摩尔线程与光轮智能达成战略合作，共筑国产具身智能仿真底座
摩尔线程与光轮智能战略合作，将融合国产GPU算力与自研仿真平台，构建高置信度仿真数据合成方案，以解决具身智能领域真机数据稀缺、成本高的难题。双方还将探索仿真-训练-评测全平台闭环，夯实自主可控的物理AI基础设施。
5月11日，新京报贝壳财经记者获悉，摩尔线程与光轮智能正式宣布达成战略合作。双方将基于摩尔线程的全功能GPU与夸娥（KUAE）智算集群，结合光轮智能自主研发的“求解-测量-生成”三位一体仿真平台，共同构建高置信度的仿真数据合成方案。此举旨在通过国产算力与先进仿真算法的深度融合，为具身智能领域打造坚实且自主可控的基础设施。
这次合作瞄准了具身智能行业一个长期存在的核心挑战：真机数据采集。现实世界中，物理数据往往稀缺、获取成本高昂，且难以覆盖多样化的场景，复杂的物理过程也不易稳定复现。为了跨越这道“数据鸿沟”，利用仿真技术生成高质量合成数据已成为关键路径。然而，这条路同样布满荆棘——仿真渲染所需算力呈指数级增长，构成了规模化生产的巨大瓶颈。
面对这一系列系统性难题，摩尔线程与光轮智能选择联手破局。双方计划深度融合国产GPU算力底座与自研仿真合成技术，构建一个从“真实轨迹”到“仿真建模”，再到“数据扩增”的完整国产化闭环。这不仅有望攻克诸如柔性体抓取物理模拟等技术难关，更重要的是，它让海量、高置信度合成数据的规模化“量产”从愿景走向现实。
可以说，这个正在形成的具身数据生成国产化闭环，既是光轮智能在数据与仿真领域深厚技术积累的体现，也充分展现了摩尔线程全功能GPU的全栈计算能力。两者的协同，显著提升了数据合成与生产的整体效能。这一实践标志着，双方正携手打造一套“具身智能数据生产基础设施”，旨在以完全自主的技术能力，支撑未来具身智能与机器人训练对海量数据的迫切需求。
展望未来，合作还将继续深化。双方计划在具身智能评测平台、物理AI高置信度闭环仿真等方向展开进一步探索，推动合作从当前的数据合成阶段，逐步走向覆盖“仿真-训练-评测”的全平台闭环。目标很明确：持续夯实自主可控的国产化物理AI基础设施，为行业的长期发展注入确定性。
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