人工智能的技术边界正在不断延伸；当前，通用视觉模型多停留在二维像素层面的生成与识别，但要真正理解物理世界，还需要具备空间因果推理能力，以及对基本物理规律的认知。这个差距，也为长期深耕垂直场景的企业带来了新的机会。群核科技的成长路径正好印证了这一趋势。公司创始人黄晓煌曾任英伟达软件工程师，参与CUDA开发。基于这一技术积累，群核自成立起就以云原生GPU空间建模与渲染引擎作为核心能力。2011年推出的“酷家乐”平台，将三维建模、物理渲染与实时计算迁移到云端，推动室内设计流程实现数字化、在线化。 十余年服务家装行业，群核建立了较为完整的空间表达体系。室内装潢涉及的结构关系、尺寸约束、材质属性、物体层级等信息，在设计场景中用于展示与交付，在人工智能语境下则具备训练与推理价值。公开数据显示，群核已沉淀超过5亿个结构化三维空间场景数据。这些长期清洗、标注并工程化处理的数据资产，与文本之于大语言模型的关系相似，是空间智能理解物理世界的重要基础。 与互联网环境中自然产生的文本不同，结构化三维数据获取成本更高、组织更复杂，这也构成了群核的优势。早在2018年，群核就开源InteriorNet数据集，探索空间数据在深度学习中的应用。受限于当时的模型能力与算力规模，数据价值并未充分释放。如今，随着训练架构与算力水平提升，这些积累开始具备规模化训练的现实意义。 群核将空间智能拆分为四个维度：空间重建、空间生成、空间编辑与空间理解。空间重建是将真实世界扫描并映射到计算机中，是这一赛道的基础能力。空间编辑让工程师能够像设计师调整装修布局一样，快速修改数字空间。空间生成要求人工智能依据指令输出符合物理约束、可直接使用的场景，是走向规模化生产的重要前提。空间理解则更为底层，要求人工智能判断空间关系与物理逻辑——例如桌子不能悬空、门可以开合、机器人不能穿墙。这些常识在语言模型中可通过文本推理获得，但在三维环境中需要依赖结构化计算与约束推理。在具身智能场景中，理解能力直接影响智能体能否规划路径、避让障碍并完成任务。 目前，群核已与智元、银河通用、智平方等企业在具身智能领域展开合作。2025年3月，群核在英伟达全球技术大会上宣布开源多模态空间理解模型SpatialLM，为机器人提供空间认知能力。这些动作显示，群核正将家装设计领域的技术与数据积累，转化为更通用的空间智能基础能力。 此次获得境外发行上市备案通知，意味着群核的资本化进程进入新阶段。在“杭州六小龙”中，群核有望成为首个完成IPO的企业。这既是公司发展节点，也反映出资本市场对空间智能赛道的关注与预期。
从家装设计走向空间智能，是一条由产业需求牵引、以数据资产与工程能力为支撑的转型路径。获得境外上市备案通知书，为企业带来更大的资源配置空间，但竞争关键仍在于能否把三维世界从“可表示”推进到“可理解、可推理、可执行”。空间智能的价值不止在技术本身，更在于提升现实场景数字化、智能化的效率；越处于早期，越需要在标准、数据、应用与安全可控之间找到可持续的落点。