（来源：中华工商网）

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日前，世界机器人大会在北京北人亦创国际会展中心举行。光轮智能以“构建物理AI的持续学习基础设施”为主题亮相展会，并发布全球首个十万小时级全模态人类行为开源数据EgoSuite-Open100K，同步推出RoboFinals仿真评测基础设施与RoboStack真实部署反馈平台。

据了解， EgoSuite-Open100K以10万小时人类行为数据为整体规模，覆盖7大类环境、128类场景、15000余个采集场景和15000余项任务。数据采用头部与腕部双视角，提供手部与全身位姿、语义标注和深度信息，支持模型学习精细操作、全身协调、事件内容及其发生时序。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，相关项目将捐赠给开放原子开源基金会孵化。

光轮智能联合创始人兼总裁杨海波在首发仪式上表示，具身智能仍缺少同时具备高质量、多样性、大规模的数据供给，行业在采集口径、标注规范、数据格式和时序组织上存在差异，不同设备产生的数据难以组合复用。EgoSuite-Open100K的开放，旨在让更多开发者以统一、可复用的数据基础开展模型研究。

与此同时，光轮智能推出“5年100亿具身智能数据共建计划”，重点推进三项工作：统一采集设备的数据模态、标注、时序、格式和质量标准；从模型失败中定位数据需求，定向补采并通过基准评测检验提升；共同优化仿真数据、第一视角人类数据、遥操作数据与评测数据的组合方式。

具身智能产业化面临“能不能量产、能不能干活、能不能稳定”三重拷问。传统中试验证给定工艺参数下的设备量产能力，而具身智能面对的是由本体硬件、模型、传感器、环境条件和任务流程共同构成的不确定性系统，需要验证不同模型、本体和版本在复杂条件下的系统能力。

光轮智能高管张鹏将具身智能中试所需的评测能力归纳为四个条件：可量化、可对比、可复现、大规模。RoboFinals通过标准化任务定义和固定随机种子提升结果可比性，依托SimFoundry物理仿真能力保持资产与场景的物理一致性，并支持大规模并行运行。评测系统记录失败模式，反向驱动数据生成和模型迭代，使评测从训练后的单一分数转化为面向产业落地的诊断工具。

在中试场景中，RoboFinals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真实业务，支持定制化工业Benchmark、多元异构机器人、任务成功判定、过程性评测、域随机化及大规模并发测评。

光轮智能解决方案副总裁张建伟介绍，RoboStack连接机器人与医院、工厂、仓储等真实场景，支持多场景模块化适配，轮式、人形和复合本体统一接入，百台级机器人集群统一编排下发，现场人员可进行远程接管和即时纠正。现场失败样本自动采集回传，回流数据驱动模型快速迭代，部署不再是训练和评测的终点，每一次真实运行都为下一轮学习提供新的数据和问题。

张建伟现场展示了骨科器械套件整理场景中Dexmate轮式机器人与夹爪、宇树H2与灵巧触觉手组合的异构本体协同部署流程。

光轮智能是参与Newton与EgoVerse两大物理AI国际标准共建的唯一中国企业。在仿真领域，与英伟达、谷歌DeepMind、迪士尼研究院、丰田研究院共同深耕拓展；在数据领域，与Meta、Scale AI等国际团队共同构建全球最大规模人类数据训练体系。

首发仪式现场，光轮智能与阿尔特、五八同城、吉利、新希望、宝通等生态合作伙伴签约，覆盖汽车、生活服务、工业、农业等产业场景，各方将围绕真实场景部署、数据采集、机器人本体、模型、算力和集成服务开展后续协作。（罗寿博）

（编辑 张晖）