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一家布局底座本事的公司，怎样长出具有物理正确特色的空间数据才略？‍‍‍‍

文｜徐鑫‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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编｜任晓渔‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2019 年的一天，杭州拱墅区莱茵矩阵国际楼的一个写字间里，又名算法工程师绽开邮箱时，一度怀疑我方收到了骗取邮件。

全英文的邮件，题名和公司后缀俨然是硅谷某众所周知万亿好意思元市值巨头。对方发出了融合邀约。这是群核空间智能平台与它的第一个硅谷巨头客户首次斗殴时的小插曲。

那时群核空间智能平台家具的理念还停留在一篇论文中。这篇发表于 2018 年的论文里，群核科技基于本身业务海量的室内空间数据积蓄，汇聚英国帝国理工大学、好意思国南加州大学，在 BMVC 会议推出了 InteriorNet 数据集。

在行业内已有的开源数据多为静态、弗成交互数据的布景下，这一全球最大室内场景贯通深度学习数据集，为室内空间的机器东说念主历练探索提供了数据基础。而后的几年里，硅谷巨头们及一批具身智能企业纷繁向群核伸出了橄榄枝。

20 日，群核科技崇拜在第九届酷 + 科技峰会上发布了这款面向空间智能本事历练需求的新家具，群核空间智能平台。从才略储备到造就上市，这一历程也偷偷押中了群核科技这家公司发展的韵脚——一家本事型公司不错基于阛阓需求，不停从本事底座里接济出出乎料思，又允洽逻辑的家具。

不外，为什么是群核科技？这么一家名不见经传的公司，为什么具备硅谷巨头们也王人需要的空间智能数据才略？

01

群核科技，是谁？ 

全球可能对群核科技不太熟谙，但好多东说念主对酷家乐并不生疏，它是群核科技的本事底座成长出来的家具之一。

手脚一款在国内家居设想师群体中众所周知的 3D 空间设想平台，酷家乐 2013 年横空出世后，把正本族居设想行业里的设想出图周期，从以周为单元压缩到以天为单元。同期大大简化的操作历程，用户通过拖拽 3D 模子和浅薄布局就能快速完成设想、渲染历程。

"六合武功，唯快不破"，极致的效用和更浅薄易用的体验，使得酷家乐在家居设想、建筑、电商、连锁营业、文博展览、告白营销多个行业里落地应用，达成设想坐褥提效。

极致的效用，毫无疑问是群核系家具身上最大的标签之一。而这个标签，来自群核科技自创立之初的本事底座。群核的英文" manycore "是一种 GPU 架构名，今天堂表里王人在加快竖立更大范围算力集群，增多计较单元来提高计较速率已是行业共鸣，但在 2011 年，高性能计较如故小众话题，那时，计较机识别一只猫的图片需要 19 个小时。

而群核科技的三位首创东说念主黄晓煌、陈航、朱皓，同为好意思国伊利诺伊大学硕士同学，有着 GPU 并行计较及计较机图像图形学布景。他们离开英伟达、微软、亚马逊等外洋大厂归国创业的机会，也在于他们研发出了一款物理正确的快速渲染器，思在国内找到这种高性能计较的应用场景。

家居设想并不是一开动对准的阛阓，而是在家具 - 阛阓匹配及营业景色探索后，群核科技为高性能计较本事找到的第一个落地场景。

这个场景痛点明显，渲染设想图片又需要耗尽无数的算力，群核科技解锁了 GPU 才略，也设置了家居行业的效用翻新，渲染出图的老本大幅镌汰，渲染的速率大幅提高。这款家具也很快在设想师群体中迎来了阛阓爆发。

与酷家乐在空间设想边界向更平时东说念主群和更多场景渗入同步，群核科技在计较机图形学和渲染边界里的底层本事才略，也同步在进化。

家居设想决议里渲染出的图片的传神程度及恶果关系到消费者买单，为了能更好地劳动这个场景里的用户，群核围绕着 GPU 渲染才略逐渐酿成了一个刚毅的 3D 渲染引擎，它具备后光跟踪、端云一体等才略，叠加上 AI 本事，可达成传神且及时的极速渲染。

