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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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