摘要
近日，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。据介绍，本轮融资将主要用于物理 AI 的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。光轮智能致力于为物理 AI 构建数据与仿真基础设施，持续面向具身智能、世界模型与产业场景提供高质量数据生成、仿真训练与评测验证等关键能力。本轮融资，既是资本市场对光轮智能技术路线与商业进展的认可，也体现出产业界对物理 AI 基础设施长期价值的持续看好。具身数据规模化元年：数据与评测基础设施成为新的价值中心此次，产业资本和国资力量纷纷加码光轮智能，既是对光轮智能阶段性成果的认可，也反映出市场对物理 AI 数据与评测基础设施长期价值的持续看好。随着具身智能从技术验证走向规模化落地，行业对高质量数据供给、可复现评测体系和持续反馈能力的需求正在快速提升，物理 AI 的数据与评测基础设施正成为支撑产业发展的关键环节。光轮智能在这一方向上已形成系统能力，持续服务具身大模型、世界模型及真实产业场景中的训练、评测与部署需求。此次产业资本的加入，将进一步强化光轮在技术、场景与生态侧的协同能力，推动高质量具身数据、仿真训练、模型评测与产业落地形成更高效的闭环，加速物理 AI 基础设施能力走向规模化应用。人类、仿真、部署全闭环，构建数据与评测基础设施光轮智能构建的是一套贯穿训练、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。