光轮智能 Lightwheel Intelligence

一句话定位

• 形态：不做机器人本体，纯数据基础设施公司（“卖水人”）
• 技术路径：全栈自研”求解—测量—生成”三位一体仿真 + 人类视频数据 + 工业级仿真评测
• 数据策略：混合训练（真实:合成 ≈ 1:10），仿真合成数据 × 人类示范数据双引擎
• 团队基因：前 NVIDIA 自动驾驶仿真负责人 + Cruise 仿真系统 + 蔚来汽车仿真体系
• 产业链位置：具身数据与仿真基础设施层——全球唯一同时覆盖仿真合成数据、人类视频数据、仿真评测并实现规模化交付的企业

来源：机器人大讲堂 (2026-03-12)；钛媒体 50x50 专访 (2026-05)

团队

CEO 谢晨

• 教育背景：北京大学物理系本科（2005）→ 哥伦比亚大学数量金融博士
• 职业经历：NVIDIA（自动驾驶芯片和仿真平台研发）→ Cruise（仿真系统研发）→ 蔚来汽车（自动驾驶仿真体系负责人，2019 回国）
• 核心能力：国际首创将生成式AI融入仿真领域；全球首创仿真-数据-评测三层架构

联合创始人 杨海波（总裁）

• 工作节奏：日均 4-5 场会议，每日清晨”清圈”处理全球团队信息
• 创业理念：“仿真数据不是对真实数据的补充，而是训练体系的基础”
• 行业判断：具身智能数据需求至少是自动驾驶的 1,000 倍

来源：36氪 (2026-03) + 新京报贝壳财经专访 (2026-01)

产品

三层技术架构

• 世界层：全栈自研 GPU 物理求解器，精准模拟重力/摩擦力/碰撞/形变/液体流动——全球唯一自研物理求解器的具身数据企业
• 行为层：全球最大非本体数据引擎，融合仿真合成数据 + 人类视频数据；开发周期从 3-6 个月压缩到 2-3 周，训练成本 ↓ 10x+
• 评测层：RoboFinals——全球首个工业级仿真评测平台，覆盖数十个高价值行业、万余个 Real2Sim2Real 场景

来源：机器人大讲堂 (2026-03-12)

核心产品矩阵

• AutoDataGen：全球最大仿真合成数据平台（国际主要具身团队 >80% 仿真资产来自光轮）
• EgoSuite：人类第一视角数据方案，25,000+ 环境、>10 万种任务、>150 万小时交付
• RoboFinals：工业级评测平台，与 NVIDIA 联合开源 Isaac Lab–Arena 评测基准框架
• LeIsaac：仿真工作流，被 Hugging Face 纳入官方文档
• “求解—测量—生成”三位一体：测量工厂精准获取材料/接触/摩擦参数（误差 < 1%）；GPU 并行求解器在毫秒级完成计算；规模化生成高保真仿真场景

来源：新浪财经 (2026-04-18) + 首都建设报 (2026-05-14)

合成数据技术深度

• 混合训练策略：真实:合成 ≈ 1:10 最优比例，加入合成数据后模型性能提升平均 ~30%
• 三层真实性评估：① 量化检查（逐项检测物体属性）→ ② 主观判别（判别模型辨识）→ ③ 效用验证（实战检验模型效果）
• 防止自我循环崩溃：必须引入人类示范或真实世界”锚点”——纯AI生成数据会导致模型性能下降乃至崩溃
• 柔体仿真攻坚：正在突破叠衣/穿针引线等柔性体模拟与触觉反馈，称为”世界级难题”
• 行业对比：自动驾驶合成数据占比 ≈30-40%，具身智能合成数据占比 >90%

来源：钛媒体 50x50 技术生态负责人甘宇飞专访 (2026-05)

商业验证

财务与订单

• 2025全年营收：10 倍增长
• 2026 Q1 营收：预计超 2025 全年总和
• 2026 Q1 订单：¥550M（3 个月，2026-04-18 披露）
• 客户结构：NVIDIA、Google DeepMind、Figure AI、1X Technologies、字节跳动、阿里巴巴、智元机器人、银河通用、丰田、博世、比亚迪、吉利
• 市场渗透：全球 TOP3 世界模型团队全部合作；>80% 国际主流具身团队的仿真资产来自光轮
• 定价模式：按小时计价，依场景难度/任务复杂度/训练规模调整
• 数据复售率：优质场景数据复售率 >10 倍（单位小时数据可售给不同客户次数）；杨海波称这一指标是”数据质量稳定的核心印证”（2026-05-26）

