黎曼动力联手光轮智能与诺亦腾，剑指2026年百万小时具身数据闭环

北京黎曼动力机器人科技有限公司于8月6日对外宣布，已与光轮智能及诺亦腾机器人签署战略合作协议，共同推进面向2026年的百万小时具身智能数据体系建设。此次合作聚焦高质量数据采集、模型训练、规模化评测及真实机器人部署后的反馈优化，标志着企业正从单一模型能力突破转向系统化闭环建设。

具身智能模型若要深度理解并操作物理世界，仅依赖视觉信息远远不够。机器人还需掌握手指抓握力度、人体关节运动状态、三维空间动作轨迹以及人与环境的动态交互关系。这些高精度多模态数据是构建下一代机器人通用大脑的基础。基于此，黎曼动力计划于2026年底完成100万小时具身数据的采集与训练，持续完善数据、评测、模型迭代与真机部署的基础设施。

在技术路径上，黎曼动力将依托Riemann-1.0具身世界动作模型与Matrix-Game3.5交互式世界模型，与生态伙伴展开深度协同。Riemann-1.0通过学习大规模人类视频数据，建立对人类行为、环境变化与动作结果的理解，在多项国际评测中表现突出。在RoboCasa-365家务基准测试中，该模型以62.6%的平均成功率位居榜首，较此前行业领跑水平高出8.4个百分点。

与光轮智能的合作将重点验证Riemann-1.0与Matrix-Game3.5在移动操作、物体交互、家庭服务和长程任务中的能力。双方计划将模型与光轮智能的EgoSuite人类数据平台、RoboFinals评测平台及RoboStack部署反馈平台进行适配。光轮智能平台将组织规模化、高质量的人类行为视频及多模态数据生产，并回流至训练流程，使后续迭代更直接地面向真实能力短板。

诺亦腾机器人则凭借其在人体动作捕捉、力反馈采集与多模态行为数据获取方面的长期积累，为合作提供关键数据支撑。双方将共同采集包含人体动作轨迹、关节运动状态、接触力觉反馈、交互对象状态等信息的训练数据，并重点解决多模态数据在时间与空间上的高精度同步问题，助力Riemann-1.0在长尾任务、复杂操作、精细力控与跨本体泛化等方向的能力提升。

黎曼动力联合创始人李阳光表示，机器人操作模型要进入复杂开放的真实环境，需持续获得高质量、多样化且可验证的数据。通过与光轮智能、诺亦腾机器人的合作，企业希望让模型能力需求更直接地参与数据体系建设，并通过真实部署反馈推动模型迭代。从行业趋势看，具身智能数据闭环建设正成为机器人通用大脑研发的核心竞争点，此次合作或为行业树立新标杆。