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智谱和MiniMax已经画出了港股AI资产的定价曲线，群核作为物理AI赛道的第一股，会不会和MINIMAX一样翻7倍？$MANYCORE TECH(00068)$

@徐君论财：群核科技登陆港股，对话创始人黄晓煌：我们正在为AI建造一座通往物理世界的桥

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。它把世界模型的抽象理解落到三维物理空间里，让AI知道物体在哪里、如何分布、彼此如何作用。这是从“认知”走向“行动”的关键一环。</p>\n<p>具身智能是“身体” 。当AI真正拥有物理形态——机器人、自动驾驶汽车——它需要在充满不确定性的真实世界里，把感知、推理、控制整合成完整的闭环。</p>\n<p>黄晓煌的结论很直接：要真正实现具身智能，无法跳过空间智能。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7b4fcd895db7fa2ca2a09dcbf06b0f8d\" tg-width=\"1770\" tg-height=\"858\"></p>\n<p><strong>最大的瓶颈：缺数据</strong></p>\n<p>但空间智能的推进，正卡在一个关键问题上——缺乏高精度、多模态的真实三维数据。</p>\n<p>大语言模型的爆发，靠的是互联网上海量的文本数据。但物理世界的数据完全不同：它需要精确的几何信息、物理参数、空间关系和语义标注。这类数据不仅稀缺，采集成本也极高。</p>\n<p>这恰恰是群核科技最大的“隐形资产”。过去14年，酷家乐平台上沉淀了超过4.79亿个3D模型及空间设计元素，其中约6060万个可公开调用，且带有精确的物理参数。这些数据，正是训练物理AI最稀缺的“燃料”。</p>\n<p>2025年，群核科技发布了3D高斯语义数据集InteriorGS，覆盖超80种室内环境，或为全球首个适用于智能体自由运动的大规模3D数据集。同年，空间理解模型SpatialLM登顶Hugging Face趋势榜前三，谷歌与斯坦福的联合论文也致谢了群核提供的高质量3D场景数据。</p>\n<p>黄晓煌在上市前夕的演讲中这样描述群核的定位：“如果说物理世界是一本书，那么群核科技正在做的，就是帮助AI读懂这本书——逐页翻阅，逐行理解，最终让AI能够在真实空间中行动、创造、服务。”</p>\n<p><strong>中美路线的分野</strong></p>\n<p>在空间智能的推进路径上，中美两国呈现出明显的分野。</p>\n<p>黄晓煌观察到，美国的技术路线更贴近虚拟世界——通过视频数据反演、NeRF重建、生成式模型等方式，在数字空间中构建可交互的3D环境。代表是World Labs、DeepMind的Genie 2、OpenAI的Sora。这条路径追求的是从“像素到空间”的算法突破。</p>\n<p>而中国企业的路线更贴近物理世界——从真实的家装设计、建筑测绘、工业孪生等场景中，直接采集带有物理参数的三维数据，构建AI训练所需的“真实数据底座”。这种路线的优势在于数据的真实性和精度，但劣势是采集成本高、规模化难度大。</p>\n<p>两条路线各有利弊，最终谁能胜出尚未可知。但可以确定的是，群核科技已经在中国路线上建立了坚实的“数据护城河”。</p>\n<p><strong>上市不是终点，是起点</strong></p>\n<p>黄晓煌在上市当日接受采访时表示：“公司会把核心资源投入于建设核心能力之上，即3D空间技术。不管是具身智能，还是空间模型，都与群核的底座内核一致。”</p>\n<p>2025年，群核科技全年营收8.2亿元，经调整净利润达到5713万元，首次实现盈利。但相比营收数字，资本市场的兴趣更多在于——群核科技能否成为物理AI时代的基础设施提供商。这种期待，从1591倍的公开发售超额认购中可见一斑。</p>\n<p>上市之后，募集的资金将主要用于国际市场拓展、核心技术研发及产品升级。