群核科技 CEO 陈航在酷 + 科技峰会上用"群核启真渲染引擎"给它定名。他略显动情地谈起"启真"的由来。群核科技董事长黄晓煌和 CEO 陈航的本科母校，浙江大学有个启真湖，它坐落在图形图像国度重心实验室旁，这亦然群核科技梦思开动的所在。

"启真引擎要惩办的是把东说念主们脑海中对改日的思象，在数字全国中构建出来，并保持它在 3D 可视化维度的物理正确性。"陈航说。

与更传神、高效的渲染才略同步，群核科技在酷家乐设想决议对接柔性制造，落地坐褥的历程里，还具备了让设想决议作念到 3D 结构层面物理正确的才略，群核科技将之定名为群核矩阵 CAD 引擎。

具体而言，这个引擎能把一张定制柜设想图，转念成一个 3D 空间决议。它通过几何参数引擎、BIM 引擎，还能径直落地到物理全国的坐褥施工范例。比如，一张定制柜图片，概况回复成工场径直能坐褥的 3D 结构。

之是以能作念到这少许，在于背后有群核自主研发的百亿级参数的多模态 CAD 大模子。这个参数驱动的模子，比较话语大模子对空间描写的虚浮与不细则性，对空间有更准确和结构化的表述。陈航以为，这是 AI 在物理全国产生价值的基础，"所见即所得"的全国不再九垓八埏。

被硅谷巨头们看中的群核空间智能平台，是群核两大引擎底座才略，在新的阛阓需乞降行业痛点下，结出的又一枚果实。

就像酷家乐是 GPU 计较才略在家装阛阓找到的应用

场景雷同，基于酷家乐平台积蓄多年海量的渲染设想决议而来的空间智能数据平台，是群核科技两大底座引擎打磨出的

有物理正确特色的空间数据才略

，在具身智能等机器东说念主历练边界找到的落地场景。

它不是盘算推算设想的限定，而是布局底座本事的公司，自关联词然的创新旅途。

02  

与 Sora 不同的全国模拟器

本年 2 月 Sora 发布后，东说念主工智能行业掀翻了一场关系 Sora 是否是全国模拟器、Sora 能否理解物理全国以及 Sora 缘何成为全国模拟器的征询。焦点主要在 Sora 能否除名物理正确，从而信得过理解和贯通物理全国上。

天然有东说念主盛赞 Sora 是一个数据驱动的物理引擎，是可学习的模拟器或"全国模子"。但 Meta 首席科学家 YannLeCun 就以为，基于话语领导生成的看起来传神的视频，并不虞味着系统信得过理解物理全国，"实质生成"实则与全国模子中进行的因果掂量独特不同。

星河通用大模子负责东说念主见直政也对通过 Sora 的视频生成达成 AGI 持怀疑气派。"数字全国中不错通过掂量下一个 token 的表情达到一定的通用型智能"，张直政在酷 + 科技峰会圆桌范例指出，但 AI 要思向 AGI 发展，达到新的档次，就得用物理全国的数据进行学习和交互。

当下，具身智能被业界视为全国模拟器最大的应用场景之一。与传统机器东说念主预界说一些动作，再重迭播放这些动作来完成自动化不同，具身智能是把机器东说念主的动作和语意及用户的指示买通，让机器东说念主能泛化理解各样指示并在物理全国完成各项操作。

在这个场景里，全国模拟器可用来生成无数的多模态动作数据匡助机器东说念主历练，同期在投放到物理全国之前用来大范围考据各种政策是否有效。

这一指标下，业界精深以为，作用于物理全国的具身智能全国模拟器也要能温顺一系列尺度。比如要有纹理细节。有了这些细节，技艺让具身智能从语义上永别不同的物体。物体的体式也很紧要，它会影响机器东说念主怎样去斗殴物体，进而盘算推算斗殴的位置。材质则可能影响到具身智能持物体时的力度。比如，名义很光滑，为了驻防滑落，要用很大的力；而名义粗略的时期，轻轻一夹就能被拎起来。

