李飛飛的「空間智能」（Spatial Intelligence），無疑是今年科技圈最性感的詞匯之一。

當這位 AI 教母振臂一呼，原本還在卷文本、卷視頻生成的行業目光，瞬間被拉向了 3D 世界。然而，這個領域太過前沿，以至于在大洋彼岸，除了李飛飛的 World Labs，真正能看懂并跟進的玩家也寥寥無幾。

在中國，誰會是那個最快跟進的人？

令人意外的是，答案或許不在那些聲量巨大的大模型獨角獸名單里，而是一家在裝修設計領域耕耘多年的老兵——群核科技（酷家樂母公司）。

12 月 9 日，在群核科技 2025 酷+大會上，這家在 3D 空間領域深耕 14 年的公司宣布了一項重大戰略升級：從 3D 軟件提供商，轉型為空間智能基礎設施提供商——發布了物理模擬視頻生成模型 LuxReal，并同步推出了 Aholo 空間智能開放平臺，一口氣開放了從空間重建、生成，到編輯與理解的全套能力。

雖然并非傳統意義上的 AI Native 公司，但群核科技似乎正在走出一條獨特的「中國版李飛飛路線」。

看起來或許有點反直覺：為什么率先在這條賽道交卷的，不是那些算力雄厚的通用大模型巨頭，而是這家垂直軟件公司？

答案藏在空間智能的特性里。

空間智能的門檻不僅僅是算力，更是這種對物理世界的「顯式掌握」。

在過去的 14 年里，群核科技積累了全中國最龐大的真實戶型數據庫、帶有精確物理材質參數的商品模型，以及數以億計經過渲染驗證的裝修方案。這些并非合成數據，而是物理世界的「數字底稿」。

當李飛飛指明空間智能是 AI 的下一站時，行業才猛然發現，通往這一站最關鍵的「數據船票」，其實早就握在了這位行業老兵手中。

01

在這次發布會中，承載群核科技空間智能野心的核心產品，是一個名為LuxReal的視頻生成模型。

如果僅僅看演示 demo，LuxReal 似乎是在做與 Sora、或者李飛飛的 World Labs 類似的事情：輸入一個圖片，生成一段與圖片相關的，物理規律準確且具有一致性的視頻。但如果揭開引擎蓋，你會發現幾者的技術底色截然不同。

首先是 Sora 代表的「大力出奇跡」路線。

Sora 本質上是一個「2D 原生」的模型。它并不真正理解三維空間，而是通過 DiT（Diffusion Transformer）架構，學習了海量視頻數據中「像素塊」的運動規律。它像是一個看過幾億部電影的天才畫家，因為它知道「杯子掉落」后下一幀畫面通常是什么樣，所以它能畫出符合物理直覺的視頻。但這種物理規律是「涌現」的，是不穩定的——這也是為什么 Sora 生成的視頻中，人有時候會突然長出第三只手，或者椅子在旋轉時會莫名變形。因為它心中沒有「椅子」的三維模型，只有「看起來像椅子的像素」。

而群核科技與李飛飛的 World Labs，則站在了 Sora 的對立面。

兩者都堅信：要解決物理一致性，中間必須多一步三維幾何結構，就是所謂世界模型的路線。也就是不能直接從 Text 變 Video，必須是 Text -> 3D World -> Video。只有先在計算機里構建出一個有深度、有體積的 3D 舞臺，再在這個舞臺上架設虛擬攝像機拍攝，才能保證無論怎么運鏡，物體都不會崩壞。

但就在「如何構建這個 3D 舞臺」這一步上，群核科技和李飛飛的路線略有不同。

李飛飛試圖構建一個「可學習的渲染器」。在這個模型中，AI 不需要構建任何顯式的 3D 模型。它將世界壓縮進了神經網絡的「激活狀態」（KV Cache）里——這是一個人類看不見、摸不著的*「隱式世界」。通過端到端訓練，模型學會了像上帝一樣在神經元內部「渲染」光影、反射和遮擋。它模糊了「重建」與「生成」的界限：給它幾張圖，它就能在腦海中補全這個場景的各個角度。它極其優雅，像是一個看過世界的「缸中之腦」，在思維內部完美模擬了物理法則。

而群核科技的 LuxReal，選擇了一條更「笨」但對產業更有用的路：基于資產的結構化生成。

得益于 14 年的積累，群核不需要讓 AI 在神經元里去「隱式模擬」一個沙發。LuxReal 以群核自研的Lux3D為底座，它的工作流是：先生成 3D：它是生成式 AI，但它首先生成的是 3D 物體和場景；再渲染視頻：有了確定的 3D 資產后，再通過物理引擎將其渲染成視頻。

