【量子位 2025年12月27日讯】在量子位MEET2026智能未来大会上，具身智能领域迎来技术突破的关键发声——光轮智能联合创始人兼总裁杨海波重磅发布全栈自研的“测量-生成-求解”三位一体仿真解决方案，通过全自研仿真GPU求解器与虚实对标物理测量工厂的深度结合，打造具身合成数据SuperApp，为具身智能从“语言世界”迈向“物理世界”提供底层基础设施支撑。这一方案不仅解决了传统仿真“不真实、Sim2Real不可靠”的行业痛点，更通过全球最大遥操数据采集工厂、大规模RL训练平台LW-BenchHub等生态应用，加速具身仿真生态落地，目前已服务英伟达、DeepMind、字节跳动等200余家头部客户。
此次发布的技术成果，标志着具身智能数据生产正式进入“工业化”阶段，为机器人、自动驾驶等领域的规模化发展扫清数据障碍。
核心痛点：具身智能面临“千亿倍数据缺口”
杨海波在演讲中指出，具身智能的发展正被数据瓶颈严重制约，其数据需求规模远超大语言模型与自动驾驶：
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数据量级差距悬殊：大语言模型依赖PB级（1000TB）互联网文本数据，自动驾驶需PB级道路采集数据，而具身智能需EB级（100万TB）物理交互数据，当前数据缺口超过99%。以机器人“开冰箱门”动作为例，需同时采集力反馈、关节运动、光影变化等多维度数据，单一场景数据量即达传统视觉任务的100倍以上。
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真机采集成本高昂：真实物理世界中，采集机器人单技能数据需数万次试错，不仅面临设备损耗（如机械臂碰撞损坏）、人力监护成本，还受限于场地与隐私监管——例如医院手术场景、家庭厨房场景，难以大规模搭建重复采集环境。更关键的是，真机采集无法覆盖“零件形变、突发障碍”等长尾场景，导致模型泛化能力薄弱。
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传统仿真失效严重：过去仿真方案因三大缺陷难以支撑具身训练：一是物理参数靠经验猜测（如摩擦系数、弹性模量不准确），导致力反馈失真；二是视觉资产粗糙（材质纹理、光照效果与真实世界偏差大），无法满足高精度识别需求；三是交互逻辑错误（如忽略冰箱门磁吸阻力、灯光开关声光同步），使Sim2Real成功率从理论100%骤降至5%。
技术破局：“测量-生成-求解”三位一体构建高保真仿真
为破解上述困境，光轮智能打造全栈自研的仿真体系，以“真实物理对齐”为核心，实现从数据采集到技能迁移的全流程可靠：
1. 测量：虚实对标物理工厂，告别“经验猜测”
光轮智能自建“虚实对标物理测量工厂”，通过自研高精度设备自动化采集真实世界物理属性，构建国内最大物理参数数据库：
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多维度精准测量：采用6D激光扫描仪、力传感器等设备，毫米级重建物体几何结构（如工业门合页角度、草莓果皮厚度），同时标定摩擦系数、弹性模量等力学参数——例如测量香肠切割阻力时，可精准捕捉不同刀刃角度下的力分布曲线，误差控制在±5%以内。
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场景化交互测量：针对“开冰箱”“拉卷帘”等复杂交互场景，同步采集声、光、力、电多模态数据。以厨房卷帘为例，不仅记录卷帘拉动时的力学反馈，还捕捉窗外光影随卷帘移动的变化规律，确保仿真场景与真实世界“感官一致”。
2. 生成：LW-Ready标准资产，兼顾视觉与物理真实
基于测量数据，光轮智能生成符合“LW-Ready”行业标准的仿真资产，覆盖工业、医疗、农业等多场景：
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资产属性双达标：仿真资产需同时满足“视觉真实”与“物理真实”——医疗场景下的脏器模型，不仅外观纹理与真实器官一致，其脆度、柔度也通过力学参数校准，手术机器人切割时能模拟“不同力度下的组织破裂效果”；农业场景的草莓模型，可精准还原“采摘力过大致果蒂断裂、过小无法摘下”的真实物理反馈。
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覆盖复杂物理现象：突破传统仿真局限，支持刚体（如机械臂）、流体（如奶油流动）、软体（如线缆弯曲）多物理场耦合。其中，线缆仿真被业内视为“圣杯级难题”，光轮智能通过自研算法，实现线缆插拔、弯曲时的动态形变模拟，误差小于0.1毫米，已成为工业客户选择其方案的核心原因之一。
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行业标准统一：制定LW-Ready规范，统一仿真资产的坐标体系、物理参数单位、交互逻辑，解决过去“X轴代表横向还是纵向”的混乱问题，目前英伟达、吉利等主流厂商均已采用该标准，推动仿真资产跨平台复用。
3. 求解：全自研GPU Solver，实现“百万级自由度实时运算”
作为仿真体系的“心脏”，光轮智能自研GPU求解器（Solver）攻克大规模物理计算难题：
