具身數(shù)據(jù)領(lǐng)域的第一家獨(dú)角獸企業(yè)。

最近，一家成立僅僅三年的公司，融資10億元，估值突破10億美元。

它就是光輪智能，是具身數(shù)據(jù)領(lǐng)域的第一家獨(dú)角獸企業(yè)。

人形機(jī)器人要落地，車要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，需要用海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。獲得這些數(shù)據(jù)，有兩種方式：一，在真實(shí)世界中采集；二，用AI模擬真實(shí)物理世界“造數(shù)據(jù)”。

光輪智能走的是第二條路。

真實(shí)數(shù)據(jù)采集量太大、太費(fèi)錢，而大量具身智能、自動(dòng)駕駛企業(yè)又嗷嗷待哺。

光輪智能就通過仿真環(huán)境，幫助這些企業(yè)獲取數(shù)據(jù)。

另一家具身數(shù)據(jù)準(zhǔn)獨(dú)角獸公司——跨維智能——?jiǎng)?chuàng)始人賈奎，曾經(jīng)告訴鉛筆道，“如果具身智能的核心數(shù)據(jù)問題徹底解決，優(yōu)秀公司的估值或能達(dá)到大模型公司的10倍?！?/p>

- 01 -自動(dòng)駕駛被ChatGPT啟發(fā)

光輪智能創(chuàng)始人謝晨，1987年出生，2005年考入北京大學(xué)物理系。本科畢業(yè)后，他去美國哥倫比亞大學(xué)數(shù)量金融博士學(xué)位。

博士畢業(yè)后，謝晨進(jìn)入英偉達(dá)，從事自動(dòng)駕駛芯片和仿真平臺相關(guān)研發(fā)。

他逐漸注意到一個(gè)行業(yè)難題：自動(dòng)駕駛要落地，仿真測試非常關(guān)鍵。

但當(dāng)時(shí)很多仿真系統(tǒng)仍依賴人工建模。工程師需要手工搭建道路、車輛和交通環(huán)境。效率不高，成本卻不低。一些復(fù)雜情況也很難覆蓋，比如暴雪天氣、復(fù)雜交通沖突或突發(fā)事故。

如果這些場景沒有被測試到，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在真實(shí)道路上就可能遇到風(fēng)險(xiǎn)。

后來，他又加入美國自動(dòng)駕駛公司Cruise，負(fù)責(zé)仿真系統(tǒng)研發(fā)。幾年下來，他對自動(dòng)駕駛仿真的技術(shù)路線和行業(yè)做法有了比較系統(tǒng)的了解。

2019年，謝晨回國加入蔚來，負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛仿真體系建設(shè)。

國內(nèi)的道路環(huán)境與海外差別很大。交通密度更高，路況也更復(fù)雜，很多國外方案很難直接照搬。

因此，他參與從零搭建蔚來的仿真測試體系，把此前的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，與中國真實(shí)交通環(huán)境重新結(jié)合起來。

謝晨一直關(guān)注一個(gè)問題：如何讓AI更好地進(jìn)入真實(shí)世界。

2022年ChatGPT問世。2023年，生成式AI在全球快速落地。謝晨注意到一個(gè)技術(shù)機(jī)會：如果用AI自動(dòng)生成仿真場景，再合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或許能緩解物理世界AI長期存在的數(shù)據(jù)不足問題。

這個(gè)方向和他多年來的研究經(jīng)歷正好契合，于是他決定創(chuàng)業(yè)。

2023年，他從蔚來離職，與技術(shù)伙伴楊海波一起，在北京中關(guān)村成立了光輪智能。

創(chuàng)業(yè)初期，公司只有不到十個(gè)人。幾個(gè)月后，團(tuán)隊(duì)推出了第一代仿真生成平臺。系統(tǒng)可以通過AI自動(dòng)生成大量駕駛場景，并把這些場景用于訓(xùn)練自動(dòng)駕駛和機(jī)器人模型。這樣既能提高效率，也能補(bǔ)充一些現(xiàn)實(shí)中不容易收集到的場景。

- 02 -數(shù)據(jù)饑渴下的新機(jī)會

2026年，被不少業(yè)內(nèi)人士稱為具身智能的量產(chǎn)元年，但數(shù)據(jù)不足成為行業(yè)最大瓶頸。

過去多年，具身智能大多停留在實(shí)驗(yàn)室階段。機(jī)器人一旦更換環(huán)境，就可能無法正常工作。其中一個(gè)重要原因，是缺乏足夠的具身數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練機(jī)器人通常需要大量真實(shí)交互數(shù)據(jù)，動(dòng)輒上萬甚至幾十萬條。但實(shí)地采集成本很高，一次采集往往要十幾萬元，還會受到場地和環(huán)境限制，很多長尾場景幾乎無法系統(tǒng)收集。一些極端或少見的場景，也很難通過人工方式收集。

仿真數(shù)據(jù)有幾個(gè)明顯優(yōu)勢。

相比真實(shí)采集的數(shù)據(jù)，它的結(jié)構(gòu)更清晰，精度更高，也更容易控制。因此在很多訓(xùn)練任務(wù)中，投入產(chǎn)出比更高。

