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冰箱門上的磁吸阻尼、雨夜模糊的交通信號、工廠里微妙的零件抓握感……這些構成物理世界復雜性的細微之處,正被一家成立僅兩年的公司轉化為數據,驅動著全球AI的“動手革命”。
2025年11月,成立僅兩年的光輪智能宣布完成數億元A輪及A+輪融資。在全球資本市場趨于謹慎的背景下,這筆巨額投資尤為醒目。
它投向的不是炙手可熱的機器人本體公司,也不是大語言模型獨角獸,而是一家為它們提供“合成數據”的底層服務商。
這釋放了一個清晰的信號:在AI從虛擬認知奔向物理操控的革命前夜,一個比算法和算力更基礎的競爭維度——高質量的數據供給——正在成為決定勝負的命門。
數據危機,物理AI的新困境
當ChatGPT以驚人的“腦力”震撼世界,科技巨頭們已經將目光投向了下一個戰場:讓AI擁有“動手能力”。英偉達CEO黃仁勛多次強調,“Physical AI”(物理AI)是下一個增長引擎。
這一轉變帶來了根本性的數據危機。大語言模型可以“吞噬”整個互聯網的文本,但物理AI面臨的是完全不同的挑戰。
自動駕駛需要處理從晴朗白天到暴雨黑夜的各種路況;工業機器人要適應零件尺寸的微小差異和裝配環境的動態變化;家庭服務機器人則需應對成千上萬種家居物品的抓取和使用方式。
真實世界的數據采集不僅成本高昂,更致命的是無法覆蓋“長尾場景”——那些不常見卻可能致命的特殊情況,如自動駕駛中突然橫穿馬路的行人,或機器人操作中極少發生的設備故障模式。
更嚴峻的是,數據需求呈現指數級增長。如果說自動駕駛的數據需求是PB級,那么面向開放世界、需要處理無限場景的具身智能機器人,其數據需求將達到EB級,是前者的千倍以上。
破解之道,合成數據的誕生
面對這一困境,行業逐漸形成共識:仿真合成數據是通往具身智能的必經之路。而光輪智能,正是這條路上的“數據基建商”。
與簡單的虛擬渲染不同,光輪智能的核心壁壘在于追求極致的物理真實性。拉開冰箱門時磁吸阻尼的細微變化、不同材質表面摩擦系數的精確模擬、光線在不同天氣條件下的散射效果——這些構成真實世界復雜性的物理參數,都被編碼進他們的合成數據中。
光輪智能采用“人在環”的創新模式。由少數人類專家提供高質量的初始動作示范,這些示范如同“種子”,通過仿真技術能無限泛化生成百萬種場景變體。
這一方法既保證了數據的“人性化”和高質量,又實現了規模化生產。據光輪智能聯合創始人介紹,他們的合成數據與真實數據的最佳配比已達到1:10,意味著每1份真實數據能夠催生出10份高質量的合成數據。
巨頭背書,商業化閉環
在科技行業,生態位往往比技術本身更具決定性。光輪智能的獨特價值,從其客戶名單中可見一斑:英偉達、谷歌、Figure AI、比亞迪、吉利、博世……這些全球頂尖的科技和制造企業,構成了光輪智能的基本盤。
與英偉達的合作尤為深入。作為英偉達Omniverse和Isaac Sim平臺生態的核心貢獻者,光輪智能為GR00T人形機器人模型提供了關鍵數據支持。這種深度綁定不僅是對其技術能力的認可,更意味著光輪智能已經嵌入全球物理AI發展的核心供應鏈。
商業上的成功同樣令人矚目。在完成最新融資時,光輪智能的年營收已突破億元大關。公司正在大規模招聘,建設他們的“數據工廠”。投資方三七互娛和東方富海在投資理由中明確指出,看好光輪智能成為“行業通用的‘數據底座’”。
落地驗證,從虛擬到現實的跨越
技術實力需要落地驗證。光輪智能的合成數據已在真實場景中證明價值。最典型的案例是其數據如何幫助英偉達GR00T N1模型在汽車工廠完成零部件搬運任務。
在虛擬環境中,機器人接受了數萬次不同尺寸、重量和擺放位置的零件抓取訓練。這些合成數據覆蓋了生產線可能遇到的各種異常情況:零件傾斜、包裝變形、傳送帶速度變化……
當這套系統部署到真實工廠,機器人表現出令人驚訝的適應能力。一位現場工程師描述:“它不像傳統的自動化設備那樣僵硬,更像是有經驗的老工人,能夠處理各種‘小意外’。”
這種從虛擬到現實的順利遷移,標志著合成數據技術已經從實驗室概念,成長為能夠創造實際商業價值的成熟工具。
數據基建,智能時代的隱形冠軍
光輪智能將自己定位為“全球Physical AI與世界模型數據市場的第一數據基礎設施提供商”。這一看似宏大的愿景,實則精準抓住了產業發展的關鍵脈絡。
在互聯網時代,亞馬遜云科技、阿里云等公司通過提供計算和存儲基礎設施,成為數字經濟的“水電煤”。在物理AI時代,高質量的訓練數據正在扮演類似的角色。
當每家機器人公司、每個自動駕駛團隊都需要海量、多樣、真實的訓練數據時,自己從頭構建數據生成能力既不經濟也不高效。專業的數據提供商能夠通過規模化、專業化生產,大幅降低整個行業的數據獲取成本,加速技術創新。
光輪智能的崛起路徑,與當年為智能手機提供觸控芯片、為電動汽車提供電池的公司有著相似之處。它們可能不為終端消費者所熟知,卻是整個產業生態中不可或缺的一環。
當英偉達最新展示的機器人能夠靈巧地操作咖啡機,當比亞迪工廠里的機械臂學會了處理裝配線上的“意外”,很少有人會追問這些智能背后的“記憶”從何而來。
光輪智能的合成數據工廠正在為全球的AI系統“制造記憶”。那些看似普通的代碼和參數,正在定義機器與物理世界的交互方式。在這個新的時代,數據已不再是副產品,而是智能本身的基礎材料。
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