在今年的春晚舞臺上，一群人形機器人憑借盤核桃、疊衣服、串烤腸等精細動作驚艷全場，流暢自如的表現讓觀眾贊嘆不已。這些看似簡單的動作背后，實則是海量數據與尖端仿真技術的深度融合，為機器人賦予了“學習”與“進化”的能力。

為機器人提供“數據燃料”的，是一家成立僅兩年的海淀企業(yè)——光輪智能（北京）科技有限公司。這家不直接制造機器人的公司，卻通過打造“數據工廠”與“虛擬訓練場”，成為全球具身數據領域的首個獨角獸企業(yè)。近日，光輪智能宣布完成10億元A++及A+++輪融資，業(yè)務版圖與行業(yè)影響力再度擴張。

傳統機器人訓練依賴真實場景，但效率低、成本高且風險大。以“擰螺絲”為例，機器人在真實環(huán)境中學習可能損壞設備，且難以模擬極端工況。光輪智能的解決方案是構建“數字平行工廠”——在虛擬世界中還原物理規(guī)律，讓機器人通過海量并行訓練掌握技能。從零下40度的極寒到上千度的高溫，從光滑表面到崎嶇地形，虛擬環(huán)境覆蓋了真實世界中幾乎所有極端場景。

“就像飛行員在模擬艙訓練一樣，機器人在虛擬環(huán)境中先‘犯錯’，再到真實世界作業(yè)時就能更穩(wěn)定?！惫廨喼悄苈摵蟿?chuàng)始人兼總裁楊海波解釋道。這一模式將機器人開發(fā)周期從3-6個月縮短至2-3周，綜合訓練成本降低超十倍。

支撐“數據工廠”高效運轉的，是光輪智能自研的三層能力體系。第一層為“仿真”，其物理求解器可高精度模擬重力、摩擦力、碰撞等物理現象，是全球唯一實現多物理場仿真的企業(yè)技術；第二層是“數據”，通過構建全球最大規(guī)模的非本體數據引擎，整合仿真合成數據與人類視頻數據，為機器人提供“學習素材”；第三層為“評測”，其工業(yè)級仿真評測平臺RoboFinals如同“機器人奧運會”，可客觀評估機器人性能，目前已成為行業(yè)標桿。

三層能力形成“數據飛輪”效應：用數據訓練的機器人越多，數據質量越高；數據質量提升后，又吸引更多企業(yè)采用。目前，全球超80%的頭部具身智能團隊、字節(jié)跳動、阿里巴巴、智元機器人等科技巨頭，以及全球排名前三的世界模型團隊均與光輪智能展開合作。其自研的LeIsaac仿真工作流更被納入全球最大AI開源社區(qū)Hugging Face官方文檔，成為百萬開發(fā)者的“標配工具”。

技術領先性直接轉化為市場優(yōu)勢。2025年，光輪智能營收實現十倍增長，預計2026年第一季度單季收入將超2025年全年總和。本輪融資引入新希望集團、鼎邦投資等產業(yè)資本，以及建投華科等國資背景資金，資金將用于物理仿真引擎研發(fā)、評測體系升級及全球化交付能力建設。

行業(yè)預測，2026年人形機器人頭部廠商將實現萬臺級交付，銷量有望突破10萬臺。這一量級躍升將進一步推高數據需求，而光輪智能正通過構建物理AI基礎設施，推動機器人從實驗室走向工廠、醫(yī)院和家庭?！拔覀兊哪繕耸亲寵C器人真正‘實干’，而非僅停留于‘表演’。”楊海波說。