在具身智能領(lǐng)域，訓(xùn)練機(jī)器人需要兩類模型：一類負(fù)責(zé)理解和決策，一類負(fù)責(zé)動(dòng)作控制。兩類模型都需要大量數(shù)據(jù)。其中，負(fù)責(zé)動(dòng)作控制的部分，對高保真的仿真數(shù)據(jù)依賴更大。

世界模型同樣需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，很多復(fù)雜場景在現(xiàn)實(shí)中很難反復(fù)采集，只能通過仿真方式生成。

仿真數(shù)據(jù)要發(fā)揮作用，關(guān)鍵問題是讓虛擬數(shù)據(jù)盡量接近真實(shí)世界。

因此，其難點(diǎn)不在生成數(shù)據(jù)，而在數(shù)據(jù)是否接近真實(shí)。光輪智能創(chuàng)業(yè)初期主要解決的就是這個(gè)問題。

光輪智能用了半年多時(shí)間，做出一套技術(shù)體系，叫做“Real2Sim2Real + RealismValidation”。

它可以減少虛擬環(huán)境與現(xiàn)實(shí)世界之間的誤差。同時(shí)，他們建立了自動(dòng)駕駛和機(jī)器人訓(xùn)練用的場景資產(chǎn)庫，可以模擬不同道路、交通和操作環(huán)境。

在一座“生成”的城市，街道、紅綠燈、車輛和行人，都是算法一點(diǎn)點(diǎn)搭出來的。

每一秒，系統(tǒng)都會生成新的駕駛場景：暴雨的夜晚、突然急剎的前車、橫穿馬路的行人……各種情況不斷出現(xiàn)。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)就在這樣的環(huán)境里反復(fù)練習(xí)，不斷進(jìn)化。

光輪智能還做了柔性物體仿真，比如衣服、線纜這類容易變形的物體。這樣，機(jī)械臂可以在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練疊衣服、插線纜等任務(wù)。

這套系統(tǒng)把機(jī)器人的開發(fā)周期從傳統(tǒng)的3-6個(gè)月縮短到2-3周，綜合訓(xùn)練成本降低90%以上。

一些自動(dòng)駕駛公司和具身智能公司開始使用這類仿真數(shù)據(jù)，用于模型訓(xùn)練和系統(tǒng)測試。

英偉達(dá)、谷歌、比亞迪、吉利，以及智元機(jī)器人、銀河通用機(jī)器人等，都是光輪智能客戶或合作伙伴。

企業(yè)通常按照數(shù)據(jù)量、評測服務(wù)或定制方案付費(fèi)。使用仿真數(shù)據(jù)，可以減少大量真實(shí)場景采集工作，也能縮短機(jī)器人開發(fā)周期。

光輪智能稱，過去一年，公司營收實(shí)現(xiàn)了10倍增長。而今年僅第一季度的營收，就有望超過去年全年總額。

- 03 -海內(nèi)外仿真數(shù)據(jù)賽道同步爆發(fā)

仿真數(shù)據(jù)行業(yè)，已經(jīng)跑出了能賺錢的公司，叫Applied Intuition。

Applied Intuition2017年成立，做的是自動(dòng)駕駛仿真平臺。

它能把很多真實(shí)道路上很難遇到、但又必須測試的情況，在電腦里快速模擬出來。

公司提供的是一整套工具。從操作系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛軟件棧，到仿真平臺，再到生成式 Copilot，都包含在內(nèi)。

目前，全球前20大車企中，有18家都在使用 Applied Intuition 的產(chǎn)品。它正在成為自動(dòng)駕駛研發(fā)的重要基礎(chǔ)設(shè)施。2024 年，它的年經(jīng)常性收入達(dá)到4.15億美元。

去年6月，Applied Intuition 宣布完成了 6 億美元的 F 輪融資，估值飆升至 150 億美元，比上一輪翻倍。

國內(nèi)仿真數(shù)據(jù)賽道也在快速跟進(jìn)。

除了光輪智能，魔法原子在今年3月完成 5 億元融資，布局仿真平臺、數(shù)據(jù)服務(wù)、算法、算力等上下游環(huán)節(jié)。

2025 年至今，跨維智能也完成數(shù)億元 A1&A2 輪融資，專注仿真數(shù)據(jù)與 Sim2Real 技術(shù)落地。

RoboScience、松應(yīng)科技等以物理仿真、合成數(shù)據(jù)為核心的企業(yè)，也接連完成億元級融資。

關(guān)鍵是，仿真數(shù)據(jù)也開始真正進(jìn)入產(chǎn)業(yè)。

比如跨維智能，把仿真數(shù)據(jù)用在工業(yè)檢測、機(jī)器人訓(xùn)練等場景。

實(shí)體企業(yè)也開始參與進(jìn)來。新希望用仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練農(nóng)業(yè)機(jī)器人，用來巡檢、喂料；奧克斯則用仿真數(shù)據(jù)優(yōu)化家電裝配流程。

仿真數(shù)據(jù)不再只是實(shí)驗(yàn)室里的技術(shù)，而是越來越深地進(jìn)入真實(shí)產(chǎn)業(yè)。

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