文章核心观点 - 具身智能的发展正从大模型的“语言世界”迈向“物理世界”，而仿真正成为连接两者并实现落地的底层基础设施[1] - 具身智能的市场规模和数据机会远大于文本、视觉模型及智能驾驶，其数据维度更真实、复杂，潜在规模是大语言模型的1000倍[2][10][14] - 具身智能时代的核心挑战在于数据，仿真是解决数据问题的唯一可行方案，其关键在于解决仿真真实性（Sim2Real）的行业痛点[3] - 光轮智能通过自研“测量、生成、求解”三位一体的全栈仿真基础设施，为具身智能提供数据、训练、评测的全流程解决方案，旨在成为支撑产业规模化发展的基础[3][6][12] 行业趋势与市场机会 - 具身智能的数据机会预计是大语言模型的1000倍，源于其需要处理力反馈、逻辑电路、阻尼等多维复杂物理交互，远超智能驾驶（主要是视觉和车辆动力学）的数据复杂度[10][14] - 具身智能的预训练数据需求巨大，因为缺乏“本体在跑”的真实数据，而真机数据采集面临成本高昂、易损坏、场景单一和“Real2Real”差距等挑战[17][18] - 传统仿真方法因物理不真实、资产视觉失真、交互行为不准确三大问题，导致仿真与真实世界差异巨大，部署成功率从理论100%降至5%[15][19][20] 光轮智能的仿真技术解决方案 - 公司自研了“测量、生成、求解”三位一体的仿真基础设施，以解决Sim2Real的可靠性问题[3][15] - 测量：通过自研设备实现自动化物理测量，建造“虚实对标物理测量工厂”，不再依赖猜测和经验[21][24] - 生成：核心是生成系统，确保资产、场景、力的反馈与真实世界100%对齐，覆盖钢体、铰链、流体、可形变物体等，并主导制定了行业规范LW-Ready[23][24][25] - 求解：自研了全栈GPU Solver，支持百万级自由度的实时求解，实现多物理场耦合，物理精度达亚毫米级，更新频率达千赫兹[23][36][38] 仿真应用与生态构建 - 公司认为仿真平台的成功离不开生态支撑，因此聚焦打造“爆品应用”来验证和优化平台[15][39] - 仿真遥操数据采集工厂：建立了全球最大的遥操数据采集工厂，运用6D鼠标、AR、VR等多种采集方式，并配备自动化质检与标注[6][40] - 大规模RL训练平台（LW-BenchHub）：可在高仿真环境中运行成千上万的并行仿真实例，进行24小时不间断训练，并能自动生成极端、长尾场景以增强机器人鲁棒性[6][42][44] - 工业级机器人评测平台（RoboFinals）：行业首个针对前沿机器人模型的工业级评测平台，包含一百项涵盖家居、工厂、零售等真实场景的任务，已成为全球使用频次最高的仿真应用之一[6][45] 公司业务与客户进展 - 公司成立于2023年，商业化进展迅速，已服务全球具身智能和世界模型领域的头部客户[12] - 客户包括英伟达、DeepMind、Figure AI等国际公司，以及国内字节、阿里等科技企业，还包括丰田、吉利等场景应用方[12] - 公司与学术界合作紧密，其自研仿真工作流已成为Hugging Face官方指定的仿真环境[13] - 公司通过仿真技术帮助客户将机器人本体真正地Sim2Real落地到实际工厂中[12]