—— 单场景成本压至 10 美元内
亿宸资本领投虚时科技天使 + 轮，卡位物理 AI"数据弹药库" 环节。成立于 2024 年的虚时科技聚焦仿真训练基础设施，自研 IntimeVerse 系统将单场景生成成本从数百美元压至 10 美元内、周期缩至分钟级，以少量真机微调弥合 Sim2Real 鸿沟，将真机操作成功率提升 40%。今年 5 月，公司与地瓜机器人联合推出平台 AnySceneGen，地瓜已用其生成超百万条训练数据；公司完成业界首个 100% 仿真分拣方案，并进入新能源、具身厂商订单交付。团队来自亚马逊 Alexa 与中科院自动化所，覆盖仿真到真机落地全链路。
近日，无问智科完成数亿元 A 轮融资，由洪泰基金领投，洪山资本、中电数融、狮城资本跟投，老股东超额追投。公司围绕 "世界模型 × 数据工厂 × 世界模拟器" 技术体系，构建 "采集世界 — 生成世界 — 模拟世界" 的 Real2Sim2Real 闭环，月度数据生产能力超 2 万小时，SimReady 资产构建提速约 300 倍。目前具身智能业务订单达数亿元，同比增长超 3000%。本轮资金将用于世界模型研发、数据工厂升级与 SimReady 资产体系建设，打造通用物理 AI 数据基座。
—— 具身智能亟待统一 ＂标尺＂
2026 年过半，具身智能模型快速涌现，但模型数量的增长并未让行业变得更清晰，横向能力对标反而越缺乏统一参照。本文以新上线的 RoboColiseum 仿真评测平台为切入点，梳理了其 89.5% 的仿真与实机相关性、四类能力子榜及失败可追溯的设计逻辑，并全景呈现了工信部行业标准、企业评测平台、国际联合评估网络等多方入局态势。文章直指具身评测之难的本质 —— 动态物理世界无法压缩为标准问答、真机成本高昂、Sim2Real 鸿沟难以弥合、榜单更新滞后于模型迭代，而评测体系作为产业核心基础设施，其共识形成正在加速。
—— 仿真数据打破真机数据瓶颈，虚实融合构建数据飞轮
当下具身智能行业普遍依赖真机采集交互数据，但真机模式正遭遇成本、场景覆盖、并行产能三重天花板，Sim2Real 仿真训练路线从辅助工具升级为核心数据生产载体。国内赛道分化出两大玩家阵营：苏度、银河通用等全栈企业自研仿真引擎，以虚拟数据为主、真机微调为辅训练机器人模型；光轮智能、谋先飞、群核科技、凌迪科技等基建厂商输出标准化仿真平台、3D 资产与专用数据集，补齐行业底层工具短板。行业共识逐步形成：仿真不会完全替代真实数据，但虚实融合的数据生产体系，是具身智能迈向规模化通用能力的必经之路，而仿真环境的经验生产能力，将成为下一阶段产业核心竞争壁垒。