盖世汽车获悉，在刚刚开幕的2026 世界人工智能大会(WAIC 2026)上，光轮智能携物理AI数据与评测基础设施亮相，集中展示了由数据、评测、落地部署与反馈构成的物理AI持续学习系统。
光轮智能的物理AI持续学习系统由SimFoundry 、EgoSuite 、RoboFinals 和RoboStack 四个部分组成，共同形成 Real2Sim2Real 持续学习闭环。
图片来源：光轮智能
EgoSuite(数据)：提供真实经验，面向人类行为数据，沉淀高质量、规模化、跨本体的人类操作经验，主要是人类在真实世界中的观察、操作、纠错和长程任务经验，为机器人提供可规模化学习素材；
RoboFinals(评测)：是检验机器人能力的“考场，面向工业级规模化评测，通过标准化任务、可复现环境和可比较指标，判断机器人模型学会了什么、能力边界在哪里、失败模式是什么，并反向定义下一轮数据需求；
RoboStack(部署)：回流部署反馈，机器人进入工厂、仓库、农业、物流等产业现场后，会持续遇到新的任务分布、异常情况、失败样本和现场约束，这些反馈被重新带回数据、仿真和评测系统，成为下一轮学习的起点。
SimFoundry：是支撑上述“数据-评测-部署”闭环的物理 AI 仿真基础设施，解决的是更底层的问题：如何把真实世界规模化转化为机器人能够学习、训练和验证的仿真世界。
目前，光轮智能已在人类视频数据、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。据悉，全球前五的世界模型团队均与其合作，客户覆盖国内外主流具身大模型团队、机器人本体厂商与产业客户。其中质量数据资产已实现跨客户、跨任务复用，部分优质场景数据复售超过 10 倍
这意味着，光轮智能所提供的已经不是某一环节的单点能力上网配资炒股，而是一套能够服务不同模型路线、不同机器人形态、不同产业场景的通用型基础设施能力。
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