近日，光轮智能（北京）科技有限公司（以下称「光轮智能」）完成数千万人民币的
Pre-A+
轮融资，
由北京市人工智能产业投资基金主导，股东经纬创投继续跟投
。本轮融资将用于自动驾驶、具身智能在端到端技术路线上的研发升级，进一步商业扩张和加速全球业务扩展。作为公司后续融资的财务顾问，华兴会长期陪伴公司成长，助力光轮智能在智能科技的浪潮中加速发展，共同探索空间智能的无限可能。
光轮智能成立于
2023
年，致力于为企业提供数据及以数据为中心的端到端解决方案。这套方案能够
通过合成数据来放大人类示范的效用，同时使用闭环仿真来加速
Self-play RL
（自我对弈强化学习），从而最终实现
Spatial Intelligence
（空间智能）
。
自成立以来，光轮智能已完成多轮融资，投资人包括
SEE Fund
无限基金、奇绩创坛、辰韬资本等多家知名创投机构。
公司创始人兼
CEO
谢晨博士曾在英伟达、
Cruise
以及蔚来等企业担任自动驾驶仿真负责人，从
0-1
搭建上述企业的合成数据体系，国际首创将生成式
AI
融入仿真。
首席科学家赵昊在清华大学智能产业研究院任助理教授，曾主导研发全球首个开源的模块化真实感自动驾驶仿真器
MARS
。公司组建了一支具有国际顶尖生成式
AI
、仿真、合成数据研发和落地能力的交叉背景团队。
在研发成果上，光轮智能基于
“Real2Sim2Real+Realism Validation”
的核心技术栈，提供
3D
混合渲染、物理真实、高度交互的合成数据与以数据为中心的端到端解决方案。
“
仿真技术是实现端到端自动驾驶与具身智能算法落地的关键路径。不同于以服务评测为目的的传统仿真，光轮智能基于以训练为中心的仿真，深度结合生成式
AI
以及对合成数据真实性和效用性的评测能力，高效生成高质量合成数据，迅速支持高阶量产自动驾驶需求，并已服务国际最顶尖具身智能公司。
”
光轮智能
CEO
谢晨表示。
自特斯拉
FSD V12
自动驾驶系统诞生，国内外掀起自动驾驶端到端技术路线的新风潮。
然而，由于技术架构的变化和对复杂环境的适应性需求，数据成为了提升端到端算法效果的核心。
相对应的数据能力，自然已成为新一代自动驾驶算法的竞争主战场。
其中，合成数据能够放大真实数据价值，有效解决数据采集难、标注贵和迭代速度慢等痛点，已经成为特斯拉、
Open AI
、英伟达等公司端到端架构下
“
数据饥渴
”
困境的高效解决方案。
光轮智能在数据
Pre-train
（预训练）与
Post-train
（后训练）阶段均有布局，既能支持基于模仿学习的模型训练，也能通过闭环仿真构建基于
Self-play RL
（自我对弈强化学习）的训练与评测新范式。
在自动驾驶之外，机器人等具身智能领域的数据短缺情况更加明显。谷歌所用的真实数据来自
13
台机器人，耗时
17
个月采集。数据采集成本与效率成为模型能力攀升的瓶颈。
光轮智能提供的合成数据，基于拟真的物理模型与强大的泛化能力而来，与真实数据、互联网数据共同组成模型训练的数据金字塔，服务具身智能算法演进。
今年
9
月，光轮智能的合成数据解决方案获得了来自博世的全球创新奖。在商业进展方面，也取得了众多突破。
其中，在自动驾驶领域，光轮智能已与多家国内外头部主机厂和
Tier 1
供应商签约并交付服务，为多个中国自主品牌出海提供数据服务、为
Tier 1
供应商和自动驾驶公司提供
Corner Case
（长尾场景）数据，与多家头部主机厂合作加速端到端算法量产落地。
具身智能方面，光轮智能已与美国的具身智能公司
Figure AI
达成合作。
北京市人工智能产业投资基金
表示
：
“
数据匮乏是通往
AGI
