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面对面丨拿着锤子找钉子 他们的开源模型让机器人能“上学”了

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面对面丨拿着锤子找钉子 他们的开源模型让机器人能“上学”了

面对面丨拿着锤子找钉子 他们的开源模型让机器人能“上学”了

浙江杭州(hángzhōu),这个看似平凡的办公空间(kōngjiān)里,隐藏着(zhe)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”之列,在国际上也有着举足轻重的地位。

物理AI可以理解(lǐjiě)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(shìjiè)中进行(jìnxíng)感知、理解和执行复杂操作。

黄晓煌,群核(qúnhé)科技的联合创始人兼董事长。解释物理AI、空间智能以及如何训练机器人时,他需要(xūyào)不断地通俗一点,不断地举例说明。在杭州(hángzhōu)六小龙爆火之前,他很少在媒体上露面(lòumiàn),本质上他是一个技术痴迷者。

相比(xiāngbǐ)于理解训练机器人这件(zhèjiàn)事,理解群核科技的创业过程要简单很多。

2007年,黄晓煌(huángxiǎohuáng)从浙江大学竺可桢学院毕业,因为获得英(yīng)伟达全额奖学金,赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读博士学位,研究方向是用GPU(图形处理器)做高性能计算(jìsuàn)。还没(méi)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(líkāi)英伟达的决定。

2011年,在主流观点中,英伟达仍是一家(yījiā)“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GPU训练深度神经网络,但大多数人尚未意识(yìshí)到GPU的并行计算能力将(jiāng)成为未来人工智能爆发的算力基石(jīshí)。

在这样一个时间节点上,黄晓煌看到的(de)是GPU的超级算力和(hé)云端部署相结合的潜力。他邀请一样(yīyàng)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GPU做云端的图形图像快速(kuàisù)渲染。渲染,指的是通过算法将三维模型或场景转换为二维(èrwéi)图像或视频的过程。

在很短的(de)时间里,年轻的创始团队用低价显卡(xiǎnkǎ)集合成一个端云协同的高性能GPU集群,算力(suànlì)成本大幅降低,并实现了更快的计算速度。但那时,投资圈热门的概念(gàiniàn)仍是移动互联网,黄晓煌在硅谷(guīgǔ)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(tú)像识别大赛中用(yòng)深度卷积神经网络碾压传统算法,开启了AI革命的(de)(de)新篇章,GPU也因此一战成名。通过与亚马逊的合作,英伟达开始进入“云服务”的战场(zhànchǎng)。彼时,群核科技的年轻团队正奔跑在用锤子(chuízi)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:我在英伟达工作的时候,整个公司的方法论(fāngfǎlùn)都是先(xiān)把技术做出来,然后花各种成本去找应用。所以我受到了这种方法论的熏陶(xūntáo),说白了就是拿着锤子找钉子,需要先把锤子造出来。

这把(bǎ)锤子可以用来做电影特效渲染,但收回成本的时间太长,也(yě)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(tāmen)的技术落锤在了家装行业。

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

2013年,群核科技推出(tuīchū)了(le)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,成为大家居(jū)行业首选的设计软件。

家装行业背后的(de)产业链和数据规模的扩大,让黄晓煌和团队很自然地把技术优势(yōushì)延伸到(dào)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(yèwù)海量的室内空间数据(shùjù)积累,群核科技联合国内外几所(jǐsuǒ)高校(gāoxiào)共同推出InteriorNet数据集。在此之前,国际上已经有不少知名数据集存在,但多数(duōshù)为静态或不可交互数据,InteriorNet是(shì)少有的由可交互三维数据构成的数据集,也是全球最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(guīgǔ)某科技巨头的电子邮件,希望和他们进行(jìnxíng)合作。

当时,该(gāi)科技巨头正苦于(kǔyú)缺乏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空间智能训练上。

在现实世界(shìjiè)中训练(xùnliàn)机器人,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(yīzhǒng)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(lǐgōngxuéyuàn)、南加州大学、浙江大学等多所高校采用,成为(chéngwéi)室内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,结合之前发布的空间智能平台SpatialVerse,可以让机器人(jīqìrén)完成从认知理解到行动交互的完整闭环训练。随着具身(jùshēn)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,你就(jiù)像ChatGPT这样的公司。

黄晓煌:是(shì)的,但它们是封闭的,我们是开放的。

记者:你的(de)开放和他们的封闭,会带来什么样的不一样?

黄晓煌:我看重的是未来10年、20年后我们的业务,我们先把基础设施铺(pù)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来说,拥抱开源能够(nénggòu)发挥更大(gèngdà)价值。

记者:所以这又回到你创业的初衷、驱动力是什么(shénme)?

黄晓煌:我们一直坚信,只要你的技术有价值,然后这个赛道蓬勃发展(péngbófāzhǎn),你在里面一定能够分到一杯羹。而且你得感兴趣,即使(jíshǐ)失败了,这个过程你也会(huì)很开心、很有成就感,即使没赚到钱,也会觉得不(bù)枉此行。

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

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