这波AI淘金热里，卖“铲子”的公司正闷声发财，“征服”了几十家国内外巨头！

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文章摘要

光轮智能联合创始人杨海波阐述了合成数据在人工智能发展中的关键作用。随着AI向物理世界拓展，外部合成数据供应成为新兴商机，而光轮智能正专注于为具身智能行业提供3D合成数据解决方案。该公司服务对象涵盖英伟达、比亚迪等数十家头部企业，其年轻化技术团队在创业初期便实现产品商业化落地，成立数月即完成数千万级融资并盈利，反映出市场对高质量合成数据的迫切需求。

物理交互真实性与人类示范机制构成光轮智能的核心技术壁垒。与传统AI公司不同，其合成数据不仅注重视觉真实，更强调模拟拉开冰箱门、操作微波炉等动作中的力学反馈。杨海波指出，具身智能训练需要数据具备与物理世界交互时的真实参数，这要求合成数据必须精确模拟摩擦阻力、机械阻尼等物理特性。该公司去年实现的物理级仿真突破，使其能生成满足具身智能预训练阶段99%数据缺口的高质量内容。

在方法论层面，人类专家示范数据被视作算法突破的关键。光轮智能通过放大专家遥操作数据来泛化多样操作范式，这与特斯拉FSD采用五星驾驶员数据的逻辑一致。杨海波明确反对纯AI生成数据的”永动机”模式，认为合成数据的本质是放大人类认知。为确保有效性，公司建立了包含场景分布对齐、动态生成策略调整在内的闭环验证体系，其与英伟达合作将GR00T N1模型成功部署汽车生产线的案例，印证了该机制的实践价值。

商业策略上，光轮智能选择聚焦可标准化的具身数据产品而非仿真工具。杨海波提出，初创企业应拒绝”囫囵吞枣式”接单，需评估客户需求的普遍性与付费可持续性。这种定位使公司在合成数据尚未爆发时便建立现金流正循环，其定制化方案既服务中国车企出海，也推动端到端智驾算法落地。面对AI领域”赢者通吃”的竞争态势，杨海波强调创业者必须构建数据闭环能力，避免被技术迭代淘汰。

行业视角来看，Meta拟150亿美元入股Scale AI的事件凸显数据在AI竞赛中的战略地位。光轮智能将自身比作AGI时代的”卖水人”，通过提供基础设施级数据服务参与产业变革。杨海波预判，2024年下半年合成数据行业拐点将超预期到来，这为具备技术差异化与商业落地能力的公司创造了历史性机遇。