因為中間多了一步「顯式」的 3D 支撐，無論鏡頭怎么甩，高達的模型結構被牢牢鎖死，絕不可能出現「長出第三只手」或「金屬變液體」的幻覺。

而群核之所以敢選這條路，底氣依然在于他們的數據積累。要訓練 AI 進行精準的「顯式表征」，需要海量帶有精確物理標注的 3D 數據作為「教材」。這正是群核科技過去十四年構建的護城河——他們不需要像其他公司那樣用游戲引擎去合成數據，他們手里就有最真實的物理世界數字底稿。

這個多出來的「顯式步驟」，它在處理流體與極端形變時，或許不如李飛飛的隱式模型那般寫意，相對來說也帶來了額外的算力負載。但這恰恰是群核的取舍之道——通過支付這些成本，他們在 AI 那深不可測的黑盒中，成功植入了一個可供人類精準操作的「把手」。

它在處理剛體（Rigid Body）、結構化場景和復雜的室內光影時展現出了極強的優勢。它少了一些無中生有的「幻覺」，卻多了一份產業急需的「確定性」和「可編輯性」。

這在電商與廣告場景中極具殺傷力。

試想，當你上傳一款新發布的咖啡機模型，你需要的是它在各種高級光影下流轉，展示其金屬質感，而不是讓 AI 發揮想象力把它的按鈕位置改了，或者把機身扭曲了。相比于其他模型容易「二創」產品，LuxReal 能做到「產品 100% 還原，而光影與運鏡無限生成」。

這才是從「看著好玩」的 Demo，走向「所見即所賣」的 Commercial（商業交付）的關鍵一步。

02

為什么在中國追趕李飛飛路線的，反而是群核科技？

要回答這個問題，我們需要把時鐘撥回十四年前。那時候，群核科技（及其核心產品酷家樂）在大多數人眼中的形象，僅僅是一個好用的 SaaS 工具。它讓設計師扔掉了難學的 3D Max，在瀏覽器里就能快速搭建戶型、渲染效果圖。

彼時，沒有人能預見到 2024 年的 AI 變局。群核自己可能也沒想到，當年為了「讓裝修變簡單」而建立的這套云端 CAD 系統，竟在十四年的漫長歲月中，無意間通過數千萬設計師的手，堆出了一座全世界最大的、真實物理世界的數字富礦。

這便是空間智能賽道上最反直覺的一幕：當硅谷的頂尖頭腦們為了獲取高質量 3D 數據而絞盡腦汁時，這家中國垂直軟件公司，卻坐在了金山上。

在空間智能的訓練中，數據決定了天花板。

即便是李飛飛的 World Labs，或者是其他試圖沖擊 3D 世界模型的大廠，在缺乏真實數據的情況下，往往只能退而求其次——利用 Unity 或 Unreal 等游戲引擎來生成「合成數據」（Synthetic Data）。

這在邏輯上是通的，但存在致命的Sim2Real（從仿真到真實）鴻溝。游戲引擎生成的場景是完美的、干凈的、人工定義的。然而，真實的物理世界是「臟」的、復雜的、充滿噪聲的。完全用合成數據訓練出來的 AI，在面對真實世界時往往會「水土不服」。

而群核科技手里握著的，是真正的「物理底稿」。

過去 14 年，中國幾乎每一次裝修浪潮、每一套奇葩戶型的改造、每一個家具的擺放邏輯，都被數字化地保存在了群核的服務器里。

這里有數億張真實的戶型圖，涵蓋了中國大江南北最復雜的建筑結構；這里有海量帶有精確物理參數（材質、摩擦力、尺寸）的商品模型，而不是只有外殼的 3D 貼圖；這里還有數不清的設計方案，它們不是隨機生成的，而是包含了人類設計師對于「什么家具應該放在哪里」的深度語義理解。

這些數據不是為了 AI 專門造出來的，它們是真實業務長出來的。正是這種「原本為了產業應用而積累的高精度數據」，構成了群核科技最深的護城河。它比通用的視頻數據更深（有結構），比游戲引擎的數據更真（有物理屬性）。

一轉頭，群核科技發現自己正坐在這一輪 AI 競賽最稀缺的資源——數據金山上。

這種資產層面的底氣，直接推動了公司戰略維度的躍遷：從一家垂直的 3D 軟件提供商，正式轉型為空間智能的基礎設施服務商。

12 月 9 日，群核科技正式發布Aholo 空間智能開放平臺。這不只是發布了一個工具箱，更是一次徹底的「家底開放」。群核將過去 14 年在 3D 領域打磨最深的四項核心能力——空間重建、空間生成、空間編輯、空間理解——毫無保留地進行了系統性封裝并對外輸出。

