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近日,国产摩尔线程与光轮智能达成战略合作。仿法强双方将依托摩尔线程全功能GPU与夸娥(KUAE)智算集群,真算筑国真底座结合光轮智能“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台,强联联合打造高置信度仿真数据合成方案,手摩身智以国产算力与仿真算法的尔线色色的软件深度融合,为具身智能发展夯实自主可控的程联产具基础设施。

本次合作直击具身智能行业的轮智核心痛点:真机数据采集长期面临物理数据稀缺、成本高昂、共能仿场景覆盖不足、国产复杂物理过程难以稳定复现等难题。仿法强为跨越数据鸿沟,真算筑国真底座高质量仿真合成数据成为关键路径,强联但其规模化生产又面临渲染量指数级爆炸的手摩身智算力瓶颈。以典型操作任务为例,下载QQ号单条轨迹泛化后渲染量可达4.8万帧(如图2),数百条轨迹即达数百万帧规模,传统算力难以支撑。这类海量并发渲染与复杂物理仿真任务,对GPU的AI计算、图形渲染、物理仿真等全功能能力提出刚性要求,硬件级光线追踪更是确保合成数据物理真实度的关键。

图1:合成数据示例,一条机械臂任务的执行轨迹中,包含了5个视觉相机机位的画面渲染,用于机器人的视觉仿真数据生成。

图2:4种装修风格,叫床声4个灯光环境,形成16组渲染结果。每一组渲染配有5个机位,每个机位有600帧画面需要渲染。最终,单条轨迹的渲染总量达4.8万帧。
国产算力×仿真算法,构建具身智能合成数据平台
为系统性应对上述挑战,摩尔线程与光轮智能充分发挥各自优势,通过国产GPU算力底座与自研仿真合成技术的深度协同,共同构建起“真实轨迹→仿真建模→数据扩增”的完整国产化闭环,不仅攻克了柔性体抓取物理模拟等技术难关,更让海量、高置信度合成数据的规模化“量产”成为现实。
光轮智能作为全球领先的wc物理AI数据与仿真基础设施企业,首创"求解—测量—生成"三位一体全栈自研仿真平台,为此次合作提供了核心算法与仿真资产支撑。
仿真层,光轮自研高精度GPU物理求解器具备可微分、多物理、多材质统一求解,支持刚体、柔体、流体、颗粒等复杂物理过程的高精度实时仿真,并已适配摩尔线程MUSA架构,在MTT S5000智算卡上依托全功能GPU原生加速与光线追踪硬件单元,实现高效稳定运行与高保真渲染。与此同时,光轮依托首创物理测量工厂与虚实对标方法论,浪浪视频将真实世界中的质量、摩擦、接触、形变等关键物理参数引入仿真环境,结合SimReady标准体系,确保仿真资产可验证、可复用、可规模化,核心物理参数仿真准确度达99%以上,为高置信度合成数据生产提供物理真实基础。平台层,构建覆盖场景构建、任务生成、仿真执行到评测验证的闭环,形成以RoboFinals为代表的系统化评测能力,结合摩尔线程的国产 GPU 算力底座与大规模并发能力,实现位姿、物性、视角与环境条件等维度的高效泛化,推动具身数据从有限采集走向规模化生成。

图3:模拟机械臂抓取不同质量的柔性物体(抓取物从左往右,质量依次变大)
摩尔线程充分发挥全功能GPU算力底座优势。基于自研MUSA架构,其单颗芯片实现同时支持AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算与超高清视频编解码的技术突破,为具身智能合成数据生产提供一体化、全链路的算力支撑。旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000,作为国内极少数同时支持硬件级光线追踪与AI训推的国产GPU,内置独立的光线追踪硬件单元(RT Core),可支撑复杂物理场景的实时高保真渲染。基于MTT S5000的夸娥千卡智算集群,凭借全精度通用计算能力,为海量合成数据生产提供稳定、高效的算力保障,支撑单一任务即可在位姿、物性、视角与环境条件等维度实现高效泛化,推动具身数据从有限采集走向规模化生成。与此同时,摩尔线程全功能GPU支持光轮自研的物理求解器,实现柔性体动力学、刚体碰撞、流体模拟等复杂物理计算,确保合成数据在物理一致性上达到工业级精度要求。

