以(yi)GPU集(ji)群为基础，通过AI赋(fu)能空间设(she)计在市场间仍较为少见，群核科技此(ci)番IPO亦被视为未来(lai)“全球空间智能第一股”的存在。

具(ju)体来(lai)看，设(she)计功能的数据库(ku)涵盖数亿个3D模型和几乎所有空间设(she)计元素，例如家具(ju)、电线、管道、照明、墙壁、天花板和装饰配件(jian)等。

在该平台，用户只需将CAD图纸等放进平台上即可开始设(she)计，自(zi)动生成设(she)计方案；

可视化则是向用户提(ti)供具(ju)有高度(du)现实效果(guo)的即时渲染，使(shi)用户可以(yi)在修(xiu)改设(she)计时查看渲染效果(guo)；

实施(shi)则是指将设(she)计方案转化为全面、准确且可兼容的数据集(ji)，以(yi)备进行制造(zao)工作；

协作是将设(she)计项目时支持在线共享编辑等。

2024年，群核科技的平台平均(jun)月(yue)活跃访客(ke)数为0.86亿名，平均(jun)月(yue)活跃用户数达(da)到了0.03亿名，每天处理数百万次(ci)渲染及数十亿次(ci)应用程(cheng)序编程(cheng)接(jie)口(kou)（API）调用。

2022年、2023年、2024年前三季度(du)分别创收4.9亿元、5.63亿元和4.64亿元，占(zhan)比(bi)均(jun)在8成以(yi)上。

发端于地产

在规模化的收入和较高的客(ke)户留存率同时，群核科技已经表(biao)现出较高的毛利率。2022年、2023年和2024年前三季度(du)分别达(da)到72.7%、76.8%和80.4%。

当前高毛利率的背后，不可忽视的是群核科技的主(zhu)要业务场景大多聚焦于室内设(she)计领域，这导致其(qi)主(zhu)要客(ke)户源自(zi)房(fang)地产的上下游(you)企业。

“我们的客(ke)户涵盖整个设(she)计及可视化价值链，主(zhu)要包括设(she)计师、室内设(she)计及建筑公司、家具(ju)制造(zao)商和零(ling)售商、定制家具(ju)生产商、房(fang)地产开发商及空间设(she)计材料提(ti)供商。”群核科技指出。

通俗理解，设(she)计师等可以(yi)通过群核科技所提(ti)供的MANYCORE解決方案更(geng)高效、逼真地渲染生成设(she)计方案。

高毛利现象，在类似的3D设(she)计企业中也并不鲜见。

作为同样面向企业提(ti)供三维设(she)计软件(jian)服务的企业Autodesk，2022财年到2024财年Autodesk毛利率均(jun)在90%以(yi)上。

但Autodesk与群核科技在业务形态上也存在区别。

Autodesk主(zhu)要以(yi)传统的CAD等软件(jian)为核心，结合AI提(ti)升效率；但群核科技则借助高性能GPU集(ji)群的快速渲染生成图像，2024年已经可以(yi)在1.2秒内处理一张2K图像。

从账期来(lai)看，群核科技已在地产行业形成一定的话语权。

截至2024年9月(yue)末，群核科技的递(di)延收入达(da)到5.72亿元。

不过持续的研发投入，导致群核科技仍处于亏(kui)损状态。

2022年、2023年、2024年前三季度(du)的研发开支分别为4.38亿元、3.91亿元和2.63亿元，占(zhan)收入的比(bi)例分别为73%、58.89%和47.56%。

2022年至2024年第三季度(du)末累计净亏(kui)损额为17.72亿元。

稀(xi)缺(que)的数据

让群核科技IPO备受(shou)市场关(guan)注的，并不是当下贡献主(zhu)要收入的地产相关(guan)业务，而是其(qi)所坐拥的智能空间数据集(ji)的资(zi)源禀赋(fu)，以(yi)及AI浪潮(chao)下所带(dai)来(lai)的想象空间。

群核科技针对下一代室内环境(jing)AI开发的SpatialVerse拥有庞(pang)大且物理正确的数据集(ji)库(ku)，使(shi)开发者能够在虚拟环境(jing)中训练(lian)AIGC模型，增强智能机器人、AR/VR系统及具(ju)身(shen)人工智能的认(ren)知(zhi)能力。