這是一個極其關鍵的戰略轉身。在此之前，這些能力主要服務于家居裝修行業的內部提效；而現在，通過 Aholo，群核試圖將這些能力變成 AI 時代的「水電煤」：

空間重建：讓單張 2D 圖片瞬間「升維」，變成可漫游、有深度的 3D 場景；

空間生成：用自然語言描述就能「生長」出復雜的 3D 模型；

空間編輯：這是群核最擅長的「顯式」能力，讓生成的 3D 不再是死板的像素，而是可被精準修改的資產；

空間理解：讓 AI 真正看懂畫面里的物體關系，知道「椅子在桌子旁邊」不僅是像素的位置，更是語義的關聯。

如果說 LuxReal 是為了讓人類看到更逼真的視頻，那么 Aholo 開放平臺的野心則更進一步——它想讓機器看懂世界。

在這次發布中，一個不起眼但極具想象力的信號是：群核科技正在發力具身智能（Embodied AI）。

這也是「空間理解」能力最性感的落地場景。過去的機器人（如掃地機或服務機器人）在室內導航時，往往是個「瞎子」或者「高度近視」。它們依靠激光雷達避障，雖然能測距，卻不懂環境的語義——它們不知道前面這堆像素究竟是「昂貴的玻璃瓶」還是「耐撞的承重墻」。

群核科技正在嘗試將其海量的 3D 資產和場景理解能力，投喂給機器人。

通過學習群核數據庫中成千上萬種真實的室內布局和物品擺放邏輯，機器人可以獲得一種「上帝視角」般的先驗知識。龍天澤透露，群核已經在做機器人導航中的3D 物品視覺理解。這意味著，未來的機器人不僅能「看見」障礙物，還能通過接入 Aholo 的模型，瞬間做出判斷：

「這是易碎品，必須繞行 20 厘米。」

「這是柔軟的沙發，可以緊貼著走。」

從服務設計師，到服務機器人，群核科技的數據價值，正在發生一場從「畫圖」到「識途」的質變。

03

對于群核科技來說，「空間智能」既是一次站在風口上的順勢而為，也是一次略帶遺憾的「遲來覺醒」。

在發布會后的交流中，團隊內部流露一種真實的緊迫感，甚至有一種聲音感嘆：「要是早知道，去年就該發力做了。」

這種遺憾背后，其實是對 AI 技術代際演進的深刻復盤。當大模型從文本（Text）卷向圖像（Image），再到視頻（Video），行業終于意識到，下一站必然是 3D，是物理世界。群核科技猛然發現，自己手里那些原本只用于裝修設計的圖紙和模型，在新的 AGI 語境下，突然變成了一張通往物理側人工智能的昂貴門票。

這種沖擊不僅發生在技術層，更直接撼動了商業模式的底層邏輯。

陳航（群核科技 CEO）透露，隨著 AI 產品的推出，傳統的 SaaS 售賣方式正在失效。以前，軟件是按Seat（坐席）收費的，邏輯是「人」在使用；但現在，調用場景變成了「人機混用」，機器調用的頻次可能比人高出幾個數量級。

「如果只按年費、月費收費，機器一調用就被拉爆了。但如果只按 Token 或 Credit 充值，準入門檻又太低，無法篩選高質量客戶。」陳航說道。

為了適應這個新時代，群核正在摸索一種「年費/月費 + Token/Credit」的混合計費模式。這不僅是計費方式的調整，更是對軟件價值定義的重構——從賣「工具的使用權」，轉向賣「算力與智能的消耗量」。

當然，陳航也表現出了難得的清醒。他坦言，國內市場對 AI 產品的付費驗證周期相對較長，「讓客戶在原有預算之外再花額外的錢，是很難的，必須要驗證絕對的價值。」

他們坦言，關于未來具體怎么走，商業模式是賣 API、賣模型還是做新的超級應用，目前并沒有百分之百的定論。這更像是一場「摸著石頭過河」的冒險，只不過這一次，河對岸多了一個明確的燈塔——李飛飛。

「摸著李飛飛過河」，不僅僅是一句玩笑，它有著雙重含義：

一方面，是方向上的確認。李飛飛和 World Labs 的存在，證明了「空間智能」不是一個偽命題，而是 AI 進化的必經之路。這給了群核科技巨大的信心，去重倉投入這個原本只有他們在做的冷門領域。

另一方面，是路徑上的獨立。群核沒有盲目照搬硅谷的純科研模式，而是結合中國產業的土壤，利用自己獨有的「顯式數據」壁壘，走出了一條更注重可控性、更強調產業落地的差異化路線。

對于群核科技而言，這條河剛剛過了一半。水深水淺，唯有自知。

但至少，在通往物理世界 AI 的這艘大船上，他們已經不再是岸上的旁觀者，而是手握羅盤與燃料的核心玩家。未來或許充滿不確定性，但對于一家擁有 14 年數據底蘊的公司來說，沒有什么比「正在場上」更重要的事情了。