光輪智能宣佈已合作全球前五世界模型團隊，多項交付全球第一

新浪科技訊 7月21日下午消息，在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）上，光輪智能展示了圍繞“數據—評測—部署反饋”構建的物理AI持續學習系統及其落地進展，並介紹了公司商業可持續成果。據光輪智能相關負責人介紹，公司高質量數據資產已實現跨客戶、跨任務的規模化複用，在人類視頻數據、仿真合成數據與工業級仿真評測三個關鍵領域實現全球交付第一，全球前五的世界模型團隊均已與光輪智能建立合作，部分優質場景數據複售超過10倍。

隨著具身智能進入規模化落地階段，決定機器人持續進化的，已不僅是模型本身，更是支撐其持續學習的數據、仿真、評測與部署反饋基礎設施。本屆WAIC，光輪智能展示了圍繞“數據—評測—部署反饋”構建的物理AI持續學習系統，該系統由SimFoundry、EgoSuite、RoboFinals、RoboStack四者共同構成持續學習閉環。

其中，SimFoundry能夠把真實世界的物體、物理規律和操作過程，變成物理真實的仿真環境，讓機器人可以反複練習、快速成長；EgoSuite通過採集海量高質量人類第一視角操作數據，並自動完成標註和質檢，為機器人和世界模型提供高質量、大規模和多樣的人類經驗；RoboFinals則能將多樣化真實場景轉化為物理真實的仿真評測集，讓機器人在進入真實場景前先完成系統性的雲上規模化考試，知道哪裡做得好、哪裡還需提升；RoboStack則能在機器人落地部署後持續收集新的經驗和失敗案例，再回到訓練系統不斷學習進化，加速機器人落地部署實現作業。

目前，SimFoundry已實現了從真實物理規律到高保真仿真環境的系統貫通，並已在實際客戶場景中跑通Real2Sim2Real持續學習閉環，可確保機器人每一次真實部署均能反哺下一輪數據生成與模型迭代。RoboFinals已實現仿真評測結果與真實產線表現的高度線性相關，規模化仿真評測具備了對真實工業場景表現的預測能力。

對於物理AI而言，仿真規則決定“如何學習”，數據規則決定“向誰學習”，二者共同影響機器人產業發展。在構建數據規則上，光輪智能作為Newton仿真技術委員會成員，正與英偉達、GoogleDeepMind等頂尖機構共同參與下一代物理AI仿真基礎設施的規則共建；在數據領域，作為EgoVerse人類數據委員會唯一中國企業，與Meta、Scale AI等國際團隊共同構建全球最大規模的人類數據訓練體系。（文猛）