图4:使用MTT S5000 RT Core硬件光线追踪加速渲染,可以获得 2.7倍的性能提升。
双方协同构建的具身数据生成国产化闭环,既体现了光轮智能在数据与仿真领域的深厚积累,也彰显了摩尔线程全功能GPU全栈计算能力,对数据合成与生产效能的显著提升。这一实践标志着摩尔线程与光轮智能正在携手打造“具身智能数据生产基础设施”,以国产自主的技术能力支撑起具身智能与机器人训练的海量数据需求。
共筑国产物理AI底座:引领具身智能生态迈向自主可控
此次的合作,不仅是技术的强强联手,更意味着国产具身智能基础设施能力,正从单点突破走向更深层次的协同建设。双方验证了国产自研物理求解器与国产全功能GPU算力底座的深度兼容能力,为行业提供了从算法到芯片全面协同攻关的可复制范本,也为具身智能行业提供了从算力、算法到数据的全栈式价值。
未来,双方将继续深化合作,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走向“仿真-训练-评测”全平台闭环,持续夯实自主可控的国产化物理AI基础设施,加速人工智能走向物理世界的进程。
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关于摩尔线程
摩尔线程以全功能GPU为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业,为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。
关于光轮智能
光轮智能致力于为物理 AI 构建数据与仿真基础设施,依托首创“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台,提供高质量和规模化的数据生成、工业级仿真评测等产品,加速物理 AI 落地。目前,国际主要具身智能团队中,超过 80% 的仿真资产与合成数据来自光轮智能,全球前五的世界模型团队均已与光轮开展合作。
泉州:数据监测助力 打击商标侵权
网购泉州某知名品牌的鞋子,收到货却发现是盗版商品,市民小吴十分无奈。记者从泉州市市场监督管理局了解到,对于“安踏”“鸿星尔克”“利郎”“匹克”“乔丹”“特步”等知名品牌,他们组织对淘宝、天猫、京东、拼多多等平台、网站开展数据监测,并进行数据汇总以及审核比对,为精准判定商标侵权违法行为提供保障。
“双十一”前夕,市民小吴在淘宝上某一店铺看中了一款泉州某知名品牌的鞋子。“当时在旗舰店查找了很久还是没有发现这款鞋,我觉得可能这款鞋是旗舰店下架了或者其他原因,所以就在某一店铺买了。”小吴说, 鞋子到手之后,他发现鞋子边缘的刷胶有点外露。心生疑问的小吴把图片发给了该品牌官方旗舰店,工作人员详细查证之后回复,的确没有这款鞋。目前,小吴正在向淘宝申请退款。
泉州市市场监督管理局的监测结果显示,在全国范围内有关“安踏”“鸿星尔克”“利郎”“匹克”“乔丹”“特步”旗舰店共2829家,商品40492件。涉嫌未经授权使用权利人享有商标图片的店铺有2813家,其中淘宝1129家、占比40.14%,天猫343家、占比12.19%,京东183家、占比6.51%,拼多多1158家、占比41.17%。
下阶段,泉州市市场监管部门将联系泉州品牌企业,让企业对涉嫌未经授权使用权利人享有商标图片的店铺进行甄别,及时助推企业维权打假。对依法登记的网络经营者在京东、淘宝平台参与促销活动中发布的信息开展监测,重点监测网店经营主体、促销信息公示情况;商品和服务广告宣传情况;七日无理由退货情况;销售、附赠的商品情况等经营情况,进一步规范网络市场秩序,保障人民群众合法权益。
通过监测,相关部门共发现问题17条,其中涉嫌主体信息公示违规9条、超范围经营3条、虚假宣传线索2条、商标违法线索3条。相关存在问题及违法线索已由辖区市场监管部门进行处理。(泉州晚报记者 魏婧琳)
文物保护薪火相传 南安小学生志愿者参与文保活动
文物保护,后继有人。近日,全国重点文物保护单位南安中宪第和南安市级重点文物保护单位“海上誓师”石刻迎来一群特殊的志愿者。他们来自南安市石井中心小学,小小年纪却热心文保工作,获得了家长和老师的交口称赞。
“学生们积极性特别高!”志愿服务小队领队洪婉惠是石井文化遗产志愿服务队成员。该志愿服务队在专业部门指导下,曾多次参与文化遗产保护工作。此次组织学生参加文保志愿活动,让孩子们通过对文物建筑的保护,更好地了解文物建筑的历史价值和文物价值,也将文化遗产保护志愿服务的“火炬”传递给下一代。
在听完文物保护注意事项后,身着红色校服的学生们,便认真投入到文化遗产保护志愿服务工作中。他们手持扫把、铲子、簸箕等工具,认真仔细清理文物建筑周边杂物。通过这样的活动,大家对文保工作有了更深的认识,学生李元萱说:“文物是老祖宗留下来的宝贝,是多少钱也换不来的。”活动中,她听到了很多关于文物的历史故事,这也让她对文物保护有了更深的了解。(记者 蔡紫旻 通讯员 李龙坤)
2026-09-29 12:17:006分钟阅读阅读 9801
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近日,国产摩尔线程与光轮智能达成战略合作。仿法强双方将依托摩尔线程全功能GPU与夸娥(KUAE)智算集群,真算筑国真底座结合光轮智能“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台,强联联合打造高置信度仿真数据合成方案,手摩身智以国产算力与仿真算法的尔线色色的软件深度融合,为具身智能发展夯实自主可控的程联产具基础设施。

本次合作直击具身智能行业的轮智核心痛点:真机数据采集长期面临物理数据稀缺、成本高昂、共能仿场景覆盖不足、国产复杂物理过程难以稳定复现等难题。仿法强为跨越数据鸿沟,真算筑国真底座高质量仿真合成数据成为关键路径,强联但其规模化生产又面临渲染量指数级爆炸的手摩身智算力瓶颈。以典型操作任务为例,下载QQ号单条轨迹泛化后渲染量可达4.8万帧(如图2),数百条轨迹即达数百万帧规模,传统算力难以支撑。这类海量并发渲染与复杂物理仿真任务,对GPU的AI计算、图形渲染、物理仿真等全功能能力提出刚性要求,硬件级光线追踪更是确保合成数据物理真实度的关键。