从家装设计软件起家的群核科技，正在经历一次从“工具提供商”到“基础设施提供商”的身份跃迁。</p>\n<p>而黄晓煌本人的跨越或许更具象征意义：15年前，他离开英伟达回国创业；如今，他以“全球空间智能第一股”创始人的身份重回世界舞台——只是这一次，他和老东家英伟达站在了同一条战壕里，共同面对同一个问题：如何让AI真正理解物理世界。</p>\n<p><a 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。它把世界模型的抽象理解落到三维物理空间里，让AI知道物体在哪里、如何分布、彼此如何作用。这是从“认知”走向“行动”的关键一环。</p>\n<p>具身智能是“身体” 。当AI真正拥有物理形态——机器人、自动驾驶汽车——它需要在充满不确定性的真实世界里，把感知、推理、控制整合成完整的闭环。</p>\n<p>黄晓煌的结论很直接：要真正实现具身智能，无法跳过空间智能。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7b4fcd895db7fa2ca2a09dcbf06b0f8d\" tg-width=\"1770\" tg-height=\"858\"></p>\n<p><strong>最大的瓶颈：缺数据</strong></p>\n<p>但空间智能的推进，正卡在一个关键问题上——缺乏高精度、多模态的真实三维数据。</p>\n<p>大语言模型的爆发，靠的是互联网上海量的文本数据。但物理世界的数据完全不同：它需要精确的几何信息、物理参数、空间关系和语义标注。这类数据不仅稀缺，采集成本也极高。</p>\n<p>这恰恰是群核科技最大的“隐形资产”。过去14年，酷家乐平台上沉淀了超过4.79亿个3D模型及空间设计元素，其中约6060万个可公开调用，且带有精确的物理参数。这些数据，正是训练物理AI最稀缺的“燃料”。</p>\n<p>2025年，群核科技发布了3D高斯语义数据集InteriorGS，覆盖超80种室内环境，或为全球首个适用于智能体自由运动的大规模3D数据集。同年，空间理解模型SpatialLM登顶Hugging Face趋势榜前三，谷歌与斯坦福的联合论文也致谢了群核提供的高质量3D场景数据。</p>\n<p>黄晓煌在上市前夕的演讲中这样描述群核的定位：“如果说物理世界是一本书，那么群核科技正在做的，就是帮助AI读懂这本书——逐页翻阅，逐行理解，最终让AI能够在真实空间中行动、创造、服务。”</p>\n<p><strong>中美路线的分野</strong></p>\n<p>在空间智能的推进路径上，中美两国呈现出明显的分野。</p>\n<p>黄晓煌观察到，美国的技术路线更贴近虚拟世界——通过视频数据反演、NeRF重建、生成式模型等方式，在数字空间中构建可交互的3D环境。代表是World Labs、DeepMind的Genie 2、OpenAI的Sora。这条路径追求的是从“像素到空间”的算法突破。</p>\n<p>而中国企业的路线更贴近物理世界——从真实的家装设计、建筑测绘、工业孪生等场景中，直接采集带有物理参数的三维数据，构建AI训练所需的“真实数据底座”。这种路线的优势在于数据的真实性和精度，但劣势是采集成本高、规模化难度大。</p>\n<p>两条路线各有利弊，最终谁能胜出尚未可知。但可以确定的是，群核科技已经在中国路线上建立了坚实的“数据护城河”。</p>\n<p><strong>上市不是终点，是起点</strong></p>\n<p>黄晓煌在上市当日接受采访时表示：“公司会把核心资源投入于建设核心能力之上，即3D空间技术。不管是具身智能，还是空间模型，都与群核的底座内核一致。”</p>\n<p>2025年，群核科技全年营收8.2亿元，经调整净利润达到5713万元，首次实现盈利。但相比营收数字，资本市场的兴趣更多在于——群核科技能否成为物理AI时代的基础设施提供商。这种期待，从1591倍的公开发售超额认购中可见一斑。</p>\n<p>上市之后，募集的资金将主要用于国际市场拓展、核心技术研发及产品升级。从家装设计软件起家的群核科技，正在经历一次从“工具提供商”到“基础设施提供商”的身份跃迁。