鲲鹏昇腾开发者大会：开放开源铸造坚实算力底座

浙江杭州，这个看似(kànshì)平凡的办公空间里，隐藏着另一个世界——机器人的数字训练场。这里是群核科技，创业14年，因在(yīnzài)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(xiǎolóng)”之(zhī)列，在国际上也有着举足轻重的地位。

物理(wùlǐ)AI可以理解为懂(dǒng)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(děng)，才能在真实的物理世界中进行感知、理解和执行复杂操作。

黄晓煌，群核科技的联合(liánhé)创始人兼董事长。解释物理AI、空间智能以及如何训练机器人(jīqìrén)时，他需要不断地(dì)通俗一点，不断地举例说明。在杭州六小龙爆火之前，他很少在媒体上露面，本质上他是(shì)一个技术痴迷者。

相比于理解(lǐjiě)(lǐjiě)训练机器人这件事，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(bìyè)，因为获得英伟达全额奖学金(jiǎngxuéjīn)，赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟(xiāngbīn)分校攻读博士学位，研究(yánjiū)方向是用GPU（图形处理器）做高性能计算。还没完成学业，他就加入了(le)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，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(wèilái)人工智能爆发的算力基石(jīshí)。

在这样一个(yígè)时间节点上，黄晓煌看到的是GPU的超级算力和云端部署相结合的潜力。他邀请一样来自(láizì)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GPU做云端的图形图像快速渲染。渲染，指的是通过算法将三维模型或场景(chǎngjǐng)转换为(wèi)二维图像或视频的过程(guòchéng)。

在很短的(de)(de)时间里，年轻的创始团队用低价显卡集合成一个端云协同的高性能(gāoxìngnéng)GPU集群(jíqún)，算力成本大幅降低，并实现(shíxiàn)了更快的计算速度。但那时，投资圈热门的概念仍是移动互联网，黄晓煌在硅谷融资时，无一例外都遭到了拒绝。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，辛顿带领学生在图像识别大赛(dàsài)中用深度卷积神经网络碾压传统算法，开启了AI革命的新篇章(xīnpiānzhāng)，GPU也因此一战成名。通过与亚马逊的合作，英(yīng)伟达开始进入“云(yún)服务(fúwù)”的战场。彼时，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(wùlǐ)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：我在英伟达工作的时候，整个公司的方法论(fāngfǎlùn)都是先把技术做出来，然后(ránhòu)花各种成本去找应用(yìngyòng)。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。

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

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

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

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

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

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

当时(dāngshí)，该科技巨头正苦于缺乏大量物理正确的合成(héchéng)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空间智能训练上。

在现实世界中训练机器人，成本高昂(gāoáng)、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(de)瓶颈。合成数据因此是一种性价比更高且潜力(qiánlì)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(dàxué)、浙江大学等多所高校采用，成为室内AI视觉(shìjué)训练中具有代表性的基础设施之一。

2025年3月，群核(qúnhé)科技发布并开源了自主研发的(de)空间理解模型SpatialLM，结合之前发布的空间智能平台SpatialVerse，可以让机器人完成从认知(rènzhī)理解到行动交互的完整闭环训练(xùnliàn)。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“云端基础设施巨头(jùtóu)”之一。

记者：某种程度上，你(nǐ)就像ChatGPT这样的公司。

黄晓煌：是的，但它们(tāmen)是封闭的，我们是开放的。

记者：你的开放和他们的封闭(fēngbì)，会带来什么样的不一样？

黄晓煌：我(wǒ)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(cáinéng)得到发挥。我觉得对于中国这一代企业家来说，拥抱开源能够发挥更大价值。

记者：所以这又回到你创业的初衷、驱动力(qūdònglì)是什么？

黄晓煌：我们一直坚信，只要你的技术有价值，然后这个(zhègè)赛道蓬勃发展，你在里面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(huì)(huì)很(hěn)开心、很有成就感，即使没赚到钱，也会觉得不枉此行。

制片人丨(gǔn)刘斌 记者(jìzhě)丨董倩 策划丨陈朋 夏周 编导丨丁芳 摄像丨王扬 王忠仁 陈朋