营收破亿,光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资,揭秘机器人「数据荒」背后的生意经

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营收破亿,光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资,揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
6203点击    2025-11-26 09:14

具身智能赛道又迎来新的融资消息。


近日,仿真合成数据公司光轮智能宣布完成数亿元 A 轮及 A+轮融资。本轮融资由东方富海、三七互娱、琥珀资本、九派资本等机构联合投资,老股东辰韬资本持续加注。所融资金将主要用于规模化交付能力建设、技术研发投入和高水平人才引入。


作为全球 Physical AI 与世界模型数据市场的领先数据供应商,以及全球仿真与合成数据技术最领先团队,光轮智能已与全球头部大模型、机器人及行业公司建立合作关系,客户覆盖英伟达、谷歌、Figure AI、1X Technologies、字节、阿里、智元机器人、银河通用机器人、丰田、博世、比亚迪、吉利等国内外顶尖企业。公司年营收突破亿元,订单需求持续指数型增长。


在具身智能商业化的前夜,为什么一家做「数据」的公司能获得如此广泛的客户认可?光轮智能究竟解决了什么问题?


01 

NVIDIA 财报:

下一个万亿机会指向 Physical AI


就在融资消息公布后不久,11 月 19 日,NVIDIA 发布 2026 财年第三季度财报,营收达到创纪录的 570 亿美元,同比增长 62%。在随后的财报电话会议中,CEO 黄仁勋明确指出


Physical AI is already a multi-billion dollar business addressing a multi-trillion dollar opportunity and the next leg of growth for NVIDIA.


(Physical AI 已经是一个数十亿美元的业务,正在应对一个数万亿美元的机会,这是 NVIDIA 的下一个增长引擎。)


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同日光轮智能创始人兼CEO谢晨博士受邀登上 NVIDIA 官方 YouTube 频道,深度阐述如何通过仿真与合成数据技术,解决 Physical AI 发展中的核心瓶颈。这段访谈随后被 NVIDIA 剪辑成短片,同步推送至 LinkedIn、Instagram、X(Twitter)及 Facebook 等全球社交媒体平台,引发行业广泛关注。


从融资消息到 NVIDIA 财报定调,再到创始人受邀登上 NVIDIA 官方频道——这一系列密集事件的背后,折射出 Physical AI 产业正在发生的深刻变化,以及数据基础设施在这个万亿赛道中的关键地位。


02 

机器人的「数据荒」:

Physical AI 面临的最大挑战


在 NVIDIA 官方频道的访谈中,谢晨博士开门见山地指出了机器人基础模型发展面临的核心瓶颈:


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「机器人基础模型开发存在巨大的数据短缺问题。这与大语言模型非常不同——大语言模型有足够的互联网文本数据进行预训练,但对于机器人来说,现实世界中没有足够多的机器人完全部署并每天收集数据。」


无独有偶,就在次日的鸿海科技日上,NVIDIA 机器人产品线经理、黄仁勋之子 Spencer Huang(黄胜斌)在主题演讲中同样强调实体 AI 面临的最大瓶颈是「资料不足」——人类从出生就累积大量感知资讯,但物理世界的机器人学习却几乎没有可用的大型资料库,「物体怎么被抓取」「施力多少才安全」等基础行为从未被系统记录。


不仅是具身智能,世界模型的发展同样面临数据瓶颈。世界模型需要理解物理世界的因果关系、物体交互、动态变化,都需要大量高质量的多模态数据。


面对这个行业级难题,Spencer 给出了答案:


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「人类需要 18 年完成基本教育,如果让机器人用同样的方式学习,那根本来不及。模拟就是答案(Simulation is the answer)。如果能让机器人在模拟中用比真实世界更快的速度学习,就能把 20 年的学习压缩到几小时。」


仿真合成数据,正在成为破解 Physical AI 数据困局的关键路径。而光轮智能,正是这个答案的实践者。


03 

打造机器人工程师的「创新实验场」


在 NVIDIA 官方频道的访谈中,谢晨博士详细展示了光轮如何通过仿真环境生成高质量合成数据,弥补真实世界数据的巨大缺口。


「光轮是一家面向机器人的合成数据和仿真公司,致力于提供一站式体验,用户进来后,获得他们需要的一切,快速构建、训练、测试和部署模型。这就像是为机器人专家打造的游乐场(playground for the robotics users)


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NVIDIA 的 LinkedIn、Instagram、X(Twitter)及 Facebook 等官方推送亦特别引用了这句核心观点:「Lightwheel provides a playground for robotics users」。


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光轮智能物理精确厨房场景:冰箱门铰链、桌布材质等细节真实还原


谢晨博士在视频中展示了光轮智能的核心能力: 为机器人开发者提供一站式合成数据与仿真解决方案,深度整合 NVIDIA Isaac Sim、Omniverse Cloud 及 OpenUSD 等技术栈。平台提供丰富的物理精确 SimReady 资产库——从厨房中冰箱门的铰链阻尼、抽屉的摩擦系数,到桌布的形变特性,每一个物理细节都经过精确物理建模,确保机器人在仿真中习得的「手感」能够迁移到真实世界。


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光轮仿真案例:医疗手术、智能制造、自动化实验室、智慧农业、工业制造等多场景


在应用场景方面,光轮已为医疗手术机器人、智能制造产线、自动化化学实验室、智慧农业采摘等多个垂直领域提供数据支持。


04 

频繁互动背后:

NVIDIA 生态的核心伙伴


光轮创始人及CEO谢晨博士登上 NVIDIA 官方频道并非偶然。


仅在过去一个月,双方就展开了高频互动:10 月上旬,英伟达 Omniverse 与 Physical AI 产品营销高级总监、黄仁勋之女 Madison Huang 首次公开亮相直播,与光轮智能 CEO 谢晨一起探讨「如何缩小机器人在虚拟与现实之间的差距」;10 月底的英伟达 GTC DC 大会上,黄仁勋在主旨演讲中展示了光轮基于 Isaac Sim 与 Newton 所构建的高精度仿真资产与场景。


据光轮智能微信公众号报道:在技术层面,光轮智能为英伟达 GR00T、Cosmos 等模型提供合成数据支持,是 Omniverse 和 Isaac Sim 平台 SimReady 资产生态的核心贡献者,并与英伟达共同开发 Isaac Lab-Arena 测试框架和 Newton 物理引擎应用。


这些频繁互动体现了双方在推动生态建设上的紧密协作。对于光轮而言,与 NVIDIA 的深度合作不仅意味着技术背书,更意味着进入了全球最顶尖的机器人生态圈。


05 

加速数万亿美元产业


谢晨博士在视频结尾表示:


「仿真是机器人行业的加速器。我非常激动,因为我们正在加速这个 50 万亿美元的产业发展。」


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这与黄仁勋口中的「Multi-Trillion Dollar Opportunity」不谋而合


下一步,光轮智能将重点建设规模化交付能力,以匹配高速增长的客户及市场需求。公司定位为全球 Physical AI 与世界模型数据市场的第一数据基础设施提供商,致力于通过高质量仿真合成数据加速两大领域的商业化落地。


文章来自于“Founder Park”,作者 “Founder Park”。

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