2026央视总台春晚可谓异彩纷呈，多家人形机器人分别以语言类演出、歌曲演出、武术演出、微电影演出等形式亮相春晚舞台，为观众带来高难度动作表演。而在人形机器人爆火的背后，其实是一项重要的基础设施——仿真技术底座，在背后承托。

光鲜舞步背后的“数据荒”

跑酷、跳马、后空翻、双节棍、醉拳，春晚机器人这些炫酷的动作让人啧啧称奇。鲜为人知的是，动作能够完美呈现，凭借的是高质量数据的“海量投喂”。然而，摆在整个行业面前的难题是：服务人形机器人的数据极其短缺，真实采集不仅效率低、成本高，更无法提供多样性场景。

《具身智能发展报告2025》中提到：缺乏数据成为人形机器人能力突破的重要壁垒。真实数据面临获取成本过高，广泛、高质量和多样化的挑战。

清华大学自动化系教授赵明国则更为尖锐：大语言模型的成功源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑“是行不通的”。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在接受记者采访时分析认为：“人形机器人的数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。”他解释，自动驾驶面临的问题是通过视觉算法来防止碰撞，而人形机器人不仅需要视觉理解，还要能够理解这个世界的物理信息和动作交互，比如能够感受金属和衣服不同的材质，感受拉开冰箱门不同的磁吸力、阻尼力。

突围：仿真构建“数字平行世界”

（机器人在光轮智能仿真环境中插拔网线）

面对真实数据采集成本高、周期长、风险大且不可复现等多重限制，行业逐渐发展出一个基本共识：在仿真中训练、评测机器人，是让人形机器人具备学习能力的前提。

这种思路诞生出一条新路径，即用仿真构建出一个“数字平行世界”，不仅模拟重力、碰撞、摩擦等基础物理现象，更能精确还原材料形变、液体流动、柔性物体操作等复杂交互，让机器人在虚拟环境中完成训练。在这个“数字平行世界”中，人形机器人原本漫长的训练周期可压缩到数周甚至更短，且训练出的技能具有跨本体部署的能力。

总部位于北京海淀的光轮智能，正在把这条唯一可行的路径真正走通。这家成立仅3年的初创企业，凭借全栈自研的“求解—测量—生成”三位一体仿真技术架构——从自研物理求解器到自动化测量工厂，再到规模化评测平台，已经形成一套完整且自主可控的基础设施。

据了解， 本届春晚亮相的机器人团队，其舞台动作训练背后，不可或缺的便是光轮智能的数据支撑。

从技术引领到国际标准制定

除了收获国内字节跳动、阿里巴巴、银河通用等领先企业的高度认可，光轮智能还凭借技术引领优势，与英伟达、谷歌等全球头部企业展开深度合作，共建产业生态。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产和合成数据都来自光轮。

杨海波在采访中也提及，“仿真技术和数据质量好不好，客户是唯一的试金石。不只是交付数据，更应具备算法能力，与客户共同迭代数据的‘配方’。”

此外，光轮智能还在定义具身智能相关行业标准上迈出关键一步。据了解，光轮智能与英伟达共同定义了仿真资产的物理和工程标准，确保仿真资产能够真正用于训练、评测和策略验证。

光轮智能还与AI先驱李飞飞所创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向人形机器人的可规模化具身评测体系；此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

这意味着，以光轮智能为代表的中国全栈自研仿真技术，在不断迭代中已经实现引领全球，并成功定义行业标准。

产业爆发期临近 行业前景向好

行业普遍认为，2026年是具身智能从概念走向应用的关键拐点。多家机构预测，年内人形机器人头部厂商将实现万台级交付，人形机器人销量有望突破10万台。而越过这一量级门槛后，数据的需求将再次跃升。

一个共识已经明确：具身智能下一步的发展目标是让机器人以更低成本、更高效率地走进工厂、医院、家庭等，让机器人像人一样灵活处理各种状况，真正实现大规模普及和商业化。仿真平台在其中的重要性不言而喻。

在这样的行业愿景下，杨海波认为，以光轮智能为代表的中国企业，只有把数据生成和训练的全链路牢牢抓在自己手里，才能在面临算力波动、场景变迁和硬件升级等行业复杂情况时掌握迭代的主动权。

