合成數據企業「光輪智能」獲數千萬Pre-A輪融資，加速端到端自動駕駛與商業出海 | 36氪首發

文 | 田哲

編輯 | 李勤

36氪獲悉，近日合成數據公司「光輪智能」獲得了數千萬Pre-A輪融資。本輪融資由經緯創投領投，老股東奇績創壇和辰韜資本持續跟投。據悉，本輪融資主要用於加速合成數據產品研發升級，擴大高端人才隊伍建設，支持公司業務出海和商業擴張。

光輪智能成立於2023年，致力於爲企業落地AI提供合成數據解決方案，結合生成式AI和仿真技術，爲行業提供3D、物理真實、可泛化的合成數據，解決自動駕駛、具身智能發展中真實數據利用率低、標註成本高、迴環週期長、長尾場景（Corner Case）缺乏等問題。

光輪智能創始人兼CEO謝晨博士曾在英偉達、Cruise、蔚來等企業擔任自動駕駛仿真負責人，從0-1搭建上述企業的合成數據體系，國際首創將生成式AI融入仿真。公司組建了一支具有生成式AI+仿真交叉學科背景的國際專家團隊，包括Nvidia的仿真Tech Lead、達摩院仿真負責人、螞蟻最年輕的算法P8等。

此外，公司邀請了清華大學智能產業研究院助理教授趙昊擔任首席科學家。趙昊深耕基於生成式AI的仿真、自動駕駛與具身智能算法領域，曾在英特爾中國研究院擔任研究員，並主導研發了全球首個開源的模塊化真實感自動駕駛仿真器MARS。

光輪智能根據客戶傳感器參數及數據標註格式生產數據，按幀收費。近年來主流車企越來越注重海外市場，但面臨着採集效率、人力成本及法律法規等問題。光輪可以生產符合海外國家當地道路特徵的合成數據，大幅減少成本與訓練時間。與此同時，國內市場爭相加速輕地圖城市NOA落地，形成大量Corner Case 合成數據需求。

光輪現已簽約多家國內外頭部主機廠、Tier 1、自動駕駛公司等。在2024年3月，光輪智能與上海人工智能實驗室聯合推出並開源自動駕駛3D Occupancy合成數據集 "LightwheelOcc"，應用於CVPR 2024自動駕駛挑戰賽。除自動駕駛外，光輪智能的合成數據也開始服務於具身智能、多模態大模型等領域。

隨着AI技術，尤其是大模型的飛速發展，數據作爲核心驅動力變得愈發重要。近日數據標註和合成數據公司Scale AI獲得了新一輪10億美金融資，新投資人包括Amazon、Meta、Nvidia等大廠，估值較上一輪翻倍達到138億美金。Scale AI 的CEO Alexandr Wang 在Twitter上發文稱“前沿研究領域需要大量當前不存在的數據，未來科技的發展會受到數據的限制”。

特斯拉FSD V12在自動駕駛領域的進步，引領了端到端自動駕駛研發的新趨勢。但FSD V12的技術架構和複雜環境適應性需求對訓練數據提出了更高的要求。數據的數量、質量和豐富度直接決定了算法的成熟度、安全性和商業化進程。“數據飢渴”正成爲端到端自動駕駛研發的瓶頸，光輪智能的合成數據解決方案則應對了這一挑戰。

針對本輪融資，經緯創投管理合夥人王華東表示，隨着AI技術發展，數據逐漸成爲影響模型持續進步迭代的關鍵要素。合成數據是理想的解決方案，但難點在於如何保證數據的真實性和泛化性。光輪智能創始團隊長期深耕合成數據技術，並將生成式AI與仿真技術相融合，提升合成數據質量和效率。我們期待光輪智能未來成長爲合成數據領域的國際領先企業，加速具身智能、多模態大模型的發展。

奇績創壇合夥人毛聖博表示，合成數據作爲AI的重要燃料，加速了AI模型的發展。在過去一年的實踐中，OpenAI、Nvidia、Tesla等企業大幅加大在合成數據的佈局，我們認爲到2027年合成數據將會成爲大模型重要數據來源。我們持續看好光輪智能在合成數據領域的發展，期待其爲AI領域發光發熱，推動行業進步！

辰韜資本合夥人蕭伊婷表示，光輪智能團隊憑藉獨特的合成數據技術和對自動駕駛、具身智能等領域的深度洞察，過去一年內在多個主機廠、機器人客戶中快速落地，加速其AI模型發展。特別是FSD帶動端到端自動駕駛技術研發的大趨勢下，主機廠、自動駕駛解決方案供應商對於合成數據的需求變得更爲迫切。我們非常榮幸能在初期就陪伴公司一起成長，也長期看好公司的發展，我們相信光輪在合成數據領域能佔據全球領先的地位。