8月6日，北京黎曼动力机器人科技有限公司（以下简称“黎曼动力”）宣布与光轮智能（北京）科技股份有限公司（以下简称“光轮智能”）、北京诺亦腾科技有限公司（NoitomRobotics）（以下简称“诺亦腾机器人”）达成战略合作。围绕Riemann-1.0具身世界动作模型与Matrix-Game3.5交互式世界模型，黎曼动力将与前述两家公司在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展开深度协同，推进面向2026年的百万小时具身智能数据建设。

　　此次合作标志着黎曼动力正在从单一模型能力突破，进一步走向“数据生产、模型训练、真实验证、反馈迭代”的系统化闭环建设。未来，黎曼动力将依托Riemann系列具身大脑模型的真实任务表现，持续反推数据缺口，并通过多模态数据平台、评测体系和机器人部署反馈，加速通用具身智能模型的迭代演进。

　　具身智能模型要真正理解和操作物理世界，仅依赖视觉信息远远不够。机器人不仅需要“看到”物体，还需要理解手指抓握时的力度变化、人体关节运动状态、动作在三维空间中的连续轨迹，以及人与物体、环境之间的动态交互关系。这些涵盖人体动作、力觉反馈、环境变化与交互对象状态的高精度多模态数据，是构建下一代机器人通用大脑的重要基础。

　　围绕这一目标，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，持续构建覆盖数据、评测、模型迭代与真机部署的具身智能基础设施。

　　在与光轮智能的合作中，双方将推动Riemann-1.0具身世界动作模型、Matrix-Game3.5交互式世界模型，与光轮智能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。

　　在与诺亦腾机器人的合作中，双方将重点围绕动作捕捉、人机交互、多模态行为数据采集与数据工程能力展开协同，共同建设高质量、多模态具身数据体系。

　　Riemann-1.0是黎曼动力面向物理AI推出的具身世界动作模型。该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，并已在多个国际机器人Benchmark与真实机器人任务中取得领先表现。在机器人圈公认极难的家务大考RoboCasa-365基准测试中，Riemann-1.0平均成功率达到62.6%。

　　Matrix-Game3.5则面向交互式世界模型，致力于构建具备长期记忆、持续交互与开放世界模拟能力的新一代世界模型系统。通过与光轮智能、诺亦腾机器人等生态伙伴的合作，黎曼动力将进一步完善从模型评测、数据建设到真实场景落地的闭环，加速世界模型在具身智能场景中的应用验证。

　　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、多样化并且能够验证的数据。通过与光轮智能、诺亦腾机器人的合作，我们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。”

　　随着百万小时具身数据建设的推进，黎曼动力将继续围绕世界模型、本体设计、运动控制、评测体系与真实场景数据闭环展开系统布局，推动机器人从感知理解走向长期、稳定、可泛化的真实世界交互。