2026央视总台春晚可谓异彩纷呈，多家人形机器人分别以语言类演出、歌曲演出、武术演出、微电影演出等形式亮相春晚舞台，为观众带来高难度动作表演。而在人形机器人爆火的背后，其实是一项重要的基础设施——仿真技术底座，在背后承托。

光鲜舞步背后的“数据荒”

跑酷、跳马、后空翻、双节棍、醉拳，春晚机器人这些炫酷的动作让人啧啧称奇。鲜为人知的是，动作能够完美呈现，凭借的是高质量数据的“海量投喂”。然而，摆在整个行业面前的难题是：服务人形机器人的数据极其短缺，真实采集不仅效率低、成本高，更无法提供多样性场景。

《具身智能发展报告2025》中提到：缺乏数据成为人形机器人能力突破的重要壁垒。真实数据面临获取成本过高，广泛、高质量和多样化的挑战。

清华大学自动化系教授赵明国则更为尖锐：大语言模型的成功源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑“是行不通的”。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在接受记者采访时分析认为：“人形机器人的数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。”他解释，自动驾驶面临的问题是通过视觉算法来防止碰撞，而人形机器人不仅需要视觉理解，还要能够理解这个世界的物理信息和动作交互，比如能够感受金属和衣服不同的材质，感受拉开冰箱门不同的磁吸力、阻尼力。

突围：仿真构建“数字平行世界”

（机器人在光轮智能仿真环境中插拔网线）

面对真实数据采集成本高、周期长、风险大且不可复现等多重限制，行业逐渐发展出一个基本共识：在仿真中训练、评测机器人，是让人形机器人具备学习能力的前提。

这种思路诞生出一条新路径，即用仿真构建出一个“数字平行世界”，不仅模拟重力、碰撞、摩擦等基础物理现象，更能精确还原材料形变、液体流动、柔性物体操作等复杂交互，让机器人在虚拟环境中完成训练。在这个“数字平行世界”中，人形机器人原本漫长的训练周期可压缩到数周甚至更短，且训练出的技能具有跨本体部署的能力。

总部位于北京海淀的光轮智能，正在把这条唯一可行的路径真正走通。这家成立仅3年的初创企业，凭借全栈自研的“求解—测量—生成”三位一体仿真技术架构——从自研物理求解器到自动化测量工厂，再到规模化评测平台，已经形成一套完整且自主可控的基础设施。

据了解， 本届春晚亮相的机器人团队，其舞台动作训练背后，不可或缺的便是光轮智能的数据支撑。

从技术引领到国际标准制定

除了收获国内字节跳动、阿里巴巴、银河通用等领先企业的高度认可，光轮智能还凭借技术引领优势，与英伟达、谷歌等全球头部企业展开深度合作，共建产业生态。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产和合成数据都来自光轮。

杨海波在采访中也提及，“仿真技术和数据质量好不好，客户是唯一的试金石。不只是交付数据，更应具备算法能力，与客户共同迭代数据的‘配方’。”

此外，光轮智能还在定义具身智能相关行业标准上迈出关键一步。据了解，光轮智能与英伟达共同定义了仿真资产的物理和工程标准，确保仿真资产能够真正用于训练、评测和策略验证。

光轮智能还与AI先驱李飞飞所创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向人形机器人的可规模化具身评测体系；此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

这意味着，以光轮智能为代表的中国全栈自研仿真技术，在不断迭代中已经实现引领全球，并成功定义行业标准。

产业爆发期临近 行业前景向好

行业普遍认为，2026年是具身智能从概念走向应用的关键拐点。多家机构预测，年内人形机器人头部厂商将实现万台级交付，人形机器人销量有望突破10万台。而越过这一量级门槛后，数据的需求将再次跃升。

一个共识已经明确：具身智能下一步的发展目标是让机器人以更低成本、更高效率地走进工厂、医院、家庭等，让机器人像人一样灵活处理各种状况，真正实现大规模普及和商业化。仿真平台在其中的重要性不言而喻。

在这样的行业愿景下，杨海波认为，以光轮智能为代表的中国企业，只有把数据生成和训练的全链路牢牢抓在自己手里，才能在面临算力波动、场景变迁和硬件升级等行业复杂情况时掌握迭代的主动权。

2026央视总台春晚可谓异彩纷呈，多家人形机器人分别以语言类演出、歌曲演出、武术演出、微电影演出等形式亮相春晚舞台，为观众带来高难度动作表演。而在人形机器人爆火的背后，其实是一项重要的基础设施——仿真技术底座，在背后承托。

