黎曼动力联合光轮智能、诺亦腾机器人，目标2026年建成百万小时具身数据闭环

事件概述

8月6日，黎曼动力宣布与光轮智能、诺亦腾机器人（Noitom Robotics）达成战略合作。合作围绕 Riemann-1.0 具身世界动作模型与 Matrix-Game 3.5 交互式世界模型展开，覆盖高质量具身数据采集、模型训练、规模化评测、真实机器人部署与反馈优化等方向，目标是在2026年底前完成100万小时具身数据的采集与训练，构建数据、评测、模型迭代与真机部署一体化的具身智能基础设施。

合作重点

• 与光轮智能：Riemann-1.0、Matrix-Game 3.5 将与光轮智能的 EgoSuite 人类数据平台、RoboFinals 评测平台及 RoboStack 部署反馈平台进行适配与验证。基于 Riemann-1.0 在移动操作、物体交互、家庭服务和长程任务上的能力表现，明确模型训练所需的数据需求与能力缺口，由 EgoSuite 组织规模化、高质量的人类行为视频与多模态数据生产，并回流至模型训练流程。

• 与诺亦腾机器人：双方围绕动作捕捉、人机交互、多模态行为数据采集与数据工程能力进行协同。诺亦腾在人体动作捕捉、力反馈采集与多模态行为数据获取方面的积累，将为 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提供数据支撑。双方将采集人体动作轨迹、关节运动状态、接触力觉反馈、交互对象状态等多模态数据，并重点解决数据在时间与空间上的高精度同步问题。

模型进展

• Riemann-1.0：面向 Physical AI 的具身世界动作模型，通过学习大规模人类视频数据，建立对人类行为、环境状态变化与动作结果的理解。该模型在机器人家务基准 RoboCasa-365 中取得 62.6% 的平均成功率，排名第一，较此前行业领跑水平高出 8.4 个百分点。

• Matrix-Game 3.5：面向交互式世界模型，定位为具备长期记忆、持续交互与开放世界模拟能力的新一代系统，将通过生态合作完善从模型评测、数据建设到真实场景落地的闭环。

黎曼动力联合创始人李阳光表示，机器人操作模型要真正进入复杂、开放的真实环境，需要持续获得高质量、多样化且可验证的数据；此次合作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持续推动模型迭代。