數據饑渴：規模化瓶頸亟待突破

當觀眾為機器人靈動的舞步喝彩時，往往難以想象其背后龐大的數據支撐。《具身智能發展報告2025》指出，缺乏高質量數據已成為制約具身智能能力突破的關鍵壁壘。真實世界數據獲取成本高、多樣性不足、難以復現，成為行業普遍面臨的挑戰。

以訓練機器人裝配電池為例，企業需要搭建專用產線、準備海量零件，每次碰撞失敗都要停工更換，數月的訓練周期和高昂的試錯成本令多數企業望而卻步。

“人形機器人對數據的需求量至少是自動駕駛的1000倍。”光輪智能聯合創始人兼總裁楊海波深刻剖析道，“與主要依賴視覺防碰撞的自動駕駛不同，人形機器人不僅需要‘看懂’世界，更要‘理解’物理規律與動作交互。從分辨金屬與衣物的材質差異，到感知冰箱門磁吸力與阻尼力的微妙變化，無一不需要海量高保真數據的‘投喂’。”

破局之道：仿真成為“必選項”

面對真實訓練成本高、效率低的困境，行業共識逐漸清晰：在仿真中訓練和評測機器人，已從“可選項”變為具身智能學習的“必選項”。

總部位于北京海淀的光輪智能，憑借全棧自研的“求解—測量—生成”三位一體仿真技術架構，成功構建了一個視覺與物理高度真實的“數字平行世界”。

在這個世界中，重力、碰撞、摩擦等基礎物理現象被精準模擬，材料形變、液體流動等復雜交互得以真實還原。原本需要數月的訓練周期被壓縮至數周，成本降低百倍，且技能具備跨本體部署能力。

本屆春晚亮相的機器人團隊，其舞臺動作背后，不可或缺的便是光輪智能的數據支撐。

展望未來：數據驅動商業化加速

多家機構預測，2026年人形機器人頭部廠商將實現萬臺級交付，銷量有望突破10萬臺。越過這一量級門檻后，數據需求將再次躍升。具身智能作為未來產業的重要組成部分，已正式進入國家戰略規劃。

“光輪智能致力于為行業提供以仿真為中心的物理AI基礎設施，讓機器人從實驗室邁向商業化，真正走進工廠、醫院等不同場景。”楊海波強調，“只有把數據生成和訓練的全鏈路抓在自己手里，才能在算力波動、場景變遷、硬件升級時保持迭代主動權。”

隨著仿真數據的持續積累，人形機器人的能力將不斷提升。馬年春晚的精彩表現，不僅為中國具身智能產業的規模化發展寫下注腳，更宣告了“具身智能數據規模化元年”的正式到來。