我国具身数据基础设施领跑全球！北京企业光轮智能获新一轮融资

让AI长出“身体”去工作，具身智能正从实验室奔向工厂、车间和千家万户。政策导向与产业需求同频共振，推动具身智能加速从技术探索迈向高质量发展新阶段。

近日，物理AI数据与评测基础设施龙头企业光轮智能完成新一轮融资。本轮由蚂蚁集团领投，建投投资、大湾区共同家园基金、森马方道基金、山东孚弘（工业富联参与管理产业基金）、芯能投资、临芯投资等知名国资、产业以及财务机构共同参与；同时，三七互娱、国方创新、道禾长期投资、鼎石资管等老股东超额跟投。本轮融资将主要用于物理AI数据与评测基础设施相关核心技术投入，持续加强规模化交付能力建设，并加快全球市场开拓与生态合作。

此次融资不仅是市场对光轮智能商业进展的认可，也折射出具身智能产业正在形成新的行业共识：当机器人从实验室演示走向真实产业场景，具身产业的估值格局正在重塑。数据与评测基础设施作为支撑物理AI规模化发展的核心底座，正在成为行业新的焦点。光轮智能为代表的中国企业正在成为物理AI数据与仿真基础设施的关键力量。

全栈自研夯实基础设施，规模化交付验证产业价值

具身智能要走向真实产业场景，首先要解决“机器人如何学习物理世界”的问题。与大语言模型主要学习文本和图像不同，机器人需要理解人在真实环境中如何操作物体、完成任务、处理异常，并在复杂物理交互中不断提升能力。

为此，光轮智能构建起一套贯穿训练、评测与部署反馈的物理AI数据与评测基础设施。其内核来自“求解-测量-生成”三位一体全栈自研仿真平台：求解负责在虚拟环境中还原力、碰撞、接触和形变，让仿真在物理上可信；测量负责把材料、接触、摩擦、形变等真实物理属性带入系统；生成则把这些物理规律规模化扩展为可训练、可评测、可复用的仿真世界。

在此基础上，光轮智能形成了一套持续进化的物理AI数据与评测闭环基础设施

在这一技术内核之上，人类视频数据提供真实世界的人类行为与任务经验；仿真则将这些经验规模化扩展为仿真合成数据；评测判断模型能力边界，并指出下一轮数据需求；真实部署把模型带回产业现场，产生新的失败、反馈和任务约束；这些反馈再回流，推动下一轮数据生成、仿真扩展、评测迭代和真实部署。这套内核与外循环共同指向一个结果：更高质量的数据与评测能力。

光轮智能围绕人类、仿真与部署打通的规模化的数据与评测基础设施

光轮智能已在人类行为数据、仿真合成数据和工业级仿真评测三个关键维度形成领先的规模化交付能力，是全球少数同时打通训练数据供给、仿真环境生成、模型能力评测与真实部署反馈的物理AI数据与评测基础设施企业。其中，人类行为数据体系已覆盖25000+环境节点、100000+任务种类，累计交付超150万小时高质量人类数据。这些数据不只是让机器人“看见世界”，更重要的是帮助其理解人类在真实物理世界中如何行动、如何纠错、如何完成复杂任务。

市场需求的快速释放，正在验证光轮智能数据与评测基础设施的价值。2026年第一季度，光轮智能新增订单达5.5亿元，刷新具身数据行业纪录。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产与合成数据来自光轮智能，全球前五的世界模型团队均已与光轮智能开展合作。此外，光轮智能与新希望集团成立合资公司，推动数据生成、仿真训练与评测能力同产业场景深度融合，加速形成从技术能力到产业应用的闭环。

引领国际标准共建，持续推动物理AI基础设施标准体系与生态规则建设进程

当数据、仿真与评测能力被产业持续应用，其方法、接口与评价体系，也会逐渐沉淀为行业共同标准。围绕这一方向，光轮智能正从数据质量标准、仿真标准与评测标准三个维度，持续引领全球物理AI基础设施规则共建，推动自身技术实践转化为行业可复用、可验证、可推广的共同规则。

