GTC 2026現(xiàn)場，三萬名觀眾齊聚主會場，數(shù)百萬線上用戶同步觀看，一場關于AI未來走向的討論正在熱烈展開。從大模型到機器人，再到Physical AI，所有與會者的目光都聚焦于同一個核心問題：如何讓AI真正融入現(xiàn)實世界？英偉達CEO黃仁勛在臺上發(fā)表演講，而臺下，一家不直接制造機器人或開發(fā)大模型的公司，卻在Physical AI的多個關鍵領域頻繁亮相，成為全場焦點。

這家公司就是光輪智能，一家在具身智能領域迅速崛起的獨角獸企業(yè)。在黃仁勛的主題演講中，多個機器人仿真演示場景吸引了全場目光——機器人疊衣服、拉緊皮帶等復雜動作的背后，正是光輪智能提供的技術支持。不僅如此，光輪智能的展臺位于入口核心位置，緊鄰三星、美光等存儲芯片巨頭，以及Together AI、Lambda等AI基礎設施領域的重要玩家，其展臺被圍得水泄不通，熱度持續(xù)不減。

Physical AI成為今年GTC的核心主題，標志著行業(yè)風向的轉變。過去幾年，大模型和機器人本體一直是聚光燈下的焦點，但今年，黃仁勛宣布了一個重要預測：2025至2027年，以Blackwell和下一代Rubin為代表的AI計算平臺將帶來約1萬億美元的收入機會。這一預測引發(fā)了現(xiàn)場的熱烈反響，也標志著Physical AI正式與生成式AI平起平坐，成為行業(yè)發(fā)展的新方向。

Physical AI的核心邏輯在于，通過數(shù)字孿生技術生成無限場景，測試無數(shù)策略，積累行為數(shù)據(jù)，最終將訓練好的“大腦”下載到實體機器人上。這一過程對仿真精度、數(shù)據(jù)規(guī)模和評測標準提出了極高要求。沒有高精度的物理仿真，機器人無法學會受力反饋；沒有規(guī)模化的數(shù)據(jù)生成，模型缺乏訓練燃料；沒有閉環(huán)的評測迭代，能力也無法持續(xù)提升。因此，Physical AI時代的競爭焦點，已經(jīng)從“誰有最好的模型”轉變?yōu)椤罢l有最好的訓練場”。

光輪智能正是這一領域的先行者。其構建的數(shù)據(jù)與仿真基礎設施已被行業(yè)廣泛采納，國際主要具身智能團隊中超過80%的仿真資產(chǎn)與仿真合成數(shù)據(jù)均來自光輪智能。在GTC現(xiàn)場，光輪智能的展臺展示了其完整的Physical AI底座，包括物理測量工廠、仿真遙操與真人第一視角數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，以及業(yè)內(nèi)首個工業(yè)級仿真評測平臺RoboFinals。這些展示不僅體現(xiàn)了光輪智能的技術實力，也為其在行業(yè)中的地位奠定了基礎。

更值得關注的是，光輪智能正在從“工具使用者”轉變?yōu)椤耙?guī)則制定者”。幾天前，光輪智能正式宣布加入Newton技術指導委員會（TSC），與NVIDIA、Google DeepMind、Disney Research等巨頭共同決定開源物理仿真引擎Newton的發(fā)展方向。這一舉措不僅提升了光輪智能在行業(yè)中的話語權，也標志著其技術影響力正在從應用層向底層基礎設施延伸。

在GTC期間，光輪智能還舉辦了六場主題演講，系統(tǒng)闡述了其構建Physical AI基礎設施的方法論，包括物理真實仿真環(huán)境的搭建、規(guī)?；铣蓴?shù)據(jù)生產(chǎn)管線的構建，以及工業(yè)級評測標準與閉環(huán)驗證的實現(xiàn)。這些演講吸引了大量觀眾，座無虛席，進一步鞏固了光輪智能在行業(yè)中的領導地位。

光輪智能還舉辦了一場Physical AI主題派對，吸引了超過350名行業(yè)人士參加，包括機器人公司創(chuàng)始人、頂尖高校教授、開源社區(qū)核心貢獻者等。派對現(xiàn)場，機器人表演、技術交流等活動精彩紛呈，展現(xiàn)了光輪智能強大的行業(yè)號召力。通過這一系列活動，光輪智能正在連接仿真、模型、機器人與應用等多方角色，逐步形成一個圍繞其展開的行業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡。