2026央視總台春晚可謂異彩紛呈，多家人形機器人分別以語言類演出、歌曲演出、武術演出、微電影演出等形式亮相春晚舞台，為觀眾帶來高難度動作表演。而在人形機器人爆火的背後，其實是一項重要的基礎設施——模擬技術底座，在背後承托。
光鮮舞步背後的「數據荒」
跑酷、跳馬、後空翻、雙節棍、醉拳，春晚機器人這些炫酷的動作讓人嘖嘖稱奇。鮮為人知的是，動作能夠完美呈現，憑藉的是高質量數據的「海量投喂」。然而，擺在整個行業面前的難題是：服務人形機器人的數據極其短缺，真實採集不僅效率低、成本高，更無法提供多樣性場景。
《具身智能發展報告2025》中提到：缺乏數據成為人形機器人能力突破的重要壁壘。真實數據面臨獲取成本過高，廣泛、高質量和多樣化的挑戰。
清華大學自動化系教授趙明國則更為尖銳：大語言模型的成功源於人類語言數據的「標準化」與「海量」，但物理世界的視覺、觸覺數據「非常不規範」，想簡單照搬大模型那套邏輯「是行不通的」。
光輪智能聯合創始人兼總裁楊海波在接受記者採訪時分析認為：「人形機器人的數據需求量至少是自動駕駛的1000倍。」他解釋，自動駕駛面臨的問題是通過視覺演算法來防止碰撞，而人形機器人不僅需要視覺理解，還要能夠理解這個世界的物理信息和動作交互，比如能夠感受金屬和衣服不同的材質，感受拉開冰箱門不同的磁吸力、阻尼力。
突圍：模擬構建「數字平行世界」
（機器人在光輪智能模擬環境中插拔網線）
面對真實數據採集成本高、周期長、風險大且不可復現等多重限制，行業逐漸發展出一個基本共識：在模擬中訓練、評測機器人，是讓人形機器人具備學習能力的前提。
這種思路誕生出一條新路徑，即用模擬構建出一個「數字平行世界」，不僅模擬重力、碰撞、摩擦等基礎物理現象，更能精確還原材料形變、液體流動、柔性物體操作等複雜交互，讓機器人在虛擬環境中完成訓練。在這個「數字平行世界」中，人形機器人原本漫長的訓練周期可壓縮到數周甚至更短，且訓練出的技能具有跨本體部署的能力。
總部位於北京海淀的光輪智能，正在把這條唯一可行的路徑真正走通。這家成立僅3年的初創企業，憑藉全棧自研的「求解—測量—生成」三位一體模擬技術架構——從自研物理求解器到自動化測量工廠，再到規模化評測平台，已經形成一套完整且自主可控的基礎設施。
據了解， 本屆春晚亮相的機器人團隊，其舞台動作訓練背後，不可或缺的便是光輪智能的數據支撐。
從技術引領到國際標準制定
除了收穫國內位元組跳動、阿里巴巴、銀河通用等領先企業的高度認可，光輪智能還憑藉技術引領優勢，與英偉達、谷歌等全球頭部企業展開深度合作，共建產業生態。目前，國際主要具身智能團隊中，超過80%的模擬資產和合成數據都來自光輪。
楊海波在採訪中也提及，「模擬技術和數據質量好不好，客戶是唯一的試金石。不只是交付數據，更應具備演算法能力，與客戶共同迭代數據的『配方』。」
此外，光輪智能還在定義具身智能相關行業標準上邁出關鍵一步。據了解，光輪智能與英偉達共同定義了模擬資產的物理和工程標準，確保模擬資產能夠真正用於訓練、評測和策略驗證。
光輪智能還與ai先驅李飛飛所創立的world labs深度合作，共同構建全球首個面向人形機器人的可規模化具身評測體系；此外，光輪智能自研的leisaac模擬工作流已被全球最大ai開源社區hugging face官方文檔納入，成為全球百萬開發者的「模擬標配」。
這意味著，以光輪智能為代表的中國全棧自研模擬技術，在不斷迭代中已經實現引領全球，並成功定義行業標準。
產業爆發期臨近 行業前景向好
行業普遍認為，2026年是具身智能從概念走嚮應用的關鍵拐點。多家機構預測，年內人形機器人頭部廠商將實現萬台級交付，人形機器人銷量有望突破10萬台。而越過這一量級門檻後，數據的需求將再次躍升。
一個共識已經明確：具身智能下一步的發展目標是讓機器人以更低成本、更高效率地走進工廠、醫院、家庭等，讓機器人像人一樣靈活處理各種狀況，真正實現大規模普及和商業化。模擬平台在其中的重要性不言而喻。
在這樣的行業願景下，楊海波認為，以光輪智能為代表的中國企業，只有把數據生成和訓練的全鏈路牢牢抓在自己手裡，才能在面臨算力波動、場景變遷和硬體升級等行業複雜情況時掌握迭代的主動權，真正做到科技自立。
春晚的喧囂逐漸歸於寂靜，具身智能行業卻熱潮湧動。真正的考驗在於——誰能率先讓機器人走出春晚舞台，走進千家萬戶與千行百業。（工人日報客戶端記者 張才）
來源：工人日報客戶端