除了对纹理、体式、材质能精确仿真，张直政提到，具身智能模拟器还要能准确模拟机器东说念主与不同的材质、体式、纹理的物体互动时，环境、物体气象会发生的变化。同期，这些变化还必须要符协力学、物理学划定，机器东说念主技艺酿成准确的交互动作。

相较而言，Sora 很难温顺这些要求。东说念主们看到，Sora 生成的许多实质缺少物理正确特色，看上去更像是东说念主类梦幻的生成，比如一只在咖啡杯的海中乘风破浪的巨轮，水杯一霎变成气球等场景，王人不符合本质全国划定。

张直政分析，Sora 视频生成模子刻画的仅仅视频在视觉感知上的相连性，它莫得对动作进行建模，关于具身智能来讲维度远远不够。比如在一个 Sora 生成的视频里，东说念主去持椅子，手还莫得到椅子就飞起来了。这种场景若是用于历练机器东说念主，可能会让机器东说念主误以为爪子有某种引力。

"在作念具身智能历练时，甚而还需要有益把这种不符合物理划定的偏差摘出，驻防注入到具身智能模子中。"张直政说。

群核科技黄晓煌则有不同的视角看 Sora。他回思起了十年前还在求知时，那时业界探讨高性能计较应用有两大前沿场景，一条是模拟东说念主脑活动或神经收集的筹商，另一条则是基于物理全国的模拟渲染，这是计较机贯通全国的两种表情。

前一条旅途下，经过多年发展 ChatGPT 依然用高性能计较在模拟东说念主脑上赢得了巨大的冲突，当今 Sora 也在这条旅途上试图通过互联网上的海量视频数据，去作念自监督学习并掂量，从而理解物理全国。

群核科技无疑走了后一条路。在渲染回复物理全国这条旅途下，群核基于此前海量工业级设想软件海量数据决议的积蓄，产生无数物理正确的空间数据。而"物理正确"这少许，使得群核科技比较 Sora，距离匡助 AI 落地物理全国更近。比如，在材质渲染才略上，群核能渲染出着什物理全国中 99% 的材质，包括无数的有机物以及无机物。

当下业界对怎样技艺通向具身智能，在本事旅途上还莫得走向敛迹。在仿真道路以外，也有一些本事道路下会先用基座大模子学习无数的互联网数据的视频，来赢得好多东说念主类的先验常识。但这一步之后，机器东说念主依然需要与着实的物理全邦交互，或者通过符合物理着实的数据去进行强化学习等，技艺信得过理解物理划定。

不错说，让 AI 从数字全国走到物理全国，与物理全国或符合物理全国章程的假造环境互动，是具身智能落地的紧要一步。而要达成这少许，构建一个开放、尺度化、低老本且便于复制的数据平台，亦然业界共同的心声。

03

让 AI 加快进入物理全国

行业高下依然意志到了构建便利于机器东说念主历练，加快关总共据流转应用的紧要性。

一些企业如巨头英伟达就在数据买通上不停发力。本年的 SIGGRAPH 大会上，英伟达就发布了适用于 OpenUSD、几何体、物理学、材质等的生成式 AI 模子与 NIM 微劳动。借助 NVIDIANIM 微劳动，可用于三维视觉、建筑、设想、制造等诸多行业数据交换的开源软件平台 OpenUSD 的功能增强，可造访性提高，各个行业能更便利去创建基于物理学的假造全国和数字孪生。

而群核科技自 2018 年收到硅谷巨头的融合邀约后，来自东说念主工智能企业和具身智能公司机器东说念主历练的数据劳动需求不停。

疫情时期是阛阓需求爆发的一个紧要节点。黄晓煌不雅察到，此前许多机器东说念主历练多是基于企业自建的物理模拟环境里进行，行业内对合成数据有一些质疑的声息。然而疫情时盼望多责任无法进行，许多机器东说念主公司被动转到假造环境进行仿真历练。

