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李飞飞指明方向,群核科技走出中国特色空间智能路

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全球观察者深度出品

纵横寰宇,洞察时代风云

最近AI圈讨论最火的话题,除了ChatGPT的迭代,就得算空间智能了。

简单说,就是让AI像人一样看懂三维空间,还能生成可交互的虚拟场景。

这个领域里,国外有Sora炸场,斯坦福李飞飞团队有理论突破,国内却有一家低调了十四年的公司突然站到了台前群核科技。



他们靠做装修设计软件起家,现在却成了空间智能赛道的种子选手。

要聊群核科技的突围,得先看看现在空间智能有哪几条路。

最出圈的肯定是OpenAI的Sora。

这哥们的玩法简单粗暴,就是看海量视频,学里面像素块怎么动。



比如人走路时胳膊怎么摆,杯子掉地上怎么碎,它都靠像素规律硬"猜"。

Sora生成的视频确实唬人,瀑布流动的质感,人物表情的细节,乍一看跟真的没两样。

但仔细琢磨就有问题了它不懂物理规律,全是像素层面的"模仿"。

之前网上流传的demo里,有人数出人物第三只手,还有杯子飞到半空突然变形的,都是这个毛病。



说白了,它只有"看起来像物体的像素",没有对三维世界的真实理解。

面对Sora的这些问题,斯坦福大学的李飞飞团队提出了另一种思路。

他们搞的"隐式世界"模型,不是直接学像素,而是想在神经网络里建一个"思维中的世界"。



简单讲,就是把物理法则、空间关系这些东西,压缩成神经网络的"激活状态"。

这就有点像"缸中之脑"的意思AI不用真的看见世界,靠内部模拟就能知道"苹果掉下来会砸到头"。

据说这种模型能补全场景的各个角度,比如给一张房间正面照,它能算出天花板什么样子,桌子底下有什么。



但问题是,这个"隐式世界"藏在神经网络黑盒里,人想改个细节,比如把桌子颜色换成红色,基本做不到。

而国内的群核科技,走了一条和前两者都不一样的路。

他们不玩像素,也不搞纯隐式模拟,而是搞"显式3D"。

简单说,就是先搭好3D的"数字舞台",再在上面"拍电影"。



比如要生成一个客厅场景,他们会先建沙发、茶几、吊灯这些3D模型,每个模型都有真实物理参数沙发多软,茶几多高,灯怎么亮,全都标得清清楚楚。

这种方法最大的好处就是稳。

因为每个物体都是"真3D"的,不会出现第三只手,杯子也不会随便变形。



更关键的是,群核在这个3D舞台上留了"把手"。

设计师想把沙发挪个位置,或者换个颜色,直接在系统里拖一拖、点一点就行。

这种可控性,恰恰是Sora和李飞飞模型最缺的。

群核敢走这条路,不是拍脑袋决定的。



他们攒了十四年的"家底",现在成了最硬的护城河。

说出来你可能不信,这家公司手里有几亿张中国真实户型图。

从老北京四合院的厢房布局,到广州城中村的握手楼结构,甚至连哪些墙能拆、哪些是承重墙,都标得明明白白。



光有户型图还不够,他们还有海量商品模型。

小到一个马克杯,大到一套定制衣柜,每个模型都带着物理参数。

比如这个杯子是陶瓷的,易碎,那个椅子承重多少公斤,坐上去会不会晃。

这些数据不是买的,是过去十四年服务设计师时,用户一点点"喂"进来的。



设计师画方案时标个尺寸,调个材质,这些都成了群核的"物理底稿"。

有了这些数据,他们去年推出的Aholo空间智能平台才算有了底气。



本来这些能力是给设计师用的,帮他们画图效率提高十倍。

但最近群核发现,这些技术突然被机器人公司盯上了。

你想啊,机器人进了陌生房间,得知道哪个是花瓶(易碎,得绕着走),哪个是凳子(能坐,可以放东西)。

群核的3D模型带着物理属性,正好能帮机器人"看懂"世界。



数据价值从"画图"到"识途",这步跨得有点意思。

不过技术再牛,也得赚钱活下去。

这方面群核最近挺头疼。

他们以前是做SaaS软件的,按设计师座位收费,一年几万块一个账号,模式成熟。



现在搞空间智能,用户变成了机器人公司、游戏厂商,这些客户可不是按座位付费的他们要调用API接口,生成100个场景付100次钱。

所以群核正在摸索"年费+Token"的混合模式。

基础功能收年费,保证公司现金流,生成复杂场景按Token计费,用得多付得多。

但国内客户对这种"预算外支出"特别敏感。



有次他们去谈一个机器人客户,对方说"我们一年预算就这些,你按次收费,超出部分谁来批?"这种问题,怕是最有体会的就是做ToB生意的同行。

如此看来,群核的突围之路,有点"摸着李飞飞过河"的意思。

方向上肯定是对的,空间智能早晚是AI的必争之地毕竟人类80%的信息都和空间有关。

但路径上得接地气,不能照搬国外的模式。



李飞飞团队可以纯搞理论研究,群核不行,它得在技术投入和商业回报之间找平衡。

其实群核的故事,挺像中国很多垂直领域企业的缩影。

早期靠一个具体场景(装修设计)扎根,默默攒数据、磨技术。

等AI浪潮来了,突然发现自己手里的"脏活累活"经验,反而成了别人抢不走的优势。



当然,能不能真的突围,还得看接下来两年技术代际演进这么快,稍微慢一步,可能就被甩在面了。

现在的群核,有点像2012年的字节跳动。

当时大家都觉得做新闻客户端没前途,结果张一鸣靠推荐算法杀出一条路。

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