日前，杭州一家新能源汽車公司里，一臺機器人正在學(xué)習(xí)完成一項精密任務(wù)—裝配電池模組。它的視覺傳感器快速掃描，精準(zhǔn)識別出不同規(guī)格的零件；機械臂隨即靈活調(diào)整角度，以最優(yōu)軌跡接近；柔性夾爪輕柔抓取，內(nèi)置的力覺反饋實時微調(diào)，確保零件既不被捏損又能穩(wěn)穩(wěn)固定；最后將零件精度平穩(wěn)地推入卡槽，整套動作一氣呵成。很難想象，這位“熟練工”僅用了一周，就已“出師”上崗。
此前，這樣的技能訓(xùn)練通常要用幾個月，需要先搭建專用訓(xùn)練產(chǎn)線，準(zhǔn)備海量真實零件，工程師全程監(jiān)護調(diào)整參數(shù)。每一次碰撞都要停工更換零件，機器人要反復(fù)試錯數(shù)十萬次，堪稱“奢侈”的綜合成本高得讓不少企業(yè)望而卻步。而如今，在光輪智能構(gòu)建的“數(shù)字平行工廠”中，機器人可以在虛擬空間里同時進行成千上萬次并行訓(xùn)練，零件可無限復(fù)制，甚至能模擬零件形變、偏差等真實生產(chǎn)中的突發(fā)狀況，讓企業(yè)快速提升機器人訓(xùn)練效率的同時，降低訓(xùn)練使用成本十倍以上。
這背后，是光輪智能（北京）科技有限公司（以下簡稱“光輪智能”）對仿真技術(shù)的極致打磨，實現(xiàn)了關(guān)鍵突破。光輪智能致力于以高質(zhì)量仿真合成數(shù)據(jù)與物理AI技術(shù)驅(qū)動具身智能走向現(xiàn)實世界，成為全球物理AI與世界模型數(shù)據(jù)市場的第一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商。目前，全球前三的世界模型團隊已全部與光輪智能開展合作，國際主要具身智能團隊中，亦有超過80%的仿真資產(chǎn)和合成數(shù)據(jù)來自光輪。
首創(chuàng)自研仿真新范式 構(gòu)建“數(shù)字平行宇宙”
“十五五”規(guī)劃建議中提出，前瞻布局未來產(chǎn)業(yè)，推動具身智能等成為新的經(jīng)濟增長點。預(yù)計到2035年，我國具身智能市場規(guī)模將突破萬億元。這不是單一賽道的獨立成長故事，而是一條橫跨“基礎(chǔ)設(shè)施—技術(shù)服務(wù)—產(chǎn)品服務(wù)—行業(yè)應(yīng)用”全產(chǎn)業(yè)鏈，將引領(lǐng)帶動交通物流、工業(yè)制造、商業(yè)服務(wù)等多個應(yīng)用領(lǐng)域新質(zhì)生產(chǎn)力的進一步躍升。
然而，要實現(xiàn)這一宏偉藍(lán)圖，需要先攻克一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)—專業(yè)仿真平臺。工業(yè)和信息化部《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》明確指出“構(gòu)建仿真系統(tǒng)和訓(xùn)練環(huán)境，加快技術(shù)迭代速度，降低創(chuàng)新成本”。面對挑戰(zhàn)，光輪智能沒有選擇簡單地“混搭”已有的技術(shù)工具，而是從根本上重新設(shè)計了整個技術(shù)體系，走出了一條獨特的技術(shù)路徑。
光輪智能首創(chuàng)“測量—生成—求解”三位一體技術(shù)路線改變了傳統(tǒng)仿真的范式。公司運用自主研發(fā)的高精度測量設(shè)備，精確捕獲材料、接觸、摩擦等真實物理特性，構(gòu)建了中國最大的物理屬性數(shù)據(jù)庫。這些真實數(shù)據(jù)不是用來驗證理論模型，而是直接驅(qū)動物理解算器的設(shè)計和優(yōu)化，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與模型的雙向校準(zhǔn)。這種“真實物理對齊”的創(chuàng)新方法，縮小了仿真與真實的差距，讓仿真遷移到真實的成功率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平。