光鲜舞步背后的“数据荒”

跑酷、跳马、后空翻、双节棍、醉拳，春晚机器人这些炫酷的动作让人啧啧称奇。鲜为人知的是，动作能够完美呈现，凭借的是高质量数据的“海量投喂”。然而，摆在整个行业面前的难题是：服务人形机器人的数据极其短缺，真实采集不仅效率低、成本高，更无法提供多样性场景。

《具身智能发展报告2025》中提到：缺乏数据成为人形机器人能力突破的重要壁垒。真实数据面临获取成本过高，广泛、高质量和多样化的挑战。

清华大学自动化系教授赵明国则更为尖锐：大语言模型的成功源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑“是行不通的”。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在接受记者采访时分析认为：“人形机器人的数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。”他解释，自动驾驶面临的问题是通过视觉算法来防止碰撞，而人形机器人不仅需要视觉理解，还要能够理解这个世界的物理信息和动作交互，比如能够感受金属和衣服不同的材质，感受拉开冰箱门不同的磁吸力、阻尼力。

突围：仿真构建“数字平行世界”

（机器人在光轮智能仿真环境中插拔网线）

面对真实数据采集成本高、周期长、风险大且不可复现等多重限制，行业逐渐发展出一个基本共识：在仿真中训练、评测机器人，是让人形机器人具备学习能力的前提。

这种思路诞生出一条新路径，即用仿真构建出一个“数字平行世界”，不仅模拟重力、碰撞、摩擦等基础物理现象，更能精确还原材料形变、液体流动、柔性物体操作等复杂交互，让机器人在虚拟环境中完成训练。在这个“数字平行世界”中，人形机器人原本漫长的训练周期可压缩到数周甚至更短，且训练出的技能具有跨本体部署的能力。

总部位于北京海淀的光轮智能，正在把这条唯一可行的路径真正走通。这家成立仅3年的初创企业，凭借全栈自研的“求解—测量—生成”三位一体仿真技术架构——从自研物理求解器到自动化测量工厂，再到规模化评测平台，已经形成一套完整且自主可控的基础设施。

据了解， 本届春晚亮相的机器人团队，其舞台动作训练背后，不可或缺的便是光轮智能的数据支撑。

从技术引领到国际标准制定

除了收获国内字节跳动、阿里巴巴、银河通用等领先企业的高度认可，光轮智能还凭借技术引领优势，与英伟达、谷歌等全球头部企业展开深度合作，共建产业生态。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产和合成数据都来自光轮。

杨海波在采访中也提及，“仿真技术和数据质量好不好，客户是唯一的试金石。不只是交付数据，更应具备算法能力，与客户共同迭代数据的‘配方’。”

此外，光轮智能还在定义具身智能相关行业标准上迈出关键一步。据了解，光轮智能与英伟达共同定义了仿真资产的物理和工程标准，确保仿真资产能够真正用于训练、评测和策略验证。

光轮智能还与AI先驱李飞飞所创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向人形机器人的可规模化具身评测体系；此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

这意味着，以光轮智能为代表的中国全栈自研仿真技术，在不断迭代中已经实现引领全球，并成功定义行业标准。

产业爆发期临近 行业前景向好

行业普遍认为，2026年是具身智能从概念走向应用的关键拐点。多家机构预测，年内人形机器人头部厂商将实现万台级交付，人形机器人销量有望突破10万台。而越过这一量级门槛后，数据的需求将再次跃升。

一个共识已经明确：具身智能下一步的发展目标是让机器人以更低成本、更高效率地走进工厂、医院、家庭等，让机器人像人一样灵活处理各种状况，真正实现大规模普及和商业化。仿真平台在其中的重要性不言而喻。

在这样的行业愿景下，杨海波认为，以光轮智能为代表的中国企业，只有把数据生成和训练的全链路牢牢抓在自己手里，才能在面临算力波动、场景变迁和硬件升级等行业复杂情况时掌握迭代的主动权。

2026央视总台春晚可谓异彩纷呈，多家人形机器人分别以语言类演出、歌曲演出、武术演出、微电影演出等形式亮相春晚舞台，为观众带来高难度动作表演。而在人形机器人爆火的背后，其实是一项重要的基础设施——仿真技术底座，在背后承托。

