8月6日，黎曼动力（Riemann Dynamics）正式宣布与光轮智能（EgoSuite）、诺亦腾机器人（Noitom Robotics）达成三方战略合作，共同推进面向2026年的百万小时高质量具身智能数据体系建设。此次合作并非简单资源叠加，而是以Riemann-1.0具身世界动作模型与Matrix-Game 3.5交互式世界模型为双引擎，深度打通‘数据采集—模型训练—规模化评测—真机部署—反馈优化’全链路闭环。
具身智能的本质，在于让机器真正理解并操作物理世界——这远不止于‘看见’，更需精准感知手指施力变化、关节运动学轨迹、三维空间连续动作流，以及人—物—环境间的动态耦合关系。为此，黎曼动力将系统性构建覆盖人体位姿、触觉压力、环境状态与交互对象响应的高精度多模态数据基础设施。目标明确：至2026年底完成100万小时可验证、可泛化、可迭代的具身数据积累。
与光轮智能的合作聚焦‘需求驱动型数据生产’：基于Riemann-1.0在移动操作、家庭服务及长程任务中的真实表现，精准识别能力短板；光轮智能则依托EgoSuite人类行为数据平台、RoboFinals评测体系与RoboStack部署反馈平台，定向组织大规模、高保真的人类动作视频及多模态数据，并实时反哺模型训练。每一轮模型迭代，均直指真实瓶颈，告别低效的数据堆砌。
与诺亦腾机器人的协同则锚定‘复杂操作的物理根基’：充分发挥其在高精度光学动捕、六维力觉采集与多模态行为建模方面的深厚积累，联合构建涵盖全身关节轨迹、接触力分布、物体状态演化等维度的严苛同步数据集，重点攻克时间—空间双域毫秒级对齐难题，为Riemann-1.0突破长尾任务、精细力控与跨本体泛化提供不可替代的物理世界‘教科书’。
技术成果已初见锋芒：Riemann-1.0在极具挑战性的RoboCasa-365家务基准测试中，以62.6%平均成功率登顶，领先行业前序最佳水平8.4个百分点；Matrix-Game 3.5则致力于打造具备长期记忆、开放世界模拟与持续交互能力的新一代世界模型。黎曼动力联合创始人李阳光指出：‘真实世界的复杂性无法被合成数据穷尽。唯有让模型能力需求深度参与数据体系设计，并通过千万次真实部署反馈持续校准，才能锻造出真正鲁棒、可泛化、能进化的机器人通用大脑。’
作为专注Physical AI的硬科技企业，黎曼动力正以世界模型为中枢，系统布局本体设计、运动控制、评测标准与数据闭环四大支柱，推动机器人从‘被动感知’迈向‘主动理解、自主规划、稳定执行’的下一代智能范式。
来源：雷峰网