不止于此，光輪智能的仿真平臺如同一座“數(shù)字平行宇宙”，不僅模擬重力、碰撞、摩擦等基礎(chǔ)物理現(xiàn)象，更能精確還原材料形變、液體流動、柔性物體操作等復(fù)雜交互。在醫(yī)療領(lǐng)域的手術(shù)機器人訓(xùn)練中，仿真可以模擬人體組織的彈性和脆性；在物流領(lǐng)域的分揀場景中，仿真可以模擬包裹的重量分布和易碎特性。機器人絕大部分的技能都是在這樣的虛擬世界中習(xí)得的，從簡單的抓取動作到復(fù)雜的裝配任務(wù)，每一項能力的獲得都離不開仿真環(huán)境的支撐。
有了這樣的仿真系統(tǒng)和訓(xùn)練環(huán)境，具身智能原本漫長的訓(xùn)練周期可壓縮到數(shù)周甚至更短，成本也降至可承受范圍，且訓(xùn)練出的技能能直接部署到多臺機器人，實現(xiàn)一次訓(xùn)練、多機復(fù)用。
全棧自研仿真 技術(shù)攻關(guān)的“珠峰”
盡管仿真平臺至關(guān)重要，但面向具身智能時自研仿真平臺的難度遠(yuǎn)超想象，要構(gòu)建一個完整的全棧系統(tǒng)與平臺，往往存在三方面局限：一是授權(quán)成本高、靈活性有限，難以支撐海量并行訓(xùn)練與高頻技術(shù)迭代；二是核心算法與接口封裝較深，對新型機器人形態(tài)、本土特色工藝流程、定制化傳感器的適配性較差；三是在與本地算力體系、行業(yè)場景深度適配時，優(yōu)化空間受限，難以形成可持續(xù)演進的技術(shù)積累。
在仿真物理引擎層面，光輪智能完全自研的Solver（物理解算器）支持百萬級自由度求解，實現(xiàn)了剛體、柔體、流體、顆粒等多物理場耦合，物理精度達(dá)到亞毫米級，更新頻率達(dá)到千赫茲。更重要的是，這個引擎專門針對機器人任務(wù)進行了優(yōu)化，在接觸力計算、抓取模擬、行走穩(wěn)定性等關(guān)鍵環(huán)節(jié)都有獨特的算法創(chuàng)新。
仿真訓(xùn)練平臺的構(gòu)建同樣體現(xiàn)了光輪智能的技術(shù)深度。光輪智能自研仿真技術(shù)已成功部署于國內(nèi)云上，提供平臺化服務(wù)，同時自研的訓(xùn)練內(nèi)核面向國產(chǎn)CPU（中央處理器）/GPU（圖形處理器）/NPU（嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）深度優(yōu)化，覆蓋從環(huán)境并行采樣到策略更新的全鏈路。
光輪智能解決方案副總裁張建偉表示：“仿真平臺不只是訓(xùn)練場，它其實承載著行業(yè)的‘家底兒’—每一次對物理世界的參數(shù)標(biāo)定、每一個精心搭建的場景模型、每一套經(jīng)過反復(fù)打磨的評測標(biāo)準(zhǔn)，都是企業(yè)實實在在的知識積累。如果這些核心能力不能沉淀為自主研發(fā)、循序演進的技術(shù)體系，那未來產(chǎn)品想調(diào)整方向、開拓新場景，就會處處受制于人。所以，自研仿真底座既是技術(shù)必需，也是戰(zhàn)略選擇。”
“只有把數(shù)據(jù)生成和訓(xùn)練的全鏈路抓在自己手里，才能面對算力波動、場景變遷、硬件升級時依然保持迭代的主動權(quán)。也只有讓仿真平臺成為機器人企業(yè)真正用得順手、靠得住的工程基礎(chǔ)設(shè)施，具身智能的創(chuàng)新才能從一個點上的試驗，變成可復(fù)制、可擴展、可迭代的產(chǎn)品體系。說到底，自研仿真不是錦上添花，而是我們想要在具身智能這條路上走得遠(yuǎn)、走得穩(wěn)，必須打牢的地基。”張建偉補充道。
生態(tài)驅(qū)動打造行業(yè)“爆品應(yīng)用” 加速產(chǎn)業(yè)賦能
在攻克了仿真平臺技術(shù)難題后，光輪智能沒有停下腳步，意識到如果沒有生態(tài)支撐，仿真平臺依然無法持續(xù)發(fā)展。仿真平臺需要海量的使用場景來驗證和優(yōu)化，需要持續(xù)的商業(yè)回報來支撐巨額的研發(fā)投入。過去許多企業(yè)的仿真項目之所以失敗，很大程度上是因為缺乏“爆品應(yīng)用”來驅(qū)動平臺的持續(xù)演進。仿真平臺就像操作系統(tǒng)，沒有“爆品應(yīng)用”，再好的技術(shù)也只能是實驗室里的玩具。