光鲜舞步背后的“数据荒”

跑酷、跳马、后空翻、双节棍、醉拳，春晚机器人这些炫酷的动作让人啧啧称奇。鲜为人知的是，动作能够完美呈现，凭借的是高质量数据的“海量投喂”。然而，摆在整个行业面前的难题是：服务人形机器人的数据极其短缺，真实采集不仅效率低、成本高，更无法提供多样性场景。

《具身智能发展报告2025》中提到：缺乏数据成为人形机器人能力突破的重要壁垒。真实数据面临获取成本过高，广泛、高质量和多样化的挑战。

清华大学自动化系教授赵明国则更为尖锐：大语言模型的成功源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑“是行不通的”。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在接受记者采访时分析认为：“人形机器人的数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。”他解释，自动驾驶面临的问题是通过视觉算法来防止碰撞，而人形机器人不仅需要视觉理解，还要能够理解这个世界的物理信息和动作交互，比如能够感受金属和衣服不同的材质，感受拉开冰箱门不同的磁吸力、阻尼力。

突围：仿真构建“数字平行世界”

（机器人在光轮智能仿真环境中插拔网线）

面对真实数据采集成本高、周期长、风险大且不可复现等多重限制，行业逐渐发展出一个基本共识：在仿真中训练、评测机器人，是让人形机器人具备学习能力的前提。

这种思路诞生出一条新路径，即用仿真构建出一个“数字平行世界”，不仅模拟重力、碰撞、摩擦等基础物理现象，更能精确还原材料形变、液体流动、柔性物体操作等复杂交互，让机器人在虚拟环境中完成训练。在这个“数字平行世界”中，人形机器人原本漫长的训练周期可压缩到数周甚至更短，且训练出的技能具有跨本体部署的能力。

总部位于北京海淀的光轮智能，正在把这条唯一可行的路径真正走通。这家成立仅3年的初创企业，凭借全栈自研的“求解—测量—生成”三位一体仿真技术架构——从自研物理求解器到自动化测量工厂，再到规模化评测平台，已经形成一套完整且自主可控的基础设施。

据了解， 本届春晚亮相的机器人团队，其舞台动作训练背后，不可或缺的便是光轮智能的数据支撑。

从技术引领到国际标准制定

除了收获国内字节跳动、阿里巴巴、银河通用等领先企业的高度认可，光轮智能还凭借技术引领优势，与英伟达、谷歌等全球头部企业展开深度合作，共建产业生态。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产和合成数据都来自光轮。

杨海波在采访中也提及，“仿真技术和数据质量好不好，客户是唯一的试金石。不只是交付数据，更应具备算法能力，与客户共同迭代数据的‘配方’。”

此外，光轮智能还在定义具身智能相关行业标准上迈出关键一步。据了解，光轮智能与英伟达共同定义了仿真资产的物理和工程标准，确保仿真资产能够真正用于训练、评测和策略验证。

光轮智能还与AI先驱李飞飞所创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向人形机器人的可规模化具身评测体系；此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

这意味着，以光轮智能为代表的中国全栈自研仿真技术，在不断迭代中已经实现引领全球，并成功定义行业标准。

产业爆发期临近 行业前景向好

行业普遍认为，2026年是具身智能从概念走向应用的关键拐点。多家机构预测，年内人形机器人头部厂商将实现万台级交付，人形机器人销量有望突破10万台。而越过这一量级门槛后，数据的需求将再次跃升。

一个共识已经明确：具身智能下一步的发展目标是让机器人以更低成本、更高效率地走进工厂、医院、家庭等，让机器人像人一样灵活处理各种状况，真正实现大规模普及和商业化。仿真平台在其中的重要性不言而喻。

在这样的行业愿景下，杨海波认为，以光轮智能为代表的中国企业，只有把数据生成和训练的全链路牢牢抓在自己手里，才能在面临算力波动、场景变迁和硬件升级等行业复杂情况时掌握迭代的主动权。

2026央视总台春晚可谓异彩纷呈，多家人形机器人分别以语言类演出、歌曲演出、武术演出、微电影演出等形式亮相春晚舞台，为观众带来高难度动作表演。而在人形机器人爆火的背后，其实是一项重要的基础设施——仿真技术底座，在背后承托。

光鲜舞步背后的“数据荒”

