文章核心观点 - 具身智能行业正面临模型进步速度远超评测能力的瓶颈，规模化评测成为关键制约因素[18][20][22][23] - 为解决此问题，行业两大关键基础设施公司——李飞飞旗下的世界模型公司World Labs与仿真合成数据公司光轮智能宣布合作，标志着具身智能正式迈入“评测驱动时代”[1][2][76] - 双方合作基于“数字表亲”理念，分工明确：World Labs的Marble产品解决高保真3D环境生成的规模问题，光轮智能则提供与真实物理对齐的资产及评测闭环，共同构建可规模化运行的仿真评测系统[3][45][49][51] World Labs（世界模型公司）分析 - 公司由AI领域权威人物李飞飞创立，成立仅两年已融资数亿美元，股东包括Andreessen Horowitz、英伟达、Databricks、Adobe等顶级风投与AI生态公司[4][5][17] - 公司选择“空间智能”作为AGI发展路线，旨在构建能感知、生成、推理并与环境互动的世界模型，以突破大语言模型的智能天花板[6][7] - 核心产品Marble是一款可视化世界模型，仅需一句话、一张图片或一段视频等轻量输入，即可生成高保真、持久、可下载的3D环境，支持导出多种格式，并内置AI世界编辑器Chisel[8][9][11][12][14] - Marble主要服务于视觉特效、游戏开发等领域，实现了“一句提示→生成3D世界→一键导出至Unity”的生产力链路，但其生成的世界缺乏物理参数，需与物理引擎结合才能用于机器人训练与评测[15][16][36] 光轮智能（仿真合成数据公司）分析 - 公司是当前最炙手可热的具身智能基建公司，与英伟达关系紧密，深度参与其仿真系统底层共建，是Newton物理引擎的早期验证者和开发合作者[54][55] - 公司在仿真合成数据市场占有率极高，服务了全球前三的世界模型公司，国际主要具身团队的仿真资产和合成数据80%以上来自光轮智能[58][59] - 公司构建了三位一体的自研仿真技术体系：1）自研GPU物理求解器，支持百万级自由度并行计算；2）全自动虚实对标物理测量工厂；3）将真实物理特性规模化映射为SimReady资产与场景[52] - 基于其基础设施地位，公司推出了工业级仿真评测平台RoboFinals，并与英伟达联合打造了开源仿真评测框架Isaac Lab Arena，致力于成为行业评测标准[63][64] 行业瓶颈与解决方案 - 具身智能模型迭代速度极快（几乎每隔一两周），现有学术基准已无法准确评估其能力，行业缺乏有效的规模化评测手段[20][22][23] - 在真实物理环境中测试机器人成本高昂、难以规模化，且存在安全风险，仿真被视作规模化评测具身智能的唯一可行路径[24][27][28][29] - 李飞飞提出的数据金字塔框架中，仿真合成数据被视为最具可扩展性的主干数据形态，是解决数据与评测这一根本约束的关键[31][32][35] - 传统追求“数字孪生”（一比一复刻真实世界）的仿真方式成本极高、无法规模化，行业转向“数字表亲”理念，即追求物理与空间结构可信，细节允许近似[42][43][44][45][46] World Labs与光轮智能的合作细节 - 合作本质是“世界模型×仿真基础设施”的历史性交汇：World Labs解决“世界从哪来”，光轮智能解决“进步怎么被衡量”[3] - 分工明确：Marble负责将环境创建时间从数周压缩到数分钟，解决环境生成的规模问题；光轮智能则承担仿真中最难的部分——提供与真实物理对齐的资产及构建评测闭环[47][49] - 合作旨在构建一个世界、行为、评测高度耦合的闭环系统，使仿真成为一个可重复运行、可持续扩展的数据生产系统，让规模化评测第一次真正成为可能[50][51] - 此次合作有深厚的学术渊源，李飞飞在斯坦福时期推动的BEHAVIOR系列研究及其2025年的BEHAVIOR Challenge，早已为具身智能建立长期、可扩展的评测工程奠定基础[38][40][41] 评测驱动时代的行业意义 - 随着众多大模型公司、机器人本体公司及行业巨头涌入，具身智能路线高度分叉，行业亟需能指引方向的“路标”或“北极星”[65][67][68][69][70] - 好的评测不仅能评估模型能力，更能提前发现技术瓶颈、反向塑造研究方向，是具身智能发展中必须与模型同步扩展的系统级能力[71][72] - 作为仿真与评测基础设施提供商，光轮智能处在所有技术路线之上而非其中，这使其最适合承担客观的行业评测角色[73][74] - World Labs与光轮智能两大关键基建的联手，串联起从环境生成到物理仿真再到规模化评测的全链条，有望推动具身智能行业进入以评测为驱动的新发展阶段[75][76]