光轮智能完成10亿元战略融资，聚焦物理AI数据与评测基建

背景

光轮智能（Lightmatter Intelligence，注：此处保留原文“光轮智能”，若确认为特定实体如 Lightmatter 则需确认，但根据上下文“合成数据”、“具身智能”及国内融资语境，光轮智能通常指代国内专注于合成数据与具身智能数据基础设施的企业。鉴于原文未提供英文原名，且“光轮”为常见音译或意译，此处严格遵循指令保留中文原名“光轮智能”）近期完成了新一轮 10 亿元人民币的战略融资。这一轮融资标志着该公司在物理 AI（Physical AI）及具身智能数据基础设施领域的持续扩张。

从融资历程来看，光轮智能自 2023 年 7 月获得数千万元 Pre-A 轮融资（经纬创投领投）以来，发展势头强劲。2024 年 5 月完成 Pre-A+ 轮数千万融资，同年 11 月完成数亿元 A 轮及 A+ 轮融资。2026 年 3 月，蚂蚁集团领投其新一轮融资。而此次 2026 年 6 月完成的 10 亿元战略融资，由包括政府基金、产业资本及财务投资机构在内的多方参与，且老股东继续跟投，显示出市场对其长期价值的认可。

核心内容

本轮融资的核心用途明确指向“物理 AI 数据与评测基础设施”的核心技术研发。具体而言，资金将用于以下三个主要方向：

1. 完善产品体系：构建面向机器人学习、能力评测以及真实场景落地的完整产品体系。这意味着光轮智能不仅关注数据生成，更致力于打通从数据到模型训练再到实际部署的全链路。
2. 扩大核心能力建设：重点提升三大能力：
   • 高质量人类行为数据：采集和处理真实世界中的人类行为数据，用于训练具身智能模型。
   • 仿真合成数据：利用仿真技术生成大规模、多样化的合成数据，以弥补真实数据在稀缺场景或极端情况下的不足。
   • 工业级评测能力：建立符合工业标准的数据评测体系，确保数据质量和模型性能的可信度。
3. 推进开放生态建设：通过开放合作，构建围绕物理 AI 数据的生态系统，促进技术共享与行业协同。

投资方结构多元化，涵盖了政府基金、产业资本及财务投资机构，这种组合既提供了资金支持，也带来了政策资源和产业协同效应。

关键要点

• 融资规模与轮次：光轮智能完成新一轮 10 亿元战略融资，是截至目前最大的一笔单笔融资，显示出资本市场对具身智能数据基础设施的高度关注。
• 投资方构成：投资方包括政府基金、产业资本及财务投资机构，且老股东继续跟投，体现了多方资本的一致看好。
• 技术聚焦：资金明确用于“物理 AI 数据与评测基础设施”，而非泛泛的 AI 应用开发，强调了底层数据能力的建设。
• 三大核心能力：
  • 高质量人类行为数据
  • 仿真合成数据
  • 工业级评测能力
• 应用场景：明确指向机器人学习、能力评测与真实场景落地，紧扣具身智能（Embodied AI）的行业热点。
• 生态战略：提出“推进开放生态建设”，表明公司意图通过开放合作扩大行业影响力，而非封闭发展。
• 历史融资脉络：从 2023 年的 Pre-A 轮到 2026 年的 10 亿元战略轮，光轮智能在三年内完成了从早期验证到规模化扩张的跨越，被业界称为“全球首个具身数据独角兽”。

意义与影响

光轮智能的新一轮融资及其战略方向，对物理 AI 和具身智能行业具有深远意义：

1. 夯实数据基础设施：具身智能的发展高度依赖高质量、多样化的数据。光轮智能专注于合成数据与人类行为数据，解决了行业痛点——真实世界数据采集成本高、风险大、场景有限。其建设的“工业级评测能力”将为行业提供标准化的数据质量评估工具，推动行业规范化发展。
2. 加速机器人落地：通过完善面向机器人学习和真实场景落地的产品体系，光轮智能有助于缩短具身智能模型从实验室到商业应用的周期。高质量数据与评测能力的提升，直接关联到机器人性能的稳定性和安全性。
3. 资本信心与行业标杆：10 亿元的融资规模及多元投资方背景，表明资本对具身智能数据赛道长期价值的认可。作为“全球首个具身数据独角兽”，光轮智能的成功融资可能引发更多资本涌入数据基础设施领域，推动行业竞争与合作。
4. 开放生态的潜在效应：推进开放生态建设可能促进数据共享和技术标准统一，降低行业整体研发门槛，加速具身智能技术的普及和应用创新。

总之，光轮智能的融资不仅是其自身发展的里程碑，也反映了 AI 行业从大语言模型向物理世界交互（具身智能）演进过程中，对底层数据基础设施日益增长的需求。