营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经

具身智能赛道又迎来新的融资消息。

近日，仿真合成数据公司光轮智能宣布完成数亿元 A 轮及 A+轮融资。本轮融资由东方富海、三七互娱、琥珀资本、九派资本等机构联合投资，老股东辰韬资本持续加注。所融资金将主要用于规模化交付能力建设、技术研发投入和高水平人才引入。

作为全球 Physical AI 与世界模型数据市场的领先数据供应商，以及全球仿真与合成数据技术最领先团队，光轮智能已与全球头部大模型、机器人及行业公司建立合作关系，客户覆盖英伟达、谷歌、Figure AI、1X Technologies、字节、阿里、智元机器人、银河通用机器人、丰田、博世、比亚迪、吉利等国内外顶尖企业。公司年营收突破亿元，订单需求持续指数型增长。

在具身智能商业化的前夜，为什么一家做「数据」的公司能获得如此广泛的客户认可？光轮智能究竟解决了什么问题？

⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业分享

超 15000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。

邀请从业者、开发人员和创业者，飞书扫码加群：

进群后，你有机会得到：

• 最新、最值得关注的 AI 新品资讯；
  

• 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码；
  

• 最精准的AI产品曝光渠道

下一个万亿机会指向 Physical AI

就在融资消息公布后不久，11 月 19 日，NVIDIA 发布 2026 财年第三季度财报，营收达到创纪录的 570 亿美元，同比增长 62%。在随后的财报电话会议中，CEO 黄仁勋明确指出：

Physical AI is already a multi-billion dollar business addressing a multi-trillion dollar opportunity and the next leg of growth for NVIDIA. （Physical AI 已经是一个数十亿美元的业务，正在应对一个数万亿美元的机会，这是 NVIDIA 的下一个增长引擎。）

同日，光轮智能创始人兼CEO谢晨博士受邀登上 NVIDIA 官方 YouTube 频道，深度阐述如何通过仿真与合成数据技术，解决 Physical AI 发展中的核心瓶颈。这段访谈随后被 NVIDIA 剪辑成短片，同步推送至 LinkedIn、Instagram、X（Twitter）及 Facebook 等全球社交媒体平台，引发行业广泛关注。

从融资消息到 NVIDIA 财报定调，再到创始人受邀登上 NVIDIA 官方频道——这一系列密集事件的背后，折射出 Physical AI 产业正在发生的深刻变化，以及数据基础设施在这个万亿赛道中的关键地位。

02机器人的「数据荒」：

Physical AI 面临的最大挑战

在 NVIDIA 官方频道的访谈中，谢晨博士开门见山地指出了机器人基础模型发展面临的核心瓶颈：

「机器人基础模型开发存在巨大的数据短缺问题。这与大语言模型非常不同——大语言模型有足够的互联网文本数据进行预训练，但对于机器人来说，现实世界中没有足够多的机器人完全部署并每天收集数据。」

无独有偶，就在次日的鸿海科技日上，NVIDIA 机器人产品线经理、黄仁勋之子 Spencer Huang（黄胜斌）在主题演讲中同样强调实体 AI 面临的最大瓶颈是「资料不足」——人类从出生就累积大量感知资讯，但物理世界的机器人学习却几乎没有可用的大型资料库，「物体怎么被抓取」「施力多少才安全」等基础行为从未被系统记录。

不仅是具身智能，世界模型的发展同样面临数据瓶颈。世界模型需要理解物理世界的因果关系、物体交互、动态变化，都需要大量高质量的多模态数据。

面对这个行业级难题，Spencer 给出了答案：

「人类需要 18 年完成基本教育，如果让机器人用同样的方式学习，那根本来不及。模拟就是答案（Simulation is the answer）。如果能让机器人在模拟中用比真实世界更快的速度学习，就能把 20 年的学习压缩到几小时。」

仿真合成数据，正在成为破解 Physical AI 数据困局的关键路径。而光轮智能，正是这个答案的实践者。

03打造机器人工程师的「创新实验场」

在 NVIDIA 官方频道的访谈中，谢晨博士详细展示了光轮如何通过仿真环境生成高质量合成数据，弥补真实世界数据的巨大缺口。

「光轮是一家面向机器人的合成数据和仿真公司，致力于提供一站式体验，用户进来后，获得他们需要的一切，快速构建、训练、测试和部署模型。这就像是为机器人专家打造的游乐场（playground for the robotics users）。」

NVIDIA 的 LinkedIn、Instagram、X（Twitter）及 Facebook 等官方推送亦特别引用了这句核心观点：「Lightwheel provides a playground for robotics users」。

光轮智能物理精确厨房场景：冰箱门铰链、桌布材质等细节真实还原

谢晨博士在视频中展示了光轮智能的核心能力： 为机器人开发者提供一站式合成数据与仿真解决方案，深度整合 NVIDIA Isaac Sim、Omniverse Cloud 及 OpenUSD 等技术栈。平台提供丰富的物理精确 SimReady 资产库——从厨房中冰箱门的铰链阻尼、抽屉的摩擦系数，到桌布的形变特性，每一个物理细节都经过精确物理建模，确保机器人在仿真中习得的「手感」能够迁移到真实世界。

光轮仿真案例：医疗手术、智能制造、自动化实验室、智慧农业、工业制造等多场景

在应用场景方面，光轮已为医疗手术机器人、智能制造产线、自动化化学实验室、智慧农业采摘等多个垂直领域提供数据支持。

04频繁互动背后：

NVIDIA 生态的核心伙伴

光轮创始人及CEO谢晨博士登上 NVIDIA 官方频道并非偶然。

仅在过去一个月，双方就展开了高频互动：10 月上旬，英伟达 Omniverse 与 Physical AI 产品营销高级总监、黄仁勋之女 Madison Huang 首次公开亮相直播，与光轮智能 CEO 谢晨一起探讨「如何缩小机器人在虚拟与现实之间的差距」；10 月底的英伟达 GTC DC 大会上，黄仁勋在主旨演讲中展示了光轮基于 Isaac Sim 与 Newton 所构建的高精度仿真资产与场景。

据光轮智能微信公众号报道：在技术层面，光轮智能为英伟达 GR00T、Cosmos 等模型提供合成数据支持，是 Omniverse 和 Isaac Sim 平台 SimReady 资产生态的核心贡献者，并与英伟达共同开发 Isaac Lab-Arena 测试框架和 Newton 物理引擎应用。

这些频繁互动体现了双方在推动生态建设上的紧密协作。对于光轮而言，与 NVIDIA 的深度合作不仅意味着技术背书，更意味着进入了全球最顶尖的机器人生态圈。

05加速数万亿美元产业

谢晨博士在视频结尾表示：

「仿真是机器人行业的加速器。我非常激动，因为我们正在加速这个 50 万亿美元的产业发展。」

这与黄仁勋口中的「Multi-Trillion Dollar Opportunity」不谋而合。

下一步，光轮智能将重点建设规模化交付能力，以匹配高速增长的客户及市场需求。公司定位为全球 Physical AI 与世界模型数据市场的第一数据基础设施提供商，致力于通过高质量仿真合成数据加速两大领域的商业化落地。

转载原创文章请添加微信：founderparker