提要

春晚舞台上，多家人形机器人亮相，标志着具身智能日益进入公众视野。人形机器人需高质量海量数据和尖端仿真技术支持才能工作，导致提供数据的企业迅速崛起。光轮智能近期完成10亿元融资，将重点发展物理仿真引擎、模型评测体系和交付能力，巩固其在物理AI数据与仿真基础设施领域的地位。随着具身智能的规模化应用，数据需求迅速增长，仿真技术成为解决数据采集瓶颈的关键。光轮智能建立了“仿真—数据—评测”三层架构，已实现规模化交付，且在多个领域获得市场认可。公司目标是打造物理AI数据与仿真基础设施，推动人形机器人在真实场景中的应用。【北京日报链接】

数据眼

光轮智能在最近的融资中完成了10亿元的资金募集，参与方包括新希望集团和鼎邦投资等多个产业投资机构。这一轮融资将使光轮智能重点投入物理仿真引擎的研发和模型评测体系的升级，进一步巩固其在物理AI数据与仿真基础设施领域的地位。随着具身智能的发展，预计到2026年，人形机器人头部厂商将实现万台级交付，全年销量有望突破10万台。数据需求将呈现数量级的跃升。 在数据的规模化生产方面，光轮智能构建了全球最大规模的非本体数据引擎，覆盖仿真合成数据与人类视频数据两大路径。通过这套数据解决方案，光轮智能为具身基础模型提供高频可扩展的数据支持，推动商业银行在授信业务中对机器人相关企业的评估及信贷支持。 商业银行在授信决策中，需重视光轮智能所展示的10倍增长的营收能力以及其在仿真技术和数据质量上的优势。光轮智能与多家头部企业的合作，标志着其市场认可度的不断提升，商业银行可以通过与这些企业的合作，降低授信风险。同时，随着产业数据的不断挖掘，光轮智能的技术能力有望在其它领域如城市轨道交通和智慧城市中广泛应用，进一步提升其市场价值。 具身智能的实际应用场景和数据来源的多样化，为商业银行提供了新的授信机会。光轮智能通过与产业方的深度合作，正在将真实世界的操作经验转化为机器人可学习的数据资源，这不仅有助于降低机器人训练的成本，也为商业银行提供了更为可靠的评估依据。因此，商业银行在授信时应关注这些新兴企业的技术发展和市场动态，积极挖掘与具身智能相关的资金需求潜力，以实现互利共赢。