2026年6月23日，投资界一则消息引爆创投圈——光轮智能完成新一轮10亿元战略融资。而仅仅三周前的5月末，这家公司刚宣布完成由蚂蚁集团领投的新一轮融资，估值突破20亿美元。从3月A++及A+++轮累计10亿元融资、成为全球首家具身数据独角兽，到5月估值翻倍至20亿美元，再到6月再获10亿元战略融资——短短数月，光轮智能以近乎“疯狂”的节奏席卷一级市场。
这不仅是单一企业的融资奇迹，更是一个强烈信号：具身智能的产业重心，正在从模型与本体延伸到支撑机器人持续学习的底层基础设施。当“数据”从服务变为基础设施，当“仿真”从工具升维为平台，物理AI时代的“卖铲人”故事才刚刚拉开序幕。
元股证券:ygzq.hk资本为何疯狂押注？“数据铲子”站上物理AI的C位
炒股配资加杠杆要理解光轮智能为何能“两周两轮20亿”，首先要理解它所处的赛道正在经历怎样的范式转移。
从“模型为王”到“数据为王”。大语言模型的成功已经证明了一个残酷法则：模型架构可以快速复制，但高质量数据的壁垒难以逾越。具身智能面临的“数据荒”比大语言模型严峻得多——物理AI真机交互数据量不足大语言模型的两万分之一。机器人学习涉及抓取、推动、装配、形变、摩擦、碰撞等连续复杂的物理交互，而这些经验“不会天然沉淀为可训练、可评测、可复用的具身数据”。真实世界中发生的海量物理交互，天然是碎片化、不可复用的。
更关键的是，机器人并不存在一个免费、标准化、可直接使用的预训练集。每一次机器人训练都需要从零开始采集数据、标注数据、验证数据——成本高昂、周期漫长、难以规模化。这正是光轮智能切入的痛点：为物理AI构建数据与仿真基础设施。
一个1800亿的市场正在成型。据沙利文预测，到2030年中国物理AI仿真及数据平台市场规模将达到1806亿元，其中智能汽车和具身智能机器人分别占比36%和34%。英伟达CEO黄仁勋甚至断言，物理AI有望重塑全球价值约50万亿美元的制造和物流产业。在一个即将爆发的千亿级市场中，率先卡位基础设施层的玩家，天然享有最高的估值溢价。
投资人用脚投票的逻辑清晰可见。纵观光轮智能两轮融资的投资方阵容，可以清晰看到三类资本的合流：
政府基金包括中关村科学城基金、四川发展科创基金、山东发展科创投。这些国资背景的基金集体押注，说明光轮智能的业务方向已被纳入国家战略性新兴产业视野。光轮智能已主导或参编20项国家及行业标准，成为全国具身智能行动计划数据领域唯一民企——这种“标准制定者”的身份，是国资最看重的战略价值。
产业资本包括巨人网络、宇信科技、宝通科技、新希望集团、奥克斯。这些来自游戏、金融科技、工业制造、消费等不同领域的产业方，各自看到了物理AI数据基础设施在本行业的应用场景。特别是新希望集团直接与光轮智能成立合资公司，推动数据能力与产业场景深度融合——这是“基础设施”定位最直接的商业验证。
财务机构与老股东包括蚂蚁集团领投、建投投资、三七互娱、森马投资等。老股东在估值翻倍后依然超额跟投，传递的信号再明确不过：他们看到的不是短期估值泡沫，而是长期的平台价值。
海淀的人才与生态红利同样不可忽视。光轮智能总部位于北京海淀，创始人谢晨毕业于北京大学物理系。海淀聚集了全国约43%的顶尖AI人才，其中超过80%位于海淀。2026年3月，海淀三家企业——银河通用、光轮智能、月之暗面——单月狂揽超104亿元融资。这种“海淀现象”背后，是高校、科研机构、科技巨头与创业公司构成的完整创新生态。
从“卖数据”到“定标准”：光轮智能的护城河与隐忧
融资速度惊人，但资本从来不是慈善。光轮智能凭什么让投资人如此笃定？答案在于它构建的并非单一产品，而是一套贯穿训练、评测与部署反馈的物理AI数据与评测基础设施。
