【软盟资讯 · 7×24快讯】9月4日 国内创新企业亮源新创正式开源通用导航大脑LightNav-0，该模型在视觉语言导航（VLN）权威评测中保持领先，并以”真实—仿真—真实”的数据生产闭环，为破解行业数据稀缺、场景泛化难等共性难题提供可复用技术范式。LightNav-0依托Real2Sim2Real技术路线，采集2000多个真实室内外场景，合成超4000小时训练数据，可实现跨本体、跨任务、跨场景的零样本真机泛化导航。亮源新创同日宣布完成由国科投资领投的数亿元Pre-A轮融资。（来源：新华网、中国经济新闻网）
【软盟观察】
亮源新创开源通用导航大脑LightNav-0，表面看是发布了一款视觉语言导航模型，实则是向困扰具身智能产业已久的”数据命门”投下了一枚关键棋子。视觉语言导航——让机器人看懂环境画面、读懂人类语言指令、自主完成空间推理与移动导航——是具身智能落地的基础能力之一。而制约这一能力规模化落地的核心瓶颈，恰恰是”高质量物理世界交互数据供给不足”：真机采集耗时昂贵、不同硬件数据难以复用，纯仿真数据又存在”仿真-现实迁移鸿沟”。
LightNav-0的”Real2Sim2Real”技术路线，为这一难题提供了一套可复用的解题范式。它并非用仿真数据简单替代真实数据，而是以真实世界定义数据分布边界，用仿真规模化合成训练数据，最终回归真实环境验证，并将失败案例回流迭代，形成”问题回流-数据积累-能力提升”的完整闭环。这种”以真实为源头、靠仿真放大产能、回归现实检验”的路径，与工信部、国务院国资委推动的”实景实训—数据沉淀—产品迭代—规模部署”产业闭环高度契合。更可贵的是，亮源新创选择开源LightNav-0，让全行业可以复现、检验和二次开发，这有助于凝聚产业共识、共建评价标尺——正如其创始人姜旭所言，”AI下一轮浪潮将从数字世界走向物理世界”。
从产业视角看，LightNav-0的开源与亮源新创的融资，共同指向了具身智能竞争重心的迁移——从”造身体”转向”炼大脑”。当资本加速涌向具身智能基础模型、物理交互数据等底层环节（2026年上半年国内具身智能融资84%流向具身大脑、数据、执行器等底层环节），能够提供”通用能力底座”而非”单点硬件方案”的企业正在获得更多关注。当然，我们也应清醒看到，榜单成绩不等于真实可用，仿真得分高不等于复杂现实环境稳定，行业仍需共建贴近真实使用体验的评价体系。LightNav-0只是一个阶段性成果，从”榜单领先”到”真实可靠”、再到”大规模商用”，具身智能这条Real-Sim-Real之路，才刚刚起步。