盖世具身智能获悉，光轮智能已于近日与黎曼动力达成战略合作。双方将推动光轮智能EgoSuite人类数据平台、RoboFinals评测平台与RoboStack部署反馈平台，联同黎曼动力Riemann-1.0具身世界动作模型、Matrix-Game 3.5交互式世界模型开展适配与联合验证，共同建立quot;真实数据—世界建模—能力评测—任务部署—数据再生产quot;的闭环路径。
黎曼动力专注于具身智能与物理AI，致力于打造面向真实世界的下一代机器人通用大脑。
具体而言，光轮智能与黎曼动力将从三个方面展开深度协同:
第一，双方将推动光轮智能EgoSuite与黎曼动力Riemann-1.0对接，由黎曼动力根据模型在移动操作、物体交互、家庭服务和长程任务中的能力表现提出数据需求与缺口，光轮智能围绕相应任务组织生产规模化、高质量的人类行为视频及多模态数据。
同时，双方还将围绕任务定义、场景描述、行为轨迹、环境状态、时间同步和质量标准开展适配，使数据结构化表达任务中的环境条件、交互对象、行为序列与状态变化。由此，数据生产从按规模供给转向由能力缺口驱动，推动模型能力迭代与进化。
第二，双方将共同探索把黎曼动力的Riemann-1.0与Matrix-Game 3.5接入光轮智能的RoboFinals规模化评测平台，针对Riemann-1.0评估动作预测、长程任务执行和扰动条件下的策略稳定性；针对Matrix-Game 3.5探索评估长时序场景一致性、交互响应和世界状态演化。
光轮智能将构建覆盖不同物体、环境与任务变化的规模化评测环境，并将评测结果与模型版本、训练数据建立关联。评测结果将定位模型能力边界，并生成下一轮数据需求；模型更新后通过相同条件重复测试，形成可度量、可追溯的持续改进循环。
第三，双方将推动光轮智能RoboStack与黎曼动力的Riemann-1.0、Matrix-Game 3.5的任务接口对接，围绕任务定义、动作空间、状态反馈和执行流程开展适配，使世界模型生成的动作策略能够直接映射到机器人执行框架中。
在此过程，光轮智能将提供从任务建模到部署验证的平台支持，黎曼动力则提供模型在空间理解、物理推理与行动规划层面的能力输出。通过RoboStack，双方将探索世界模型从仿真环境到真实任务的迁移路径，打通quot;模型预测—动作生成—真实执行—反馈回流quot;的闭环。
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