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多物理场精准耦合：支持刚体碰撞、流体流动、颗粒运动（如散货分拣）、软体形变（如衣物折叠）的同步计算，物理精度达亚毫米级——例如模拟机器人叠衣服时，可实时计算布料褶皱产生与展开的力学过程，与真实世界误差小于2%。
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高性能实时响应：针对大规模强化学习（RL）优化，求解器支持百万级自由度实时运算，更新频率达1000Hz（每秒1000次状态刷新），单块GPU可并行运行上千个仿真实例。对比传统CPU求解器，训练效率提升50倍，将机器人“抓取训练”周期从3个月压缩至1周。
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参数辨识对齐真机：通过算法校准仿真机器人与真实机器人的参数差异，包括控制器刚度、执行器力矩、系统延时等，确保两者在相同指令下产生一致动作轨迹。实测显示，经过参数辨识后，仿真机器人与真机的动作响应偏差从15%降至1%以内，Sim2Real成功率提升至90%以上。
生态落地：三大“爆品应用”加速产业赋能
光轮智能强调，仿真并非孤立工具，需通过生态应用实现商业闭环。目前已构建三大核心应用，形成“数据生产-模型训练-技能评测”的完整链路：
1. 全球最大遥操数据采集工厂
在国内外布局多座遥操采集基地，采用6D鼠标、AR/VR等多模态操控设备，结合自动化质检系统（AI实时校验数据完整性），实现仿真数据“工业化生产”。例如为丰田汽车采集机器人装配数据时，可同时生成1000个并行仿真实例，单日产出数据量相当于真机采集1年的规模，且成本降低90%。
2. 大规模RL训练平台LW-BenchHub
该平台基于光轮SimReady资产库，构建1000+家居、工业场景，支持万级环境并行采样：
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长尾场景自动生成：可随机添加“零件表面污渍、设备位置偏差”等极端条件，强化模型鲁棒性——例如训练物流分拣机器人时，自动生成“包裹倾斜、胶带缠绕”等故障场景，使模型在真实仓库中的分拣成功率提升35%。
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算力线性扩展：采用Server-Client架构，实现仿真环境与算法训练解耦，支持跨平台部署（如仿真在云端GPU集群，算法在本地服务器），通信延迟低至微秒级，训练收敛时间缩短60%。
3. 工业级评测平台RoboFinals
作为业内首个具身智能评测标准，RoboFinals涵盖100项真实场景任务（如工业装配、家庭保洁、农业采摘），支持跨机器人、跨仿真器的统一评估：
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标准化任务库：任务设计完全对标产业需求，例如“医疗仪器消毒”需模拟不同材质表面的擦拭力度、“超市货架补货”需考虑商品重量与摆放精度，目前已成为英伟达、Figure AI等企业的核心评测工具。
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动态难度调整：根据模型能力自动提升任务复杂度（如从“空载机械臂运动”到“负重搬运+障碍物避让”），精准定位技术差距，推动算法迭代。
行业影响：重构具身智能生产范式，三年服务超2000万用户
目前，光轮智能的仿真方案已在多领域落地，展现出显著产业价值：
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机器人领域：为吉利汽车打造“数字平行工厂”，机器人在虚拟环境中完成整车焊接、零件装配训练，再迁移至真实产线，使新车型投产周期缩短40%，设备调试成本降低50%；为医疗企业开发手术机器人仿真系统，模拟肝脏切除、血管缝合等操作，医生无需真人患者即可完成数千次练习，手术成功率提升27%。
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自动驾驶领域：与英伟达联合开发Isaac Lab Arena平台，生成“极端天气（暴雨、暴雪）、突发障碍（横穿马路的动物）”等场景数据，弥补真机采集不足，使自动驾驶系统极端场景应对能力提升60%。
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生态合作深化：作为Hugging Face官方指定仿真环境，光轮智能开放LW-Ready资产库与求解器接口，吸引超500家开发者入驻，共同开发零售分拣、家庭服务等细分场景解决方案。未来三年，计划联合上下游伙伴部署数千台仿真训练设备，服务超2000万终端用户。
杨海波表示，仿真的终极目标是构建“数字平行宇宙”，让具身智能无需依赖真实世界试错，即可快速掌握复杂技能。随着技术持续迭代，未来机器人训练成本将降至当前的1/10，“一个仿真场景训练，千台真机复用”的规模化模式将成为常态，推动具身智能真正走进工业生产与日常生活。
