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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,这个(zhègè)看似平凡的办公(bàngōng)空间里,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(chuàngyè)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”之列,在国际上也有着举足轻重的地位。

物理AI可以理解为懂物理规则的(de)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(cáinéng)在真实的物理世界中进行感知、理解和执行复杂(fùzá)操作。

黄晓煌(huángxiǎohuáng),群核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(xùnliàn)机器人时,他(tā)需要(xūyào)不断地通俗一点,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,本质上他是一个技术痴迷者。

相比于理解(lǐjiě)训练机器人这件事,理解群核(qúnhé)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,研究方向是用GPU(图形处理器)做高性能计算。还没完成学业,他就加入了英伟达,主要工作是给GPU芯片(xīnpiàn)开发(kāifā)并行计算的编程框架(kuāngjià)以及CUDA的开发。但仅仅(jǐnjǐn)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(réng)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(de)是GPU的超级算力和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(chénháng)以及来自清华大学的朱皓,共同创业。创业方向(fāngxiàng),是用GPU做云端的图形图像(túxíngtúxiàng)快速渲染。渲染,指的是通过算法将三维模型或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(huángxiǎohuáng)在硅谷融资时,无一例外都遭到了拒绝(jùjué)。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中用深度卷积神经网络碾压传统算法,开启了AI革命的(de)新篇章,GPU也因此一战成名(chéngmíng)。通过与亚马逊的合作,英伟达开始进入“云服务”的战场。彼时,群核科技的年轻团队(tuánduì)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(xuànrǎn)引擎,“物理正确”是指渲染出的图在各种参数上与真实(zhēnshí)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(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(bǎ)锤子(chuízi)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,随着用户规模的扩大,对黄晓煌他们来说,技术挑战(tiǎozhàn)也呈(chéng)指数级上升。

2013年(nián),群核科技推出了主打产品“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(de)产业链和数据规模的扩大(kuòdà),让黄晓煌和团队很自然地把(bǎ)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(de)室内空间(shìnèikōngjiān)数据(shùjù)积累,群核科技联合国内外几所高校共同推出InteriorNet数据集(jí)。在此之前,国际上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(quánqiú)最大的室内场景(chǎngjǐng)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(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,该科技巨头正苦于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(zài)了空间智能训练上(shàng)。

在现实世界中训练机器人,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性价比更高且(gènggāoqiě)潜力无限的训练数据来源。群核科技推出(tuīchū)的数据集被帝国(dìguó)理工学院、南加州(nánjiāzhōu)大学、浙江大学等多所高校采用,成为室内AI视觉训练中具有代表性的基础设施(jīchǔshèshī)之一。

2025年3月,群核科技发布并开源了(le)自主研发的(de)空间理解(lǐjiě)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理解到行动交互的完整闭环训练。随着(suízhe)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(mǒuzhǒngchéngdù)上,你就像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(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(bǎ)基础设施铺好(hǎo),真正的能力才能得到发挥(fāhuī)。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(de)初衷、驱动力是什么?

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

摄像丨王扬(wángyáng) 王忠仁 陈朋
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