而跟着更多企业飘摇历练表情，东说念主们对基于合成假造环境历练机器东说念主又有了更多的贯通。"单一的合成数据与单一物理空间历练比，物理空间的历练恶果会更好。但若是拿 100 份合成数据去历练，它的准确度是比单一物理空间历练出来的恶果要好。"黄晓煌说。

闻名东说念主工智能学者李飞飞上个月发表的论文进一步为机器东说念主基于假造合成数据历练镌汰了门槛。论文中指出，基于假造环境历练机器东说念主时，以更低的老本提供更多相似历练场景的漫衍，能达成更好的跨域泛化。

不停涌入的阛阓需求也驱动着群核科技去打磨家具，现时，群核智能空间平台依然从当先给一些企业提供数据集，发展为提供一个巨大的平台，为 AIGC、具身智能、AR/VR 等企业开放物理正确的 3D 空间数据金钱以及空间贯通惩办决议。

现时这个平台上领有全球最大的室内场景贯通深度学习数据集，并具备模拟室内着实特色、自动分割标注、场景增强及多平台对接等多项中枢才略。比如，模拟室内着实特色，不错赋予模子密度、摩擦力、弹性、阻尼等着实的物感性质信息，同期还不错对活动部件进行可活动的物理管制。

而自动化分割和标注本事，可凭据筹商者需求定制化分割和标注数据，定制化输出针对不同业业所需要的数据集。以处理卧室场景的 3D 数据为例，系统能细分为床、枕头、毛毯等基础身分，并生成精确语义标签。

这些王人为各种机器东说念主公司打造出更智能的家具提供了助力。之前一家室内清洁机器东说念主公司独特麻烦，在家庭场景里机器东说念主无法识别动物的粪便，遭遇了猫屎狗屎清洁后弄得家里一团糟。往时企业为了汇聚数据，厂家得组建个数十东说念主团队，耗时数月，还得外包给第三方，通盘历程繁琐又烧钱。

而与群核科技融合后，基于群核的空间数据才略，45 个责任日即生成了数万组高质地的 3D 模子数据集和百万组淡雅化图片数据数据请托即可用，匡助企业大幅减少数据侧插足，提高 AI 名堂进程。现时好意思的、追觅、科沃斯王人依然与群核科技进行空间智能历练关系的名堂融合。

除了无数的企业在掌握群核的平台才略，在学术界群核科技的空间贯通才略也在构建应用生态，助力具身智能征战者加快筹商进程。

针对机器东说念主历练中存在的数据汇聚效用低下、场景复用性差、历练风险高以及评估贫穷等痛点，2023 年，群核科技汇聚英特尔实验室、西班牙计较机视觉中心和慕尼黑工业大学共同征战了一个名为 SPEAR 的高物理正确与视觉着实的环境数据合成与机器东说念主历练仿真平台。

SPEAR 依托于群核科技巨大的 3D 模子数据库和先进的渲染本事，构建了一系列高精度且具有物理交互特色的假造环境。这些假造不仅视觉恶果传神，同期还确保了物理层面的着实性，为筹商东说念主员提供了一个既安全又高效的学习与测试空间。征战者不错更简陋创建各样化的着实模拟场景，快速迭代算法设想。

"信息是被花消的物理资源的替代品"，7 年前密歇根大学 Michael Grieves 教悔《智能制造之假造好意思满模子》中的这个断言，呈报了数字孪生和假造全国对物理全国带来的资源从简价值。当下，物理正确的数据又正在为具身智能等 AI 加快落地物理全国，提供助力。

而正确反应物理全国并影响物理全国，群核科技走的是一条与 Sora 不雷同的路。而能走通这条路，来自于这家公司对压根事的插足，它如同发动机，不停给企业注入新的可能。

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