据光轮智能消息，光轮智能近日在两周内完成累计 20 亿元的战略融资，市场资金正集中投向物理 AI 数据与评测基础设施领域。公司联合创始人兼总裁杨海波在接受专访时指出，高质量数据、可信仿真环境及统一评测体系正成为支撑具身智能产业发展的关键底层设施。

资金热捧具身智能底层基础设施

随着具身智能从技术验证走向真实产业应用，行业需求正从零散数据采购转向数据、仿真、评测和部署反馈一体化的基础设施需求。杨海波表示，此轮融资吸引了多地政府基金及产业资本进入，其底层逻辑在于各方看到了数据作为基础设施的长期价值，以及共建产业生态、协同推动场景转化的机会。

2026 年成具身数据规模化元年

行业对具身数据的需求量级发生显著变化。杨海波透露，头部团队的数据需求已从过去的几百上千小时，跃升至几十万甚至上百万小时，标志着行业进入持续规模化供给高质量数据的阶段。光轮智能今年一季度新增订单达 5.5 亿元，部分优质场景数据已实现超过 10 倍复售率。

物理 AI 时代，仿真对外依赖度或高于芯片

在物理 AI 阶段，仿真正成为新的关键瓶颈。杨海波指出，机器人进入真实世界需要解决在哪里学习、低成本试错及能力验证等问题，这些都离不开仿真环境。然而，高端工业仿真软件、物理求解器等关键技术长期由欧美企业主导，仿真已成为物理 AI 时代隐性的关键技术底座。

评测标准成下一阶段竞争关键

从实验室演示走向产业应用，标准化的测试评价体系成为规模化落地的必备公共能力。杨海波表示，统一的任务定义、测试流程和评价指标是建立产业信任、实现机器人能力可验证、可比较的关键。光轮智能正通过打造工业级评测平台、参与国际开源仿真标准建设、牵头或参与制定多项国家及行业标准等方式，推动评测标准体系的建立。

光轮智能致力于构建开放协同的产业生态，已与多家企业在算力适配、云上训练评测、标准共建等方面展开合作，共同加速具身智能的规模化落地。

原文：新华财经专访 ｜ 光轮智能联合创始人兼总裁杨海波：数据与评测基础设施成物理 AI 价值新高地（来源：光轮智能）