2026国际人工智能大会上，人形机器人走出演示场景，批量投向工厂、物流等实体作业场景，成为本届展会中心工业趋势。支撑机器人规划化落地的物理AI数据与评测基础设施，成为职业重视焦点。

  “机器人本体是躯体，大模型是大脑，想要完结规划化商用，有必要配套完好的数据与评测基础设施。”光轮智能联合发起人兼总裁杨海波介绍，光轮智能聚集物理AI基础设施，建立数据收集、仿真练习、规范化评测、真机反应全链路系统，构成Real2Sim2Real继续学习闭环。

  整套系统由四大模块协同支撑：EgoSuite收集标示人类操作数据作为练习样本；自研SimFoundry仿真渠道复原重力、阻尼等实在物理交互特征；RoboFinals供应云端规划化仿真评测；RoboStack接受真机布置，将现场操作、失误数据回流练习系统，完结模型迭代。

  仿真评测比较真机实地测验，具有可复现、可比照、可量化、可批量并行的几大优势，能提早处理大都场景适配问题，大幅减少实体产线年界说为具身数据规划化元年，本年职业数据需求较去年增加百倍至千倍，百万小时级订单成为常态，中心原因是机器人批量进入工业端，场景化练习数据缺口继续扩展。

  光轮智能是一起跻身两大全球物理AI规范委员会的企业。在Newton仿真技能委员会，光轮智能与多家企业及组织一起拟定开源仿真底层规范；在EgoVerse人类数据委员会，光轮智能与Meta、Scale AI、斯坦福等企业组织一起推进人类操作数据系统规范拟定。

  “参加国际规范拟定，中心是一致数据、仿真财物、使命界说通用规范。”杨海波表明，此前存在职业普遍存在数据规范不齐等职业痛点。依托规范话语权，光轮智能推出规范化数据产品，同一场景数据已向十余家客户复售，以商场化复用构成职业事实规范。

  技能层面，企业全栈自研仿真求解器，完结国产显卡适配；自研开源结构LeIsaac被Hugging Face录入，同步参加全球评测结构共建，推进国内外技能生态协同。

  具身练习数据需一起满意高质量、大规划、多样性三大要求，单一真机收集形式难以掩盖悉数需求。现在职业构成人类实拍、仿真组成两条数据供应途径，二者互补增效。

  真机数据实在交互特征完好，但场景建立与切换本钱高，很难掩盖海量差异化工况；仿真依托算力可瞬时切换场景，批量生成操作失误、极点环境等稀缺鸿沟样本，纠错类仿真数据商场价值更高。企业选用“实景重建仿真、仿真批量泛化”形式，用人类数据收集设备，收集人类动作导入仿真，衍生海量变体数据，平衡实在度与供应规划。

  针对职业数据厂商当下的现状，杨海波提出两层验证规范：企业需具有自主数据评测才干，跨客户长时间复购是商场层面最有用的价值验证。现在企业在人类视频数据、仿真组成数据与工业级仿真评测三个要害范畴完结全球交给榜首。

  商业层面，企业订单快速地增加，协作形式从单次项目转向长时间结构协议，客户继续复购、规范化数据跨企业复用成为安稳营收来历。可复用的数据既能下降客户收购本钱，也构建起可继续的基础设施商业形式。

  供需层面，职业数据供应十倍级增加，需求却达百倍至千倍级扩张，中长时间供需缺口难以快速弥合。比照无人驾驶，具身智能所需数据规划至少高出千倍，职业仍需继续加大数据生成才干投入。

  关于落地节奏，杨海波判别，下一年人形机器人硬件本钱或一会儿就下降，安稳性将显着提高；工厂、物流等结构化高价值场景或将首先完结收支平衡。

  杨海波指出，机器人的继续学习闭环是工业下一阶段建造要点。当时大都厂商仅打通数据、练习、评测前端流程，真机作业数据主动回流迭代的机制没有遍及。机器人实在作业发生的失误、实操数据是优质增量资料，打通真机数据回流仿真管线，才干构成完好自主迭代系统，这也是物理AI基础设施的长时间中心价值。

  据悉，光轮智能正在继续落地适配国际规范的规范化产品，同步活跃推进国内职业规范编制与职业数据同享共用，下降全职业数据开发本钱。

  针对技能道路探究，杨海波以为国际模型是当时干流途径之一，但并非仅有计划；不管道路怎么迭代，依托人类视频数据和仿真组成数据练习模型，渐渐的变成了职业一致。

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