光轮智能 B 轮股权登记完成：从具身数据独角兽到标准制定者

2026年6月1日，中关村科学城披露光轮智能B轮融资；同日蚂蚁旗下上海云玚注册资本从250.8万增至268万，领投估值20亿美元B轮落定。从3月A++/A+++轮估值10亿美元成独角兽，到5月B轮翻倍仅两月，溢价正是对其从“供应商”迈向“标准制定者”的定价。

2026年Q1获5.5亿元订单，已超2025年全年营收总和（年增10倍）。客户包括NVIDIA、Google DeepMind、Figure AI、1X Technologies、字节跳动、比亚迪、丰田、博世。结构性优势：全球TOP3世界模型团队均合作，超80%国际主流具身团队仿真资产来自光轮，构成具身智能核心关系网。

中关村科学城报道首提“数据复售率”：优质场景数据复售率超10倍，指单位小时仿真数据可售卖给不同客户的次数。传统企服视数据为消耗品，光轮重定义为可复用资产——高保真仿真场景经物理求解器验证，可跨客户、跨任务复用，边际成本递减，价值递增。杨海波称此为“数据质量稳定的核心印证”，体现产品化自信。复售率10倍意味着单位生产成本由10余客户分摊，重塑单位经济模型。

背后是其独特技术路线。行业依赖NVIDIA Isaac Sim等渲染平台，重视觉保真与GPU生态；光轮自研GPU物理求解器，精确模拟重力、摩擦力、碰撞、形变与液体流动。技术由“测量—求解—生成”构成：自动化物理测量工厂以误差低于1%获取弯曲刚度、摩擦系数等参数；自研GPU并行求解器毫秒级求解上万耦合非线性方程；进而规模化生成可训练、可评测、可复用的仿真世界。创始人例举线缆插拔，称求解如“上万耦合非线性方程需实时求解”，解释为何全球仅光轮自研求解器——技术门槛即护城河。

截至2026年6月，光轮已主导或参编20项国家及行业标准，涵盖数据质量、仿真平台、工业高质量数据集等。是全国首批具身智能行动计划中数据领域唯一民企。与NVIDIA联合开源Isaac Lab–Arena评测基准，任Newton开源物理引擎核心指导委员，与国家机器人检测评定中心共建工业级评测标准。从商业客户、标准组织、开源社区到政府行动，光轮同时占据产业“事实标准”与制度“法理标准”，使竞争转向“比标准”——标准由其参与制定。

2026年5月，与新希望集团合资成立“新光世界智能科技”，切入农业、食品、物流、工业数据基础设施建设；同期与摩尔线程合作打造国产自研仿真合成数据方案，实现算力自主可控。产业链纵向穿透：自底层算力至行业场景，从国际开源生态到国内标准体系，光轮已成具身智能时代的数据基础设施运营商。蚂蚁入局看中的不仅是数据资产，更是“数据即基础设施”生态位的系统性价值。

光轮崛起揭示底层逻辑：机器人从工厂到家庭、从结构化到开放世界，训练数据需求从“人工标注视频”转向“物理可信仿真”。钛媒体证实，其真实与合成数据混合训练最优比例为1:10，加入合成数据后模型性能平均提升约30%；具身智能合成数据占比已超90%，远超自动驾驶的30-40%。掌握高精度物理仿真数据大规模生产，即掌握模型迭代燃料。光轮正从“供应商”变为“油田”，标准制定权是油田主对开采规则的合理诉求。

RobotScope视角：光轮B轮工商登记落地，标志其从“具身数据独角兽”跨入“基础设施标准制定者”分水岭。复售率非营销概念，而是数据产品化成熟度的量化宣言：复用超10倍，数据不再是消耗性原材料，而是可反复收租的资产。标准参编、开源共建、产业合资三线并行，将技术优势转化为制度性壁垒。关键不再是“有没有客户买数据”，而是“谁能挑战数据规则的定义权”——在此维度，竞争尚未开始。