科普时报记者 陈杰
机器人能完成后空翻，却拧不开一个瓶盖——算法与真实世界之间，横着物理AI的“最后一公里”。机器人想要跨过去，光有灵活的机械臂不够，还需要有一颗被高质量数据“喂饱”的大脑。
近日，全球机器人行业权威媒体The Robot Report公布全球五大物理AI基础设施平台榜单。成立仅三年的中国公司光轮智能（北京）科技股份有限公司入选，与英伟达、Scale AI、Applied Intuition、Hugging Face四家国际巨头同列。
榜单上，五家企业各占生态位：英伟达提供计算与仿真基座，Scale AI主攻真实数据生产，Hugging Face构建开放生态，Applied Intuition负责场景验证，而光轮智能则是唯一聚焦机器人“持续学习闭环”的企业。
所谓“持续学习闭环”，通俗说就是让机器人不仅会“看”，还会“纠错”和“迭代”，要解决的是机器人如何观察世界、发现错误、更新能力，最终形成完整学习系统。“我们不是在做一家数据公司，而是在帮整个行业建一所可以持续运转的‘学校’。谁需要训练机器人，谁就可以来。”光轮智能联合创始人兼总裁杨海波说。
今年8月，光轮智能开源十万小时全模态人类行为数据集EgoSuite-Open100K。杨海波透露，目前该数据集已服务30多家头部模型企业，优质标品数据复售倍数超过10倍，平均采购需求超20万小时。
更值得关注的是，光轮智能正在深度参与国际标准的制定：今年7月加入EgoVerse国际具身人类数据委员会，是该委员会唯一中国企业成员；今年5月受邀加入国际开源物理仿真引擎Newton技术指导委员会，与英伟达、谷歌DeepMind、迪士尼研究所、丰田研究院共同推动下一代物理AI仿真基础设施的技术治理。
至此，光轮智能成为同时进入物理AI基础设施、仿真技术与人类数据三大国际核心阵列的唯一中国企业。业内人士认为，未来全球物理AI的竞争，不仅取决于能造多少机器人，更取决于谁能建设支撑机器人持续学习和规模进化的基础设施，谁能参与定义数据如何生产、能力如何验证和系统如何落地。
（受访者供图）
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