据雷峰网报道，8月6日，黎曼动力宣布与光轮智能、诺亦腾机器人达成战略合作。三方将围绕Riemann-1.0具身世界动作模型与Matrix-Game 3.5交互式世界模型，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协同，推进面向2026年的百万小时具身智能数据建设。
黎曼动力表示，此次合作标志着其从单一模型能力突破走向“数据生产、模型训练、真实验证、反馈迭代”的系统化闭环建设。具身智能模型要理解物理世界，仅依赖视觉信息不够，还需要手指抓握力度、人体关节运动状态、动作三维轨迹以及人与物体环境动态交互等多模态数据。该公司计划于2026年底完成100万小时具身数据的采集与训练。
与光轮智能的合作中，双方将推动Riemann-1.0和Matrix-Game 3.5与光轮智能的EgoSuite人类数据平台、RoboFinals评测平台及RoboStack部署反馈平台适配验证。基于Riemann-1.0在移动操作、物体交互、家庭服务和长程任务中的能力表现，黎曼动力将提出数据需求与能力缺口，光轮智能围绕相关任务组织规模化人类行为视频及多模态数据生产并回流至模型训练。
与诺亦腾机器人的合作则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，共同建设高质量多模态具身数据体系。双方将采集包含人体动作轨迹、关节运动状态、接触力觉反馈、交互对象状态等信息的训练数据，并解决多模态数据时间与空间上的高精度同步问题。
Riemann-1.0是黎曼动力面向Physical AI推出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、环境变化与动作结果的理解，在RoboCasa-365基准测试中以62.6%的平均成功率取得第一，比此前行业领跑水平高出8.4个百分点。Matrix-Game 3.5则面向交互式世界模型，构建具备长期记忆、持续交互与开放世界模拟能力的系统。
黎曼动力联合创始人李阳光表示，机器人操作模型要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；通过合作，希望让模型能力需求直接参与数据体系建设，并通过真实部署反馈推动模型迭代。