“所谓物理正确，就是符合物理世界的真实规律，包括对光的模拟、材料的性质（比(bi)如金属的光泽(ze)、布料的柔软度(du)等）、物体之(zhi)间的物理交互（碰撞(zhuang)、摩擦力等）、几何(he)与空间的关(guan)系。”北京一位大厂AI工程(cheng)师向信风（ID:TradeWind01）解释称。

发展理解物理世界的AI，已然成为行业共识(shi)。

去(qu)年10月(yue)，黄仁勋就曾(ceng)经指出：“我们未来(lai)要做的，是物理AI，教会AI物理法则，理解物理定律。”

今年1月(yue)，英伟达(da)推出的首(shou)个Nvidia Cosmos平台，核心是世界基础模型（World Foundation Models, WFM），旨在通过生成逼真的物理感(gan)知(zhi)视频等，加速机器人和自(zi)动驾驶汽(qi)车等物理 AI 系统的开发。

Cosmos的理想状态之(zhi)一就是AI可以(yi)理解现实世界的环境(jing)情况。例如未来(lai)Cosmos通过摄像头看到“桌子旁有一群人在看书”后，就可以(yi)输出对画(hua)面的语言描述。

这离不开大量(liang)数据的积累。

以(yi)Cosmos为例，其(qi)正是基于2000万小时的真实世界数据进行训练(lian)，涵盖了自(zi)动驾驶、机器人开发、合成环境(jing)等多个领域的数据。

群核科技的SpatialVerse积累了海量(liang)的三维数据。

创始人黄晓煌接(jie)受(shou)采访时曾(ceng)指出其(qi)有3.2亿个3D模型、不计其(qi)数的物理正确的三维场景、月(yue)活接(jie)近8000万，服务了200多个国家和地区的数据。

“这种物理正确数据集(ji)库(ku)应该是通过渲染引擎仿真出来(lai)的，虽然数据不来(lai)自(zi)线下真实世界采集(ji)，但建立在无数个物理正确的场景下，符合物理规律，这也是重要的优势。”上海一位AI领域投资(zi)人向信风（ID:TradeWind01）解释称。

算力、算法和数据是AI的三驾马车。前两者相关(guan)公司较为丰富，但目前市场鲜有以(yi)数据为核心卖点(dian)的热门公司。

上海一位科技行业投资(zi)人士向信风（ID:TradeWind01）表(biao)示，目前群核科技的数据仍主(zhu)要集(ji)中在室内场景中。

基于高质量(liang)数据集(ji)，群核科技的AI平台可以(yi)高效地读取CAD等各种格式(shi)的图纸，并将其(qi)转换为3D设(she)计方案，内置参数模型还能即时生成工程(cheng)图和材料清(qing)单。

“真实”的价值

SpatialVerse对光、材料性质、物体交互等现实环境(jing)细节(jie)的仿真，仍然可能有不少挑(tiao)战者出现。

例如常见用于实时演算的游(you)戏(xi)开发引擎，同样可以(yi)在一定程(cheng)度(du)上实现模型数据的物理正确。

当下最典型的，莫过于由Epic Games开发，并集(ji)成了PhysX物理引擎的虚幻4引擎（Unreal Engine 4），其(qi)形成的3D数据，在特定参数条件(jian)下同样可以(yi)模拟现实世界的物理规则，包括物体的真实物理碰撞(zhuang)、布料等柔软物体的摆动等效果(guo)。

但信风（ID:TradeWind01）多方调研发现，致力于物理真实的空间模拟与侧重于游(you)戏(xi)开发的物理引擎在AI训练(lian)领域存在显著差异。

一般来(lai)说，虚幻4引擎主(zhu)要为游(you)戏(xi)场景服务，所考虑的视觉效果(guo)与现实世界存在较大的差异。

“虚幻4（Unreal Engine 4）的物理引擎是为游(you)戏(xi)等娱乐领域的渲染引擎服务，可以(yi)做到视觉逼真，但不一定能达(da)到物理正确。SpatialVerse不是渲染引擎，是基于群核科技本身(shen)渲染引擎和过程(cheng)中沉淀的数据，来(lai)为具(ju)身(shen)智能等提(ti)供数据训练(lian)服务，核心是正确的模拟物理世界。”上海一家中小互联网公司的AI工程(cheng)师向信风（ID:TradeWind01）解释称。