</p>\n<p>而黄晓煌本人的跨越或许更具象征意义：15年前，他离开英伟达回国创业；如今，他以“全球空间智能第一股”创始人的身份重回世界舞台——只是这一次，他和老东家英伟达站在了同一条战壕里，共同面对同一个问题：如何让AI真正理解物理世界。</p>\n<p><a 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2026年，AI圈最热的风向是世界模型。但黄晓煌提供了一个更清晰的框架：世界模型、空间智能、具身智能，三者之间是一条递进路径。 世界模型是“大脑”。它在“脑中”构建一个关于世界运行的“内部地图”，理解事件之间的因果关系，甚至在没有真实发生的情况下，先在内部“跑一遍”。 空间智能是“眼睛和手” 。它把世界模型的抽象理解落到三维物理空间里，让AI知道物体在哪里、如何分布、彼此如何作用。这是从“认知”走向“行动”的关键一环。 具身智能是“身体” 。当AI真正拥有物理形态——机器人、自动驾驶汽车——它需要在充满不确定性的真实世界里，把感知、推理、控制整合成完整的闭环。 黄晓煌的结论很直接：要真正实现具身智能，无法跳过空间智能。 最大的瓶颈：缺数据 但空间智能的推进，正卡在一个关键问题上——缺乏高精度、多模态的真实三维数据。 大语言模型的爆发，靠的是互联网上海量的文本数据。但物理世界的数据完全不同：它需要精确的几何信息、物理参数、空间关系和语义标注。这类数据不仅稀缺，采集成本也极高。 这恰恰是群核科技最大的“隐形资产”。过去14年，酷家乐平台上沉淀了超过4.79亿个3D模型及空间设计元素，其中约6060万个可公开调用，且带有精确的物理参数。这些数据，正是训练物理AI最稀缺的“燃料”。 2025年，群核科技发布了3D高斯语义数据集InteriorGS，覆盖超80种室内环境，或为全球首个适用于智能体自由运动的大规模3D数据集。同年，空间理解模型SpatialLM登顶Hugging Face趋势榜前三，谷歌与斯坦福的联合论文也致谢了群核提供的高质量3D场景数据。 黄晓煌在上市前夕的演讲中这样描述群核的定位：“如果说物理世界是一本书，那么群核科技正在做的，就是帮助AI读懂这本书——逐页翻阅，逐行理解，最终让AI能够在真实空间中行动、创造、服务。” 中美路线的分野 在空间智能的推进路径上，中美两国呈现出明显的分野。 黄晓煌观察到，美国的技术路线更贴近虚拟世界——通过视频数据反演、NeRF重建、生成式模型等方式，在数字空间中构建可交互的3D环境。代表是World Labs、DeepMind的Genie 2、OpenAI的Sora。这条路径追求的是从“像素到空间”的算法突破。 而中国企业的路线更贴近物理世界——从真实的家装设计、建筑测绘、工业孪生等场景中，直接采集带有物理参数的三维数据，构建AI训练所需的“真实数据底座”。这种路线的优势在于数据的真实性和精度，但劣势是采集成本高、规模化难度大。 两条路线各有利弊，最终谁能胜出尚未可知。但可以确定的是，群核科技已经在中国路线上建立了坚实的“数据护城河”。 上市不是终点，是起点 黄晓煌在上市当日接受采访时表示：“公司会把核心资源投入于建设核心能力之上，即3D空间技术。不管是具身智能，还是空间模型，都与群核的底座内核一致。” 2025年，群核科技全年营收8.2亿元，经调整净利润达到5713万元，首次实现盈利。但相比营收数字，资本市场的兴趣更多在于——群核科技能否成为物理AI时代的基础设施提供商。这种期待，从1591倍的公开发售超额认购中可见一斑。 上市之后，募集的资金将主要用于国际市场拓展、核心技术研发及产品升级。从家装设计软件起家的群核科技，正在经历一次从“工具提供商”到“基础设施提供商”的身份跃迁。 而黄晓煌本人的跨越或许更具象征意义：15年前，他离开英伟达回国创业；如今，他以“全球空间智能第一股”创始人的身份重回世界舞台——只是这一次，他和老东家英伟达站在了同一条战壕里，共同面对同一个问题：如何让AI真正理解物理世界。 $MANYCORE TECH(00068)$ 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