群核科技牵手禾赛、影石：物理AI最重要的拼图，正在成型

当模型开始走进工厂、商场和家庭，空间数据不再只是给人看的展示素材，而要成为机器能读、能算、能反复调用的生产资料。同一份空间被用得越多，它的资产属性越强——物理 AI 时代，空间数据资产的价值正在变得越来越大。

这正是群核科技的新价值，也是更大的想象空间。

作者|皮爷

出品|产业家

在刚刚过去的11月9日，群核科技与禾赛科技联名款 3D 空间相机 “Aholo x Kosmo One” 正式发布，该设备依托激光雷达与8K影像系统，采集场景数据直连群核科技Aholo Reality空间重建平台，可以一站式实现3D高斯高效重建和智能编辑，生成可计算、可编辑、可交互的三维数字空间资产。

这不是群核科技第一次与硬件公司站在一起。早在今年5月，影石创新就与群核科技达成战略合作，全景相机与影翎无人机拍摄的数据上传 Aholo Reality平台做云端重建，聚焦消费级场景。两次合作硬件不同，但链路一致：伙伴们把真实世界的数据“搬”回来，群核承接采集之后的重建、理解、编辑与应用。

一位关注世界模型方向的VC投资人判断，物理世界若不能被充分数字化，世界模型、物理AI都很难走出demo和概念阶段。10月底，群核科技的创始人兼董事长黄晓煌在一封内部信中写得更直接：空间智能的最大瓶颈是数据，物理世界被数字化的比例微乎其微。技术的终极价值要回归物理世界，群核最终要成为AI通往物理世界的入口。

资本市场层面，群核科技在近三个交易日股价累计上涨超 45%。

图：Aholo x Kosmo One 3D空间相机

一、牵手背后，一个物理AI的新共识

群核、禾赛、影石等新锐科技公司接连抱团、布局3D重建背后，反映出一个重要趋势：空间智能正在成为物理AI与世界模型落地的底层基础设施。

这个判断的起点，是物理世界的数字化远比想象中难，其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。

首先是采集。物理世界高度碎片化，从室内家居到户外街道，从静态建筑到动态人流，不同场景需要不同的传感器硬件和采集方式，只有合适的终端触点才能准确收集到对应数据。

其次是语义。相较于二维世界标注语义即可，物理世界的数据标注还要同时带上位置、几何属性、物理属性以及对象之间的逻辑关系，只有这些维度都完备，才能让数据还原出物理世界的某个场景。最难的是动态映射：光照在变、物体在移动、场景在迭代，数字映射要根据现实变化动态调整，更是另一重挑战。

再往下，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等工程难题，这些环节叠加在一起，对应的是一套完整的空间智能能力链条。

但准确来说，当前这个链条并没被全盘串联。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进行人工或半自动标注，各自只解决其中一段。

这也是禾赛科技、影石创新与群核科技抱团走到一起的原因。

即两次合作对应的是同一个底层逻辑，禾赛科技、影石创新负责通过各自的终端把真实世界的数据“搬”回来，群核科技则负责现实世界到数字世界的映射，基于自身Aholo Reality的能力，完成从三维重建、语义理解、结构化标注到智能编辑的全流程，让数字空间不仅“长得像”物理世界，更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

而这，也同样构成了群核科技在外界引发的独特关注。即相较于第一步的采集，市场更关注也更需要的恰是后者的能力——数据处理和空间工程能力，即如何把碎片化的原始数据变成结构化的空间资产，如何让这些资产具备语义、可编辑、可更新、可复用。

所谓「底层基础设施」，指的正是这一段——它不直接产出模型或机器人，却决定模型能不能拿到真实世界的输入、机器人能不能在真实场景里被训练。

当模型开始走进工厂、商场和家庭，空间数据不再只是给人看的展示素材，而要成为机器能读、能算、能反复调用的生产资料。同一份空间被用得越多，它的资产属性越强——物理 AI 时代，空间数据资产的价值正在变得越来越大。