该人士进一步举例，游(you)戏(xi)地图和现实生活环境(jing)存在较大的差异。

例如衣柜把(ba)手放置位置、物体的纹理、开关(guan)与地面的距离、家具(ju)的力学支撑基础等各种三维空间数据的差异，都有可能成为机器人的训练(lian)关(guan)键。

虚幻4引擎的游(you)戏(xi)应用场景所产生的数据更(geng)多服务于视觉意义上的拟真，但应用于现实世界会存在大小、质量(liang)等不符合生活、工业等场景的具(ju)体参数限(xian)制。

图源：信风结合AI工具(ju)制作

“Sim2Real”的星辰大海

近年来(lai)，大模型的涌(yong)现式(shi)发展，正在提(ti)高AI在各领域的渗透效率，而自(zi)动驾驶、人形机器人为代表(biao)的具(ju)身(shen)智能的发展，正在迎来(lai)历(li)史性的发展“奇(qi)点(dian)”。

在AI训练(lian)领域，打(da)造(zao)具(ju)身(shen)智能最主(zhu)要训练(lian)方向正是Sim2Real（Simulation-to-Real）。

即通过与现实环境(jing)相似的仿真虚拟环境(jing)训练(lian)，将具(ju)身(shen)智能在虚拟环境(jing)中学到的技术迁移至现实环境(jing)，是被业内视为是最有可能且更(geng)高高效、低成本实现具(ju)身(shen)智能的路径(jing)。

例如英伟达(da)所开发的Isaac Sim，正是实现Sim2Real技术的重要工具(ju)和平台。

通过Isaac Sim平台，开发者可以(yi)在虚拟环境(jing)中进行大规模的机器人训练(lian)和算法验证，从而减少在现实世界中进行昂贵(gui)且耗时的实验。

算法、平台等要素基本一应俱全，但通过Sim2Real的技术能否发展具(ju)身(shen)智能的一大关(guan)键，还在于需要拟真与现实世界近乎一致的训练(lian)数据。

正是这个痛(tong)点(dian)，让群核科技与SpatialVerse站在了具(ju)身(shen)智能的风口(kou)之(zhi)上。

招股书显示，SpatialVerse通过与Isaac Sim的OpenUSD框架连接(jie)，可实现高保真的渲染效果(guo)。

目前群核科技已经与智元机器人展开合作，后者正在采用SpatialVerse作为机器人训练(lian)数据的平台。

不过随(sui)着具(ju)身(shen)智能算法维度(du)对进一步进化，是否有可能弥补、减少对于高质量(liang)数据的依赖，未来(lai)可能也会成为群核科技为代表(biao)的高质量(liang)数据企业所需直(zhi)面的风险。

在大模型领域，算法优化来(lai)减少高质量(liang)数据依赖已经成为可能。

去(qu)年以(yi)来(lai)，火爆全球的DeepSeek，正是通过强化学习的方法论，降低了高质量(liang)标(biao)注的成本。

再如2024年11月(yue)，来(lai)自(zi)英伟达(da)、卡内基梅隆大学和加州大学伯克(ke)利分校的全华人团队(dui)所推出的HOVER（Humanoid Versatile Controller），是一款仅需1.5M参数的小型模型，其(qi)模拟人类的“潜(qian)意识(shi)”，可以(yi)在面对不同的运动任务时，有效协调身(shen)体各部分的运动。

该模型的核心是，全身(shen)运动模仿可以(yi)作为所有这些任务的常见抽象，并为学习多种全身(shen)控制模式(shi)提(ti)供通用运动技能，而无需对每个控制模式(shi)进行再培训，进而降低对数据的要求。

但无论如何(he)，“Sim2Real”的星辰大海，确实正迎来(lai)更(geng)多中国选手。