图1:合成数据示例,一条机械臂任务的执行轨迹中,包含了5个视觉相机机位的画面渲染,用于机器人的视觉仿真数据生成。

图2:4种装修风格,叫床声4个灯光环境,形成16组渲染结果。每一组渲染配有5个机位,每个机位有600帧画面需要渲染。最终,单条轨迹的渲染总量达4.8万帧。
国产算力×仿真算法,构建具身智能合成数据平台
为系统性应对上述挑战,摩尔线程与光轮智能充分发挥各自优势,通过国产GPU算力底座与自研仿真合成技术的深度协同,共同构建起“真实轨迹→仿真建模→数据扩增”的完整国产化闭环,不仅攻克了柔性体抓取物理模拟等技术难关,更让海量、高置信度合成数据的规模化“量产”成为现实。
光轮智能作为全球领先的wc物理AI数据与仿真基础设施企业,首创"求解—测量—生成"三位一体全栈自研仿真平台,为此次合作提供了核心算法与仿真资产支撑。
仿真层,光轮自研高精度GPU物理求解器具备可微分、多物理、多材质统一求解,支持刚体、柔体、流体、颗粒等复杂物理过程的高精度实时仿真,并已适配摩尔线程MUSA架构,在MTT S5000智算卡上依托全功能GPU原生加速与光线追踪硬件单元,实现高效稳定运行与高保真渲染。与此同时,光轮依托首创物理测量工厂与虚实对标方法论,浪浪视频将真实世界中的质量、摩擦、接触、形变等关键物理参数引入仿真环境,结合SimReady标准体系,确保仿真资产可验证、可复用、可规模化,核心物理参数仿真准确度达99%以上,为高置信度合成数据生产提供物理真实基础。平台层,构建覆盖场景构建、任务生成、仿真执行到评测验证的闭环,形成以RoboFinals为代表的系统化评测能力,结合摩尔线程的国产 GPU 算力底座与大规模并发能力,实现位姿、物性、视角与环境条件等维度的高效泛化,推动具身数据从有限采集走向规模化生成。

图3:模拟机械臂抓取不同质量的柔性物体(抓取物从左往右,质量依次变大)
摩尔线程充分发挥全功能GPU算力底座优势。基于自研MUSA架构,其单颗芯片实现同时支持AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算与超高清视频编解码的技术突破,为具身智能合成数据生产提供一体化、全链路的算力支撑。旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000,作为国内极少数同时支持硬件级光线追踪与AI训推的国产GPU,内置独立的光线追踪硬件单元(RT Core),可支撑复杂物理场景的实时高保真渲染。基于MTT S5000的夸娥千卡智算集群,凭借全精度通用计算能力,为海量合成数据生产提供稳定、高效的算力保障,支撑单一任务即可在位姿、物性、视角与环境条件等维度实现高效泛化,推动具身数据从有限采集走向规模化生成。与此同时,摩尔线程全功能GPU支持光轮自研的物理求解器,实现柔性体动力学、刚体碰撞、流体模拟等复杂物理计算,确保合成数据在物理一致性上达到工业级精度要求。

图4:使用MTT S5000 RT Core硬件光线追踪加速渲染,可以获得 2.7倍的性能提升。
双方协同构建的具身数据生成国产化闭环,既体现了光轮智能在数据与仿真领域的深厚积累,也彰显了摩尔线程全功能GPU全栈计算能力,对数据合成与生产效能的显著提升。这一实践标志着摩尔线程与光轮智能正在携手打造“具身智能数据生产基础设施”,以国产自主的技术能力支撑起具身智能与机器人训练的海量数据需求。
共筑国产物理AI底座:引领具身智能生态迈向自主可控
此次的合作,不仅是技术的强强联手,更意味着国产具身智能基础设施能力,正从单点突破走向更深层次的协同建设。双方验证了国产自研物理求解器与国产全功能GPU算力底座的深度兼容能力,为行业提供了从算法到芯片全面协同攻关的可复制范本,也为具身智能行业提供了从算力、算法到数据的全栈式价值。
未来,双方将继续深化合作,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走向“仿真-训练-评测”全平台闭环,持续夯实自主可控的国产化物理AI基础设施,加速人工智能走向物理世界的进程。
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摩尔线程以全功能GPU为核心,致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案,为各行各业的数智化转型提供强大的AI计算支持。我们的目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业,为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台。我们的愿景是为美好世界加速。
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光轮智能致力于为物理 AI 构建数据与仿真基础设施,依托首创“求解—测量—生成”三位一体全栈自研仿真平台,提供高质量和规模化的数据生成、工业级仿真评测等产品,加速物理 AI 落地。目前,国际主要具身智能团队中,超过 80% 的仿真资产与合成数据来自光轮智能,全球前五的世界模型团队均已与光轮开展合作。

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