技术内核：三位一体的全栈自研仿真平台。光轮智能的核心竞争力来自“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台。求解负责在虚拟环境中还原力、碰撞、接触和形变；测量负责把材料、接触、摩擦、形变等真实物理属性带入系统；生成则把这些物理规律规模化扩展为可训练、可评测、可复用的仿真世界。这套体系让光轮智能成为行业内唯一一家同时覆盖仿真合成数据、仿真评测和人类视频数据业务的企业。
产品矩阵：围绕机器人持续学习的内外双循环。光轮智能的产品体系已形成完整闭环。内环包括EgoSuite（数据采集与生成）、RoboFinals（工业级评测平台）、RoboStack（数据管理与复用）、SimFoundation（仿真基础平台）。外环则打通了“人类视频数据→仿真合成数据→评测→真实部署→反馈回流”的完整链路。这套内外双循环指向同一个结果：更高质量的数据与评测能力，持续迭代、持续复用。
数据资产：规模与质量的双重壁垒。截至目前，光轮智能的人类视频数据体系已覆盖25000+环境结点、100000+任务种类，累计交付超150万小时高质量人类数据。更关键的是复售率——据联合创始人杨海波透露，公司在优质场景的数据复售率已超过10倍。这意味着同一份数据可以被多个客户、多个场景、多个模型反复使用，边际成本趋近于零——这正是基础设施与数据服务的本质区别。
商业化验证：订单是最好的背书。2026年第一季度，光轮智能新增订单达5.5亿元，刷新具身数据行业纪录。单季收入预计超过2025年全年。从融资到订单，从技术到商业，光轮智能正在完成从“概念验证”到“规模化变现”的关键跨越。
生态卡位：从参与者到规则制定者。2026年，光轮智能接受谷歌DeepMind、英伟达和Disney Research的联合邀请，作为核心指导委员加入开源GPU加速物理引擎Newton，主导下一代物理AI仿真标准共建。同时与英伟达联合推进Isaac Lab-Arena等评测框架，自研LeIsaac仿真平台被Hugging Face官方文档收录。全球排名前三的世界模型团队均与光轮智能保持合作。从“卖铲子”到“定规则”，这是基础设施玩家最深的护城河。
然而，隐忧同样不容忽视。
竞争正在加剧。具身智能数据赛道已形成三类玩家的差异化布局。纯数据基础设施专项公司中，无问智科已建有国内最大实体数据采集训练场；觅蜂科技近期也完成了数亿元天使+轮融资。京东已发布行业首个具身数据全链路基础设施，发动10万员工+50万社会人员的采集队伍。当科技巨头亲自下场，创业公司的生存空间可能被挤压。
数据伦理与安全的风险。人类视频数据涉及大量真实场景采集，隐私保护、数据安全、合规使用等问题将随着业务扩张而愈发突出。作为行业标准的主要制定者，光轮智能如何在“数据饥渴”与“数据伦理”之间找到平衡，将是一个长期课题。
估值与商业化的张力。从10亿美元到20亿美元，光轮智能两个月估值翻倍。如此快速的估值攀升，意味着市场对其商业化节奏抱有极高期望。5.5亿元订单固然亮眼，但相对于20亿美元的估值体量，仍需持续证明收入的可持续性与规模的扩张性。
光轮智能的“两周两轮20亿”，表面上看是一场资本的狂欢，本质上却是物理AI时代基础设施层价值重估的缩影。当大语言模型的竞争逐渐进入存量博弈，资本正在急切寻找“下一个英伟达”——那个在全新AI范式下定义底层工具链、标准接口和生态系统的平台级公司。
光轮智能能否成为物理AI时代的“数据英伟达”，尚需时间检验。但至少有一点已经明确：在机器人真正走进千家万户之前，为机器人建造“训练场”和“考场”的人，已经率先迎来了自己的高光时刻。
数据正在从“服务”变成“基础设施”——这或许才是光轮智能融资狂潮背后，最值得深思的产业命题。
本文创作借助AI工具收集整理市场数据和行业信息，结合辅助观点分析和撰写成文。
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