新浪科技讯 7月21日下午消息，在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上，光轮智能展示了围绕“数据—评测—部署反馈”构建的物理AI持续学习系统及其落地进展，并介绍了公司商业可持续成果。据光轮智能相关负责人介绍，公司高质量数据资产已实现跨客户、跨任务的规模化复用，在人类视频数据、仿真合成数据与工业级仿真评测三个关键领域实现全球交付第一，全球前五的世界模型团队均已与光轮智能建立合作，部分优质场景数据复售超过10倍。

　　随着具身智能进入规模化落地阶段，决定机器人持续进化的，已不仅是模型本身，更是支撑其持续学习的数据、仿真、评测与部署反馈基础设施。本届WAIC，光轮智能展示了围绕“数据—评测—部署反馈”构建的物理AI持续学习系统，该系统由SimFoundry、EgoSuite、RoboFinals、RoboStack四者共同构成持续学习闭环。

　　其中，SimFoundry能够把真实世界的物体、物理规律和操作过程，变成物理真实的仿真环境，让机器人可以反复练习、快速成长；EgoSuite通过采集海量高质量人类第一视角操作数据，并自动完成标注和质检，为机器人和世界模型提供高质量、大规模和多样的人类经验；RoboFinals则能将多样化真实场景转化为物理真实的仿真评测集，让机器人在进入真实场景前先完成系统性的云上规模化考试，知道哪里做得好、哪里还需提升；RoboStack则能在机器人落地部署后持续收集新的经验和失败案例，再回到训练系统不断学习进化，加速机器人落地部署实现作业。

　　目前，SimFoundry已实现了从真实物理规律到高保真仿真环境的系统贯通，并已在实际客户场景中跑通Real2Sim2Real持续学习闭环，可确保机器人每一次真实部署均能反哺下一轮数据生成与模型迭代。RoboFinals已实现仿真评测结果与真实产线表现的高度线性相关，规模化仿真评测具备了对真实工业场景表现的预测能力。

　　对于物理AI而言，仿真规则决定“如何学习”，数据规则决定“向谁学习”，二者共同影响机器人产业发展。在构建数据规则上，光轮智能作为Newton仿真技术委员会成员，正与英伟达、谷歌DeepMind等顶尖机构共同参与下一代物理AI仿真基础设施的规则共建；在数据领域，作为EgoVerse人类数据委员会唯一中国企业，与Meta、Scale AI等国际团队共同构建全球最大规模的人类数据训练体系。（文猛）