来源：新浪财经 3个月5.5亿订单 (2026-04-18) + 钛媒体 (2026-05) + 腾讯新闻/经纬创投 (2026-05-26) + 中关村科学城 (2026-06-01)

生态参与

• Isaac Lab–Arena：与 NVIDIA 联合开源，构建面向机器人基础模型的大规模仿真训练与评测基准框架（2026-05）
• Newton 物理引擎：作为核心指导委员，与 NVIDIA/Google DeepMind/Disney Research/Toyota Research Institute 共同推动开源物理 AI 仿真标准
• 成都合资公司：与新希望集团联合成立”新光世界智能科技”，定位具身智能全栈式数据基础设施平台，围绕农业/食品/物流/工业场景（2026-05）
• 与摩尔线程合作：联合打造国产自研仿真合成数据方案，以国产算力与仿真深度融合，为具身智能发展夯实自主可控基础设施
• 与巨人网络战略合作（2026-06-22）：巨人网络（002517.SZ）产业投资光轮智能，加码 AI 基础能力布局——游戏上市公司跨界投资具身数据基础设施的标志性案例
• 与宝通科技合作（2026-06-22）：宝通科技（300031.SZ）联合光轮智能打造工业具身智能数据与产业应用闭环，踩中人形机器人国标风口
• 与阿尔特、宇信科技合资（2026-06-26）：三家上市公司联合设立 AI 与机器人合资公司，加速具身智能产业化全链路布局——阿尔特（汽车设计）、宇信科技（金融科技）+ 光轮智能（数据基础设施）
• 国家机器人检测和评定中心：与国评中心（总部）达成合作，共同推动具身智能关键基础设施与工业级测试评价标准建设
• 主导/参编标准：已主导或参编 20 项国家及行业相关标准，覆盖数据质量、仿真平台与工业高质量数据集等重点领域
• 全国首批具身智能行动计划：数据领域唯一民企，参与高质量数据集建设与具身智能数据基础设施完善
• NVIDIA GTC 2026：Session EX82219 “Accelerate Physical AI with Simulation-Centric Data Engine (Presented by Lightwheel)“，San Jose（2026）
• CVPR 2026：确认亮相 CVPR 2026 展示数据+仿真基础设施

来源：首都建设报 (2026-05-14) + 经济参考报 (2026-04-07) + 中关村科学城 (2026-06-01) + NVIDIA GTC (2026) + X/Twitter @LightwheelAI (2026)

技术路线

核心技术判断

“测量—求解—生成”三位一体 → 物理可信 + 规模化交付双引擎

• 测量：自动化物理测量工厂，获取真实物理属性（弯曲刚度/阻力曲线/摩擦系数），误差 < 1%
• 求解：全自研 GPU 物理求解器，GPU 并行加速平衡精度与实时性——线缆插拔等场景需实时求解上万个耦合非线性方程
• 生成：基于测量+求解结果，规模化扩展为可训练/可评测/可复用的仿真世界

来源：新京报贝壳财经专访 (2026-01) + 钛媒体 (2026-05)

对标 NVIDIA Isaac Sim 的差异化

• 物理精度优先：NVIDIA Isaac Sim 更强调视觉保真与硬件生态，光轮自研求解器侧重物理交互真实性（力/摩擦/形变）
• 数据闭环：从数据生成→训练→评测→部署反馈→再生成，形成完整数据飞轮
• 全球交付量第一：人类数据/仿真合成数据/仿真评测三重全球第一

来源：首都建设报 (2026-05-14)

融资历史

来源：36氪 项目页 + Forbes China (2026-05-25) + 北京商报 (2026-05-25) + 中关村科学城 (2026-06-01) + 投资界 (2026-06-23) + 创业邦 (2026-06-23) + 新浪财经 (2026-06-23) + 东方财富 (2026-06-22)

B 轮工商完成：2026-06-01 天眼查显示蚂蚁集团旗下上海云玚企业管理咨询有限公司、建投投资有限责任公司完成工商变更登记为股东，注册资本由约 250.8 万增至约 268 万（来源：新浪财经 2026-06-01）

竞争定位

• 产业链位置：具身数据与仿真基础设施层（“卖水人”），不与机器人本体公司竞争
• 核心壁垒：三层架构闭环 × 自研 GPU 物理求解器 × 参与国际标准制定（Newton、Isaac Lab–Arena）× 全球最大具身数据交付量 × 客户生态锁定（>80% 头部团队使用）
• 差异化：唯一同时覆盖仿真合成数据+人类视频数据+仿真评测并实现规模化交付；首提”测量-求解-生成”三位一体路线
• 行业判断：2026 年为”具身数据规模化元年”；仿真数据供给量比真机数据跨 2-3 个数量级
• 竞争挑战：需持续对抗物理精度 vs 计算效率 tradeoff；柔体仿真/触觉仿真仍为”世界级难题”