在数据标准层：光轮智能持续提升高质量数据资产的复用效率。高质量数据不仅要具备规模，更要能够在不同客户、不同模型阶段和不同任务体系中持续发挥价值。这里有一个核心概念：数据复售率，即单位小时的光轮智能数据能够出售给多少个不同客户。这一指标越高，意味着数据质量越稳定，光轮智能对数据的定义能力越强，质量越高，客户认可度也越高。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波介绍，光轮智能在优质场景的数据，复售率已经能够超过10倍。这一指标不仅印证了其数据的稳定性与客户认可度，也是其2026年一季度新增的5.5亿元订单的底层支撑之一。

在仿真标准层：2026年，光轮智能接受谷歌DeepMind、英伟达和迪士尼研究院的联合邀请，作为核心指导委员加入开源GPU加速物理引擎Newton，在关键具身仿真技术方向上发挥主导作用，与英伟达，谷歌DeepMind，迪士尼研究院，丰田研究院四家国际优质机构引领推动下一代开源物理AI仿真标准。

NewtonTSC的出现，标志着全球物理AI仿真基础设施正在走向统一。光轮智能进入Newton，意味着它不再只是全球仿真生态的参与者，而是开始参与下一代物理AI仿真基础设施的规则共建。

与此同时，在仿真基础设施的落地方面，光轮智能也与摩尔线程围绕算力、仿真平台与数据评测能力展开合作，联合打造国产自研仿真合成数据方案，以国产算力与仿真的深度融合，为具身智能发展夯实自主可控的基础设施。

在评测标准层：在评测生态中，光轮智能与NVIDIA联合推进Isaac Lab-Arena等评测框架建设，自研LeIsaac仿真平台被Hugging Face官方文档收录；与通义千问、World Labs等世界前沿团队持续开展评测与世界生成方向合作；这些合作的核心，不只是共建项目，而是推动评测走向可复现、可对比、可规模化的行业标准。

在标准组织与测试评价体系层面，光轮智能成为全国首批具身智能行动计划中数据领域唯一民企，参与高质量数据集建设与具身智能数据基础设施完善，并联合全国信标委、工信部相关标委会等机构推进标准体系建设。

截至目前，光轮智能已主导或参编20项相关国家、行业相关标准，覆盖数据质量、仿真平台与工业高质量数据集等重点领域。同时，还与国家机器人检测和评定中心（总部）达成合作，共同推动具身智能关键基础设施与工业级测试评价标准建设。

助力新质生产力，推动中国具身智能高质量发展

业内人士普遍认为，具身智能进入规模化发展阶段后，产业发展不再只取决于单一模型或单一机器人本体，而是取决于谁能持续提供高质量数据、可信仿真环境、规模化测试评价能力和标准化基础设施。光轮智能的价值，正在于把分散的数据、仿真和评测能力连接成可持续迭代的系统，使机器人能够在真实与仿真之间不断学习、验证和优化。

从具身数据独角兽，到物理AI数据与评测基础设施平台，再到国际标准体系的重要参与者，光轮智能的发展路径，折射出中国人工智能企业从技术应用、产品交付走向基础设施建设和规则共建的新趋势。杨海波表示，物理AI正在进入基础设施建设和产业生态共建的新阶段。光轮智能将继续以基础设施建设者和行业标准共建者的角色，推动关键能力沉淀为可复用、可验证、可推广的产业底座，助力中国具身智能产业在全球物理AI发展进程中形成更强的技术影响力和产业带动力。

面向“十五五”时期人工智能与具身智能技术创新的重要窗口期，光轮智能将继续夯实物理AI数据与评测基础设施建设，推动高质量数据、可信仿真、工业级评测与标准体系协同发展，为我国具身智能产业高质量发展、人工智能基础设施建设和新质生产力培育提供关键支撑，助力构建开放、共享、可持续的智能化未来。