღ✿✿，这些来自市场的真实订单ღ✿✿，成为这只独角兽赋能实体经济的坚实注脚ღ✿✿。

　　具身智能对于各国而言都是一个全新赛道ღ✿✿。杨海波向记者透露ღ✿✿：“我们正联合国内外头部科技企业ღ✿✿，率先定义具身智能仿真资产数据的标准ღ✿✿。”

　　中国信息通信研究院发布的《具身智能发展报告》指出ღ✿✿，当前具身智能软硬件尚未实现标准化ღ✿✿，不同系统间的兼容性和协同性不足ღ✿✿，极大增加了系统集成的难度与开发成本ღ✿✿。

　　杨海波分享了一个生动的场景案例ღ✿✿：目前的商业场景中ღ✿✿，不同厂家的仿真软件标准不一三亿体育官网ღ✿✿，有的空间的“上下”是由X轴决定ღ✿✿，而换成另一个平台却变成了Y轴ღ✿✿；不同物理引擎对于物体摩擦力的计算单位也互不兼容ღ✿✿。这导致开发者投入重金训练好的机器人数字资产ღ✿✿，一旦更换平台ღ✿✿，其物理属性就会全面崩溃ღ✿✿。

　　统一这些底层的格式标准ღ✿✿，本质上是在统一物理AI世界的“度量衡”ღ✿✿。在过去的个人电脑和移动互联网时代ღ✿✿，底层标准大多由西方主导ღ✿✿；但在方兴未艾的具身智能时代ღ✿✿，中国企业可以凭借强大的智能硬件制造能力与底层数据基建的先发优势ღ✿✿，实现从“规则适应者”向“规则制定者”的历史性蜕变ღ✿✿。这不仅能极大消除开发内耗ღ✿✿、提升全球产业链协同效率ღ✿✿，更向世界输出了极具智慧的“中国方案”ღ✿✿。

　　从资本市场视角看ღ✿✿，企业参与或主导行业底层标准的制定三亿体育app平台ღ✿✿，往往意味着其有机会构建更深层次的生态壁垒ღ✿✿。一旦底层格式ღ✿✿、接口协议和工作流方式被广泛采用ღ✿✿，光轮智能的仿真体系就有望成为开发者和产业链参与者难以绕开的基础设施节点ღ✿✿，从而进一步强化其在物理AI产业链中的数字枢纽地位ღ✿✿。这也是资本市场通常愿意给予此类平台型公司更高估值预期的重要原因之一ღ✿✿。

　　杨海波说ღ✿✿：“未来3至5年内ღ✿✿，在工业制造和物流仓储等相对结构化ღ✿✿、规则明确的场景两个吃上面一个人下试看ღ✿✿，我们将率先看到具身智能机器人的规模化落地人工智能ღ✿✿，ღ✿✿。随着成本的进一步下降和模型能力的充分验证三亿体育app平台ღ✿✿，具身智能走进家庭将是水到渠成的事情ღ✿✿。”

　　今年全国数据工作会议将2026年定义为“数据要素价值释放年”ღ✿✿。关于如何释放数据要素价值ღ✿✿，杨海波和光轮智能的答案信心满满ღ✿✿：“2025年是具身智能的元年ღ✿✿，只要团队持续进化ღ✿✿，全员‘Allin’ღ✿✿，相信2026年也将会是具身智能数据规模化的元年ღ✿✿。”