来源：甲子光年 (2026-03-11) + 新京报 (2026-01)

风险

• 技术风险：柔体仿真与触觉仿真仍为未完全攻克的技术难点；纯AI生成数据的”模型崩溃”问题需持续引入真实数据锚点
• 市场竞争：NVIDIA Isaac Sim 等巨头的仿真工具可能挤压独立数据服务商的生存空间；Google DeepMind 内部也在构建合成数据体系
• 客户集中度：客户名单高度集中于头部 AI/机器人公司，若个别客户自建数据能力可能减少外采
• 数据标准化：行业尚未形成统一数据标准，光轮自推的标准化格式能否成为行业标准存不确定性

来源：钛媒体 (2026-05)

动态记录

• 2026-06-26：与阿尔特（汽车设计上市公司）、宇信科技（金融科技上市公司）联合设立 AI 与机器人合资公司，加速具身智能产业化全链路布局（来源：网通社 2026-06-26 + 新浪财经 2026-06-26；🟢 RSS 4+ 源交叉验证）

• 2026-06-23：完成新一轮 10 亿元战略融资（C1 轮），两周内两轮累计 ¥2B+；巨人网络（002517.SZ）作为上市公司产业投资方参与；蚂蚁集团续投（来源：投资界 2026-06-23 + 创业邦 2026-06-23 + 观点网 2026-06-23 + 新浪财经 2026-06-23 + 盖世汽车 2026-06-23 + 腾讯新闻 2026-06-23；🟢 RSS 6+ 源交叉验证）

• 2026-06-22：巨人网络（002517.SZ）公告产业投资光轮智能，加码 AI 基础能力布局（来源：东方财富 2026-06-22 + 搜狐网 2026-06-22；🟢 RSS 4+ 源交叉验证）

• 2026-06-22：宝通科技（300031.SZ）联合光轮智能，打造工业具身智能数据与产业应用闭环，踩中人形机器人国标风口（来源：财联社 2026-06-22 + 东方财富 2026-06-22；🟢 RSS 3+ 源交叉验证）

• 2026-06-21：CEO 谢晨发表物理AI具身智能数据底层逻辑观点——“与自动驾驶完全相反”（来源：东方财富 2026-06-21；🟢 RSS 确认）

• 2026-06-01：蚂蚁集团旗下上海云玚完成工商变更为光轮智能股东，注册资本 250.8 万→268 万；B 轮投资者正式完成股权登记（来源：新浪财经）

• 2026-06-01：中关村科学城发布深度报道，披露 B 轮完整投资方阵容；主导/参编 20 项国家及行业标准；首次公开”数据复售率”指标（优质场景超 10 倍）；全国首批具身智能行动计划数据领域唯一民企；与国评中心合作（来源：中关村科学城）

• 2026-05-26：经纬创投官方发布 B 轮融资综述，披露数据复售率概念、与摩尔线程合作打造国产仿真方案、“物理 AI 教育系统”战略愿景（来源：腾讯新闻/经纬创投）

• 2026-05-25：完成 B 轮融资，蚂蚁集团领投，估值 $2B+（2 个月内翻倍）；多家国资/产业/财务机构参与，老股东超额跟投（来源：Forbes China + 北京商报）

• 2026-05-14：联合 NVIDIA 开源发布 Isaac Lab–Arena，面向机器人基础模型的大规模仿真训练与评测基准框架（来源：首都建设报）

• 2026-05（月）：与新希望集团合资成立”新光世界智能科技”，定位农业/食品/物流/工业场景数据基础设施（来源：首都建设报）

• 2026-05（月）：钛媒体 50x50 深度专访技术生态负责人甘宇飞，披露混合训练策略（1:10）、柔体仿真攻坚等核心技术细节（来源：钛媒体）

• 2026-04-18：2026 Q1 揽 ¥550M 订单，刷新具身数据行业纪录（来源：新浪财经）

• 2026-03-12：完成 A++/A+++ 轮 ¥1B 融资，成为全球首个具身数据独角兽（来源：机器人大讲堂）

• 2026-03：作为核心委员加入开源 GPU 物理引擎 Newton，与 NVIDIA/Google DeepMind/Disney Research/Toyota Research Institute 共同推动物理 AI 仿真标准（来源：经济参考报）

• 2025-11：A/A+ 轮数亿元，年营收破亿（来源：BAAI）