首届国际通用人工智能大会在京开幕

浙江杭州，这个看似平凡的办公空间里，隐藏(yǐncáng)着另一个(yígè)世界——机器人的数字训练场。这里是群核科技(kējì)，创业14年，因在空间智能领域积累了不容忽视的优势，不仅跻身“杭州六小龙”之(zhī)列，在国际上也有着举足轻重的地位。

物理AI可以(kěyǐ)理解为懂物理规则的人工智能。只有懂了物理规则，自主机器如机器人、自动驾驶汽车等，才能在真实的物理世界中进行感知、理解和(hé)执行复杂操作(cāozuò)。

黄晓煌，群核科技的联合创始人兼董事长(dǒngshìzhǎng)。解释物理AI、空间智能(zhìnéng)以及如何训练机器人时，他需要不断地通俗(tōngsú)一点，不断地举例说明。在杭州六小龙爆火(bàohuǒ)之前，他很少在媒体上露面，本质上他是一个技术痴迷者。

相比于理解训练机器人(jīqìrén)这件事(shì)，理解群核科技的创业过程要简单很多。

2007年，黄晓煌从浙江大学竺可桢学院毕业，因为获得英伟达(wěidá)全额奖学金(jiǎngxuéjīn)，赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读博士学位(bóshìxuéwèi)，研究(yánjiū)方向是用GPU（图形处理器(chǔlǐqì)）做高性能计算。还没完成学业，他就加入了英伟达，主要工作是给GPU芯片开发并行计算的编程框架以及CUDA的开发。但仅仅1年后，他做出了离开英伟达的决定。

2011年(nián)，在主流观点中，英(yīng)伟达仍是一家“消费电子硬件公司”。尽管当时(dāngshí)杰弗里·辛顿已经在用英伟达的(de)GPU训练深度神经网络，但大多数人尚未意识到GPU的并行计算能力将成为未来人工智能爆发的算力基石。

在这样一个时间节点上，黄晓煌看到的是(shì)GPU的超级算力和云端部署相结合(xiāngjiéhé)的潜力。他邀请一样来自浙江大学的陈航以及来自清华大学的朱皓，共同创业。创业方向，是用(yòng)GPU做云端的图形图像快速渲染(xuànrǎn)。渲染，指的是通过算法将三维模型或(huò)场景转换为二维图像或视频的过程。

在很短的时间里，年轻的创始团队用低价(dījià)显卡集合成一个端云协同的高性能GPU集群，算力成本大幅降低，并实现了更(gèng)快的计算速度。但那时，投资圈热门的概念(gàiniàn)仍是(shì)移动互联网，黄晓煌在硅谷融资时，无一例外都遭到(zāodào)了拒绝。在最困难的时期，恰逢浙江省到硅谷招商引资，黄晓煌和伙伴们决定回国创业。

2012年(nián)，辛顿带领学生在图像识别大赛中用深度卷积神经网络(shénjīngwǎngluò)碾压传统算法，开启了AI革命的(de)新篇章，GPU也因此(yīncǐ)一战成名。通过与亚马逊的合作，英伟达开始进入“云服务(fúwù)”的战场。彼时(bǐshí)，群核科技的年轻团队正奔跑在用锤子找钉子的路上。他们的锤子是利用GPU实现“物理正确”的渲染引擎，“物理正确”是指渲染出的图在各种参数上与真实的物理世界相一致。

黄晓煌：我在英伟达工作的(de)时候，整个公司的方法论都是先把技术(jìshù)做出来，然后花各种成本去找(zhǎo)应用。所以我受到了这种方法论的熏陶，说白了就是拿着锤子找钉子，需要先把锤子造出来。

这把锤子可以(kěyǐ)用来做电影特效渲染，但收回成本的(de)时间太长，也可以用于游戏行业，但当时的手游对画质的要求并不高。最终，他们的技术落锤在了家装(jiāzhuāng)行业。

然而，随着用户规模的扩大(kuòdà)，对黄晓煌他们来说，技术挑战也呈指数级上升(shàngshēng)。

2013年，群核科技推出了(le)主打产品“酷家乐”，这款空间设计软件凭借其(qí)10秒快速渲染的能力一炮而红，吸引了大量的设计师，成为大家(dàjiā)居行业首选的设计软件。

家装行业背后的(de)产业链和数据(shùjù)规模的扩大，让黄晓煌和团队很自然地把技术优势延伸到工业4.0。物理正确的数据让设计图能直接(zhíjiē)对接工厂生产，而这一步，又带来更多的数据沉淀。

2018年，基于自身业务(yèwù)海量的室内空间数据积累，群核科技(kējì)联合国内外几所高校共同(gòngtóng)推出InteriorNet数据集。在此之前，国际上已经有不少知名数据集存在，但(dàn)多数为静态或不可交互数据，InteriorNet是少有的由可交互三维(sānwéi)数据构成的数据集，也是全球最(zuì)大的室内场景认知深度学习数据集。最重要的是，它是免费开源的数据集。

数据集开放后不久，群核科技就收到了一封来自硅谷某科技巨头的电子邮件(diànziyóujiàn)，希望(xīwàng)和他们进行合作。

当时，该科技巨头正苦于缺乏(quēfá)大量物理正确的合成数据做机器人训练，这次合作，让群核科技的数据集第一次应用在了(le)空间智能训练上。

在现实(xiànshí)世界中训练(xùnliàn)机器人(jīqìrén)，成本高昂、难以扩展，而使用数据训练机器人，则面临高质量3D数据稀缺的瓶颈。合成数据因此是一种性价比更高且潜力无限的训练数据来源。群核科技推出的数据集被帝国理工学院、南加州大学、浙江大学(zhèjiāngdàxué)等多所高校采用，成为室内(shìnèi)AI视觉训练中具有代表性的基础设施之一。

2025年3月，群核科技发布(fābù)并开源了自主研发的(de)空间理解模型SpatialLM，结合(jiéhé)之前发布的空间智能平台SpatialVerse，可以让机器人完成从认知理解到行动(xíngdòng)交互的完整闭环训练。随着具身智能的爆发式增长，群核科技有了新的可能，就是成为空间智能训练的“云端(yúnduān)基础设施巨头”之一。

记者：某种程度上(shàng)，你就像ChatGPT这样的公司。

黄晓煌：是的(de)，但它们是封闭的，我们是开放的。

记者：你的开放和他们的封闭，会带来什么样的不(bù)一样？

黄晓煌：我看重的(de)是未来10年、20年后我们的业务，我们先把基础设施铺好，真正的能力才能得到发挥。我觉得对于中国这一代企业家(qǐyèjiā)来说，拥抱开源能够发挥更大(gèngdà)价值。

记者：所以这又回到你(nǐ)创业的初衷、驱动力是什么？

黄晓煌：我们(wǒmen)一直坚信，只要你的技术有(yǒu)价值，然后这个赛道蓬勃发展，你在里面(lǐmiàn)一定能够分到一杯羹。而且你得感兴趣，即使失败了，这个过程你也会很(hěn)开心、很有成就感，即使没赚到钱，也会觉得不枉此行。

摄像丨王扬 王忠仁(wángzhōngrén) 陈朋