杭州成功突破空间智能‘卡脖子’技术难题，群核科技领衔三维建模与空间大模型创新，挑战GPT-5背后的技术壁垒

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## 杭州突破空间智能核心技术瓶颈，群核科技开源空间大模型引关注

来源：量子位 | 整理：SEO优化助手
发布日期：2025年8月28日

在人工智能不断向三维空间拓展的当下，空间智能成为连接虚拟与现实的关键桥梁。近日，杭州“人工智能六小龙”之一的群核科技，凭借其在室内空间建模领域的突破，成功攻克了困扰行业已久的空间一致性难题。

群核科技发布了其自主研发的空间大模型，并开源了两个核心子模型——空间语言模型SpatialLM 1.5与空间生成模型SpatialGen，标志着我国在空间智能领域迈出了关键一步。

什么是空间大模型？

空间大模型是AI从二维信息处理迈向三维物理世界的核心技术之一。它不仅能够理解空间结构，还能进行空间推理、交互行为模拟以及场景生成。这一技术对于未来机器人、智能家居、虚拟现实、AI短剧制作等多个领域都具有深远意义。

李飞飞曾提出空间智能的四大维度：空间认知、空间推理、空间交互行为与空间生成。而目前大多数AI模型仍停留在二维层面，无法真正理解三维空间中的物理规则和空间关系。

群核科技如何实现突破？

与当前主流的两类技术路径不同，群核选择了聚焦室内场景这一更具挑战性的方向：

– 视频生成派（如谷歌Genie 3）：以二维视频序列生成为主，虽视觉效果逼真，但缺乏真正的三维空间一致性。
– 3D场景生成派（如World Labs、混元）：虽然支持360度漫游，但受限于高质量3D数据匮乏，常出现视角穿帮、场景崩坏等问题。

群核的空间大模型则通过真实感全息漫游场景、可交互性与复杂空间处理能力三大核心能力，实现了对空间一致性的精准建模。

空间生成 vs GPT-5：一场技术对比

在测试中，群核的空间语言模型SpatialLM 1.5与GPT-5进行了空间理解与家具布局的对比实验：

– GPT-5在理解空间信息时存在明显偏差，家具布局不合理，甚至改变了原始空间结构。
– 而SpatialLM 1.5不仅能准确理解“适合老人居住”等语义指令，还能合理摆放家具，并生成符合空间逻辑的3D场景。

此外，该模型还可作为AI Agent框架，调用路径规划等工具，完成从“卧室床边到客厅”的复杂导航任务。

空间智能仍处于“GPT-2阶段”

尽管群核取得了显著突破，但整个空间智能领域仍处于早期发展阶段。群核科技坦言，目前空间大模型的技术水平大致相当于GPT-2阶段，距离真正的“涌现能力”仍有较大差距。

主要挑战包括：

1. 数据稀缺：高质量室内空间数据获取成本高，且受限于隐私合规等因素。
2. 语义理解复杂：室内空间结构复杂，物体间关系多样，理解“杯子放在桌面上”这类指令需要深层认知。
3. 交互泛化能力弱：现有模型多停留在静态建模，难以应对动态任务和多步推理。

群核科技的“三位一体”战略

为突破上述瓶颈，群核科技提出了“空间编辑工具 + 空间合成数据 + 空间大模型”的闭环技术路径：

– 工具平台：如COOHOM、棚拍、群核酷空间等，帮助设计师高效构建3D空间。
– 数据沉淀：通过平台积累超过5亿个结构化3D空间场景，构建全球最大的室内空间数据库InteriorNet。
– 模型迭代：基于数据反馈不断优化模型性能，形成正向循环。

此外，群核还开源了3D高斯语义数据集InteriorGS，进一步推动行业技术标准的建立。

空间智能的三大技术路径

当前空间智能领域大致可分为三条技术路线：

1. 世界模型/视频生成派：依赖视频数据训练，生成高质量，但空间结构理解不足。
2. 具身智能/自动驾驶派：聚焦室外规则场景，难以迁移至复杂室内环境。
3. 原生空间智能派（如群核）：专注于三维空间建模，构建具有物理属性与语义关系的数字孪生空间。

群核的探索，为室内空间智能开辟了全新的发展路径。

开源推动生态共建，加速行业发展

为降低技术门槛，吸引更多开发者参与，群核科技已开源其空间生成模型与语言模型。此前发布的SpatialLM 1.0版本在Hugging Face趋势榜上排名前三，已有初创企业基于其架构训练自有模型。

此次开源不仅推动了空间语言标准的建立，也为整个空间智能生态注入了新的活力。随着更多开发者和企业加入，空间智能的技术迭代与应用场景创新有望加速。

结语：未来已来，空间智能正启航

群核科技的突破，不仅解决了空间一致性这一关键技术难题，也标志着我国在空间智能领域迈入了全球领先行列。未来，随着数据积累、模型优化与生态共建的持续推进，空间智能将有望在机器人、智能家居、影视制作等多个行业迎来爆发式增长。

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本文来源： 量子位【阅读原文】