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【智能化】光轮智能完成Pre-A+轮数千万融资

汽车 2024-11-01 21:43 四川

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。

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、OpenAI、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。

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