二、三维空间资产，流向哪里？

链路接通之后，长出来的不是一个产品，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工作，光有「像」不够，还得有「准」。

第一层是训练数据。纯仿真环境与真实世界之间存在差异，用真实场景的三维数据搭建训练场景，能缩小这段差距。合成数据有价值，但前提是环境与物理规律足够可信，且能补上真实数据中缺失的信息。所以关键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。

第二层是任务数据。机器人/狗要巡检，需要的不只是一张好看的场景，而是带尺度、带语义、带点位的环境：墙和门窗在哪、障碍物在哪里、巡检任务关联哪个位置。Aholo Reality 把点云语义理解、分割、测量和结构拟合放在一起，让杂乱点云转化成可识别的对象与区域。机器狗部署园区场景后，团队可以在空间里设置巡检点位、路线和云台任务，再在数字孪生界面里查看执行情况。训练与执行，用的是同一份三维空间数据资产。

图：机器狗在虚拟场景中巡检界面

机器人不是唯一的场景。数据要滚动，就必须持续有应用场景落地。影视团队可以用3D高斯做虚拟拍摄与内容创作；文博文旅把历史建筑和遗址做成数字化档案，结合空间理解能力输出古建筑病害报告；设计端从扫描数据中提取户型与尺寸，衔接家装与工装方案。同一份采集成果，可以在展示、设计、内容生产之间反复流转，不必每次重新进场。

甘肃永泰龟城是一个典型的落地案例。今年夏天，群核科技完成了当时全球规模最大的3D高斯重建项目，还原出这座占地 60 余万平方米、包含 24 亿高斯点的数字古城。成果一方面交付给当地文旅部门作为永久数字档案，用于线上虚拟展示；另一方面也被复用为3D虚拟片场，衍生出AI短剧《永泰无战事》。

图：Aholo Reality平台生成的永泰龟城3D高斯场景

对于群核而言，与影石、禾赛的合作还有一层更实际的意义。自己不造传感器，意味着不必承担硬件研发与量产的风险；入口不交出去，代表着不同终端采回来的数据最终都回到同一套重建、理解、编辑与应用流程。

接连与消费级、专业级超高清采集终端联手，换来的是面向B端产业客户交付软硬件一体化解决方案的能力，客户拿到的是从现场采集到可用空间资产的完整链路，这打开了新的商业想象空间。

三、物理AI拼图里，看得见的坚持和新价值飞轮

把这些动作放回群核，指向则更为明确：接连两次和硬件企业牵手，瞄准的是物理AI的数据基础设施。

黄晓煌在内部信里给过两条扩容数据的路径。一条是从真实世界采集：以Aholo Reality平台接入各类硬件采集设备，下一步还可借助具身设备自动采集；另一条是借助自研的世界生成模型SpatialGen，生成包含更丰富物理信息的空间，用于训练。联名款硬件补的是第一条路径上的入口密度——接入的硬件越多，越要把格式和流程统一。

另一份数据来自工具端。截至2025年年底，群核科技累计沉淀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；模型层更是先后开源SpatialLM、SpatialGen，发布了InteriorGS（1000个3D高斯语义场景、80+室内环境），一度登顶HuggingFace数据集榜首。

「工具—数据—模型」是群核一直讲的飞轮：工具产生数据，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。随着越来越多的企业用户使用空间资产、更多终端接入，真实反馈与数据回流至模型体系，又会反过来提升平台能力，再以平台底座的角色反哺整个物理AI产业链里的不同角色。这仅仅是一个开始，但飞轮每多转一圈，物理AI 拿到的真实世界输入就多一层。

关于群核科技和黄晓煌，有一个常被人提及的细节故事。在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校读博士时，导师给他的课题是：当未来算力提升1000倍，要研究的方向是什么？选项有两个，一是模拟人脑的运行，二是模拟物理世界的运行。他选择了后者。

让物理世界在数字空间内可建立，可编辑，可复用——联名款硬件的发布，硬件生态的持续扩容，恰可以看作是这个选择的最新序章，导向的则是和物理AI息息相关的千行百业。