在此基礎(chǔ)上，光輪智能推出了“具身考場評測平臺”，完善了具身智能從數(shù)據(jù)到模型的閉環(huán)。作為業(yè)界首個針對前沿機器人基礎(chǔ)模型的工業(yè)級評測平臺，通過100項工業(yè)級任務(wù)提供標(biāo)準(zhǔn)化能力度量，服務(wù)全球領(lǐng)先的大模型團隊，助力具身模型快速迭代并衡量實際能力提升。仿真合成數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，具身考場用于驗證，這種“數(shù)據(jù)生成—模型訓(xùn)練—能力評測”的完整閉環(huán)，驅(qū)動光輪仿真平臺在實戰(zhàn)中不斷進化，形成了技術(shù)創(chuàng)新的正向循環(huán)。
以阿里巴巴通義千問團隊的合作為例，雙方不僅在平臺使用層面深度協(xié)同，更共同定義了多個工業(yè)級場景的任務(wù)結(jié)構(gòu)與評測標(biāo)準(zhǔn)，為評測平臺的核心能力奠定了基礎(chǔ)。通義千問正在使用具身考場對其前沿具身智能模型進行高通量、工業(yè)級的能力驗證。不同于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)基準(zhǔn)，具身考場幫助通義千問團隊快速定位模型瓶頸、診斷性能短板，并衡量模型實際能力提升。作為全球迭代速度最快的基礎(chǔ)模型團隊之一，通義千問在實戰(zhàn)中不斷挑戰(zhàn)平臺極限，推動具身考場逐步成長為世界模型級別機器人評測的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
光輪智能的自研仿真技術(shù)也獲得了國際認(rèn)可。作為全球最大的AI開源社區(qū)、匯聚超百萬開發(fā)者—Hugging Face下的LeRobot平臺一直致力于降低機器人AI研發(fā)門檻，但長期以來始終缺乏能兼顧“高保真物理模擬”與“靈活適配多算力架構(gòu)”的仿真工具。這一行業(yè)痛點，被光輪智能的自研技術(shù)精準(zhǔn)破解。11月26日，光輪智能LeIsaac仿真工作流作為首批官方集成方案被正式納入Hugging Face LeRobot官方文檔，成為官方指定的仿真環(huán)境，走進全球百萬開發(fā)者的工具箱。
光輪智能的技術(shù)和效率雙重優(yōu)勢正在市場上得到充分驗證：公司的仿真合成數(shù)據(jù)已經(jīng)成為全球使用頻次最高的應(yīng)用之一，為阿里千問、智元、銀河、英偉達(dá)、谷歌等頂尖團隊提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)支撐。公司近期完成數(shù)億元A輪、A+輪融資，年營收已突破億元大關(guān)，訂單需求保持指數(shù)級增長態(tài)勢，整體數(shù)據(jù)交付時長已達(dá)百萬小時規(guī)模，覆蓋了工業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流、醫(yī)療等多個行業(yè)。
展望未來，光輪智能的發(fā)展路徑仍然圍繞“自研仿真底座”這條主線展開。光輪智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁楊海波表示：“光輪在國內(nèi)建有全球最大的仿真遙操基地，這里每周能產(chǎn)出上萬小時的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。技術(shù)層面，我們會持續(xù)攻克Sim-to-Real（仿真到真實世界）難題，打磨從測量、生成到求解的全棧能力。未來，光輪智能將繼續(xù)與上下游伙伴，包括算力平臺、機器人廠商以及各行各業(yè)的應(yīng)用方長期協(xié)同，把自研仿真底座打磨得更穩(wěn)、更準(zhǔn)、更易用，用扎實的工程能力支撐具身智能產(chǎn)業(yè)的長期發(fā)展。”
2025年，光輪智能將完成核心技術(shù)在典型場景的全面驗證，服務(wù)國內(nèi)標(biāo)桿企業(yè)；到2027年服務(wù)覆蓋約1000家企業(yè)，形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈條；到2030年，光輪智能自研的仿真底座要支撐起萬億級的具身智能市場，讓機器人能更低成本、更高效率地走進工廠、醫(yī)院、家庭，把中國孕育的新質(zhì)生產(chǎn)力鍛造成驅(qū)動全球AI發(fā)展的力量。
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