群核科技联手禾赛影石：空间数据如何变成物理AI的生产资料

模型走进工厂、商场和家庭之后，空间数据就不再只是做展示给人看的素材了，得变成机器能读、能算、能反复调用的生产资料。同一份空间被用得越多，资产属性就越强——物理AI时代，

这既是群核科技的新价值所在，也意味着更大的想象空间。

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11月9日刚过去，群核科技与禾赛科技推出了联名款3D空间相机“Aholo Reality空间重建

群核科技跟硬件公司站在一起，这不是头一回。今年5月就有过一次。两次合作硬件不同，链路却一致：伙伴们把真实世界的数据“搬”回来，采集之后的重建、理解、编辑与应用由群核承接。

有位关注空间智能的人士认为，最大的瓶颈是数据，物理世界被数字化的比例微乎其微。技术最终要回到物理世界去，群核的目标是成为AI通往物理世界的入口。

资本市场方面，近三个交易日群核科技股价累计涨幅超过45%。

图：

一、牵手背后，一个物理AI的新共识

群核、禾赛、影石这些新锐科技公司接连抱团、布局3D重建，背后是一个重要趋势：空间智能正成为物理AI与世界模型落地的底层基础设施。

这个判断的起点在于，物理世界的数字化远比想象中难。它对应的不只是生产资料、生产对象的数据化，而是一套极其复杂的系统工程。

先是采集。物理世界高度碎片化，室内家居、户外街道，静态建筑、动态人流，不同场景要配不同的传感器硬件和采集方式，终端触点合适了，数据才能准确收上来。

再是语义。二维世界只要标注语义就行，物理世界的数据标注还得同时带上位置、几何属性、物理属性以及对象之间的逻辑关系，这些维度都完备了，数据才能还原出物理世界的某个场景。更难的是光照在变、物体在移动、场景在迭代，数字映射得跟着现实变化动态调整，这又是一重挑战。

往下还有终端数据类型兼容适配、数字空间如何交互、如何保证最小数据量等工程难题，这些环节叠在一起，对应的是一套完整的空间智能能力链条。

不过准确说，眼下这个链条并没有被全盘串起来。硬件企业擅长把传感器送到物理世界最前端，拿到原始数据；标注企业擅长对已有数据做人工或半自动标注。各自只解决其中一段。

这也是禾赛科技、

说白了，两次合作对应的是同一个底层逻辑：禾赛科技、影石创新通过各自的终端把真实世界的数据“搬”回来，群核科技负责现实世界到数字世界的映射，依靠自身Aholo Reality的能力完成三维重建，让数字空间不光“长得像”物理世界，还能被机器真正理解和调用。

图：Aholo Reality平台的智能编辑与补洞能力

这也让群核科技在外界引来独特关注。比起第一步的采集，市场更关注、也更需要的恰恰是后者的能力——数据处理和空间工程能力，也就是怎么把碎片化的原始数据变成结构化的空间资产，怎么让这些资产有语义、可编辑、可更新、可复用。

这一段说的正是所谓「底层基础设施」：它本身不产出模型，也不造机器人，可模型能否获取真实世界的输入、机器人能否在真实场景里得到训练，都由它决定。

模型走进工厂、商场和家庭之后，空间数据不再只是做展示给人看的素材，得成为机器能读、能算、能反复调用的生产资料。同一份空间被用得越多，资产属性越强——物理AI时代，

二、三维空间资产，流向哪里？

链路接通之后，长出来的不是单个产品，而是一个面向AI终局的商业化市场。

最先感到缺口的是具身智能。机器人要在真实环境里干活，光“像”不够，还得“准”。

第一层是训练数据。纯仿真环境和真实世界之间有差异，用真实场景的三维数据搭训练场景，能把这段差距缩小。合成数据的关键因此不在画面生成得像不像，而在训练场景里有没有只有真实世界才有的信息。

第二层是机器狗部署到园区场景后，团队可以在空间里设置巡检点位、路线和云台任务，再在

图：机器狗在虚拟场景中巡检界面

机器人之外还有别的去处。想让数据持续滚动，就得让应用场景不断落地。影视团队能从扫描数据里提取户型与尺寸，接上家装、工装方案。同一份采集成果，在展示、设计、内容生产几个环节之间来回流转，无需每次都重新进场。

甘肃永泰龟城就是个典型例子。今年夏天，群核科技做完了当时全球规模最大的一次

图：Aholo Reality平台生成的永泰龟城3D高斯场景

对群核来说，和影石、禾赛联手还有更实在的一层考虑。传感器不自己做，硬件研发和量产的风险就不用扛；入口不撒手，各终端采回来的数据最后都汇进同一套重建、理解、编辑与应用流程。

接连绑定消费级、专业级超高清采集终端，群核换来了向B端产业客户交付软硬件一体化方案的本事。客户拿到手的，是从现场采集到可用空间资产的一条完整链路，新的商业空间也就此打开。

三、物理AI这盘棋里，看得见的坚持和新价值飞轮

放回群核身上看，这些动作的指向很清楚：两度牵手硬件厂商，盯的是物理AI的数据基础设施。

黄晓煌在内部信里提过两条扩容数据的路子。一条从真实世界采：靠Aholo Reality平台接入各种硬件采集设备，往后还能用具身设备自动采集；另一条靠自研的世界生成模型SpatialGen，生成物理信息更丰富的空间拿去训练。联名款硬件补的是第一条路上的入口密度——接进来的硬件越多，格式和流程越得统一。

另一份数据来自工具端。到2025年年底，群核科技已累计沉淀5亿多个结构化3D空间场景、4.79亿个带物理参数的3D模型，覆盖200多个国家和地区；模型层还先后开源

「工具—数据—模型」是群核反复讲的飞轮：工具产出数据，数据训练模型，模型反哺重建与理解，让下一次采集更容易变成可用资产。企业用户用得越多、接入的终端越多，真实反馈和数据回流到模型体系，平台能力又跟着往上走，再以底座的角色反哺物理AI产业链里的各类角色。这只是一个开头，飞轮每多转一圈，物理AI拿到的真实世界输入就厚一层。

群核科技和黄晓煌之间，有个常被提起的旧事。他在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校读博士时，导师出的题目是：假设未来算力涨1000倍，该研究什么方向？给了两个选项，一是模拟人脑运行，二是模拟物理世界运行。他挑了后者。

让物理世界在数字空间里建得起来、编得动、用得久——联名款硬件发布、硬件生态继续扩容，正好是这个选择的最新序章，通向的是与物理AI紧密相连的千行百业。