北京
8月20日消息，2026世界机器人大会（WRC 2026）期间，光轮智能以“构建物理AI的持续学习基础设施”为主题亮相，并发布EgoSuite-Open100K人类行为开源数据集、RoboFinals中试基地仿真评测基础设施和RoboStack真实场景部署与反馈平台等阶段性成果。
据介绍，光轮智能希望通过Real2Sim2Real基础设施，将真实世界数据、物理仿真、规模化评测和真实部署反馈连接起来，形成机器人持续学习闭环，让机器人从人类示范中学习，在仿真环境中反复试错，并通过真实部署产生的新数据进一步迭代模型。
此次发布的EgoSuite-Open100K为十万小时级全模态人类行为开源数据集，整体规模达到10万小时，覆盖7大类环境、128类场景、15000多个采集场景及15000多项任务。数据采用头部与腕部双视角，并提供手部与全身位姿、语义标注及深度信息，可用于模型学习精细操作、全身协调和任务时序等能力。
据悉，首批数据将在Hugging Face和AtomGit同步开源，面向学术研究与商业训练使用，相关项目还将捐赠给开放原子开源基金会孵化。光轮智能同时推出5年100亿具身智能数据共建计划，围绕开放数据标准、评测驱动的数据闭环以及数据与模型协同设计等方向推进生态建设。
在仿真评测方面，光轮智能发布RoboFinals中试基地仿真评测基础设施。与传统中试主要关注设备能否稳定量产不同，具身智能还需要验证不同模型、本体及版本在复杂条件下的任务成功率、性能退化边界和失败原因等。
RoboFinals以“可量化、可对比、可复现、大规模”为核心，通过标准化任务定义、固定随机种子以及SimFoundry物理仿真能力，对不同机器人和模型进行规模化并行测试。目前，该平台面向工业制造、物流仓储、电力巡检、特种作业、商业服务和医疗康养等场景，支持定制化工业Benchmark、多元异构机器人及大规模并发测评。
面向真实部署环节，光轮智能还发布了RoboStack平台。该平台连接机器人与医院、工厂、仓储等真实场景，支持多本体接入、百台级机器人集群统一编排、远程接管及实时监控等能力。
机器人部署过程中产生的失败样本和人工接管数据可以自动采集回传，并重新进入数据补采、模型训练和仿真评测环节。由此，真实部署不再是机器人训练的终点，而成为下一轮模型迭代的数据来源。
此外，光轮智能还披露了在物理AI国际标准方面的进展。据介绍，公司目前是Newton仿真技术委员会唯一中国企业成员，同时也是EgoVerse人类数据委员会唯一中国企业成员，分别参与具身智能仿真和人类行为数据相关标准建设。
首发仪式现场，光轮智能还与阿尔特、五八同城、吉利、新希望、宝通等生态合作伙伴完成签约，将围绕真实场景部署、数据采集、机器人本体、模型、算力及集成服务等环节展开合作。
光轮智能方面表示，通过EgoSuite、SimFoundry、RoboFinals和RoboStack四大平台，公司正在构建覆盖“人类数据—物理仿真—规模化评测—真实部署反馈”的Real2Sim2Real持续学习系统，推动机器人从单次训练和演示进一步走向真实场景中的长期学习与迭代。（定西）
本文来源：网易智能
责任编辑：
葛嘉淼_NBJS32703