跑酷、跳马、后空翻、双节棍、醉拳，春晚机器人这些炫酷的动作让人啧啧称奇。鲜为人知的是，动作能够完美呈现，凭借的是高质量数据的“海量投喂”。然而，摆在整个行业面前的难题是：服务人形机器人的数据极其短缺，真实采集不仅效率低、成本高，更无法提供多样性场景。

《具身智能发展报告2025》中提到：缺乏数据成为人形机器人能力突破的重要壁垒。真实数据面临获取成本过高，广泛、高质量和多样化的挑战。

清华大学自动化系教授赵明国则更为尖锐：大语言模型的成功源于人类语言数据的“标准化”与“海量”，但物理世界的视觉、触觉数据“非常不规范”，想简单照搬大模型那套逻辑“是行不通的”。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在接受记者采访时分析认为：“人形机器人的数据需求量至少是自动驾驶的1000倍。”他解释，自动驾驶面临的问题是通过视觉算法来防止碰撞，而人形机器人不仅需要视觉理解，还要能够理解这个世界的物理信息和动作交互，比如能够感受金属和衣服不同的材质，感受拉开冰箱门不同的磁吸力、阻尼力。

突围：仿真构建“数字平行世界”

（机器人在光轮智能仿真环境中插拔网线）

面对真实数据采集成本高、周期长、风险大且不可复现等多重限制，行业逐渐发展出一个基本共识：在仿真中训练、评测机器人，是让人形机器人具备学习能力的前提。

这种思路诞生出一条新路径，即用仿真构建出一个“数字平行世界”，不仅模拟重力、碰撞、摩擦等基础物理现象，更能精确还原材料形变、液体流动、柔性物体操作等复杂交互，让机器人在虚拟环境中完成训练。在这个“数字平行世界”中，人形机器人原本漫长的训练周期可压缩到数周甚至更短，且训练出的技能具有跨本体部署的能力。

总部位于北京海淀的光轮智能，正在把这条唯一可行的路径真正走通。这家成立仅3年的初创企业，凭借全栈自研的“求解—测量—生成”三位一体仿真技术架构——从自研物理求解器到自动化测量工厂，再到规模化评测平台，已经形成一套完整且自主可控的基础设施。

据了解， 本届春晚亮相的机器人团队，其舞台动作训练背后，不可或缺的便是光轮智能的数据支撑。

从技术引领到国际标准制定

除了收获国内字节跳动、阿里巴巴、银河通用等领先企业的高度认可，光轮智能还凭借技术引领优势，与英伟达、谷歌等全球头部企业展开深度合作，共建产业生态。目前，国际主要具身智能团队中，超过80%的仿真资产和合成数据都来自光轮。

杨海波在采访中也提及，“仿真技术和数据质量好不好，客户是唯一的试金石。不只是交付数据，更应具备算法能力，与客户共同迭代数据的‘配方’。”

此外，光轮智能还在定义具身智能相关行业标准上迈出关键一步。据了解，光轮智能与英伟达共同定义了仿真资产的物理和工程标准，确保仿真资产能够真正用于训练、评测和策略验证。

光轮智能还与AI先驱李飞飞所创立的World Labs深度合作，共同构建全球首个面向人形机器人的可规模化具身评测体系；此外，光轮智能自研的LeIsaac仿真工作流已被全球最大AI开源社区Hugging Face官方文档纳入，成为全球百万开发者的“仿真标配”。

这意味着，以光轮智能为代表的中国全栈自研仿真技术，在不断迭代中已经实现引领全球，并成功定义行业标准。

产业爆发期临近 行业前景向好

行业普遍认为，2026年是具身智能从概念走向应用的关键拐点。多家机构预测，年内人形机器人头部厂商将实现万台级交付，人形机器人销量有望突破10万台。而越过这一量级门槛后，数据的需求将再次跃升。

一个共识已经明确：具身智能下一步的发展目标是让机器人以更低成本、更高效率地走进工厂、医院、家庭等，让机器人像人一样灵活处理各种状况，真正实现大规模普及和商业化。仿真平台在其中的重要性不言而喻。

在这样的行业愿景下，杨海波认为，以光轮智能为代表的中国企业，只有把数据生成和训练的全链路牢牢抓在自己手里，才能在面临算力波动、场景变迁和硬件升级等行业复杂情况时掌握迭代的主动权。