战略合作！光轮智能与摩尔线程共建自主可控具身智能仿真底座
发布时间：2026-05-13
信息来源：中关村科学城
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发布时间：2026-05-13
信息来源：中关村科学城
近日，海淀区具身智能数据与仿真基础设施企业光轮智能与国产全功能GPU企业摩尔线程达成战略合作。双方将围绕高置信度仿真合成数据、国产算力适配、物理AI闭环仿真等方向开展深度协同，共同探索“国产算力+自研仿真”融合创新路径，推动构建自主可控的具身智能仿真底座和物理AI基础设施。
当前
人工智能正加速走向物理世界
具身智能成为产业发展重要方向
与大模型依赖文本、图像数据不同
具身智能需要海量可交互、可验证
符合真实物理规律的数据支撑
长期以来，机器人真机数据采集面临成本高、周期长、场景覆盖不足、复杂物理过程难以稳定复现等难题，高质量仿真合成数据正成为破解具身智能数据瓶颈的关键路径。
此次合作中，光轮智能将依托“求解-测量-生成”三位一体全栈自研仿真平台，提供从物理求解、仿真资产构建、数据生成到评测验证的核心能力；摩尔线程将依托国产全功能GPU及夸娥（KUAE）智算集群，为高并发渲染、复杂物理仿真和AI训练推理提供算力支撑。双方将推动国产GPU架构与自研物理求解器深度适配，打造国产自研仿真合成数据方案。
4种装修风格，4个灯光环境，形成16组渲染结果。每一组渲染配有5个机位，每个机位有600帧画面需要渲染。最终，单条轨迹的渲染总量达4.8万帧。
通过此次合作，双方将共同探索从真实轨迹采集、仿真建模、数据扩增到训练评测的全链路闭环，推动具身智能数据从有限采集走向规模化生成。这不仅有助于提升高质量数据供给效率，也将验证国产算力与国产仿真在物理AI场景中的协同能力，为具身智能产业提供从算力、算法和仿真的自主可控基础设施方案。
合成数据示例，一条机械臂任务的执行轨迹中，包含了5个视觉相机机位的画面渲染，用于机器人的仿真数据生成。
当前，海淀区持续加快人工智能发展高地建设，围绕大模型、具身智能、智能算力等方向推进关键核心技术攻关和产业生态建设。光轮智能与摩尔线程的合作，是海淀企业面向具身智能前沿方向，在国产化仿真底座和自主可控物理AI基础设施领域开展协同创新的重要实践。
未来，企业双方将继续围绕具身智能评测平台、物理AI高置信度闭环仿真、国产算力适配优化等方向深化合作，推动形成“仿真-训练-评测”全链路闭环，持续提升国产算力与自研仿真算法的协同效能，为具身智能产业提供从数据生成、模型训练到系统评测的自主可控基础设施，推动具身智能技术规模化落地与产业生态培育。
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