面对面丨拿着锤子找钉子他们的开源模型让机器人能“上学”了

2025-07-19 14:25:25 [探索] 来源：凝颜颜馆站

浙江杭州，上学这个看似普通的面对面丨们的模型作业空间里，隐藏着另一个国际——机器人的锤找数字练习场。这里是钉群核科技，创业14年，开源因在空间智能范畴堆集了不容忽视的让机优势，不只跻身“杭州六小龙”之列，器人在国际上也有着无足轻重的上学位置。

物理AI可以了解为懂物理规矩的面对面丨们的模型人工智能。只需懂了物理规矩，锤找自主机器如机器人、钉自动驾驶轿车等，开源才干在实在的让机物理国际中进行感知、了解和履行杂乱操作。器人

黄晓煌，上学群核科技的联合开创人兼董事长。解说物理AI、空间智能以及怎么练习机器人时，他需求不断地浅显一点，不断地举例说明。在杭州六小龙爆火之前，他很少在媒体上出面，本质上他是一个技能痴迷者。

比较于了解练习机器人这件事，了解群核科技的创业进程要简略许多。

2007年，黄晓煌从浙江大学竺可桢学院结业，由于取得英伟达全额奖学金，赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校攻读博士学位，研讨方向是用GPU（图形处理器）做高性能核算。还没完结学业，他就加入了英伟达，首要作业是给GPU芯片开发并行核算的编程结构以及CUDA的开发。但只是1年后，他做出了脱离英伟达的决议。

2011年，在干流观点中，英伟达仍是一家“消费电子硬件公司”。虽然其时杰弗里·辛顿现已在用英伟达的GPU练习深度神经网络，但大大都人没有意识到GPU的并行核算才干将成为未来人工智能迸发的算力柱石。

在这样一个时刻节点上，黄晓煌看到的是GPU的超级算力和云端布置相结合的潜力。他约请相同来自浙江大学的陈航以及来自清华大学的朱皓，一起创业。创业方向，是用GPU做云端的图形图画快速烘托。烘托，指的是经过算法将三维模型或场景转换为二维图画或视频的进程。

在很短的时刻里，年青的开创团队用贱价显卡集组成一个端云协同的高性能GPU集群，算力本钱大幅下降，并完结了更快的核算速度。但那时，出资圈抢手的概念仍是移动互联网，黄晓煌在硅谷融资时，无一例外都遭到了回绝。在最困难的时期，恰逢浙江省到硅谷招商引资，黄晓煌和同伴们决议回国创业。

2012年，辛顿带领学生在图画识别大赛顶用深度卷积神经网络碾压传统算法，敞开了AI革新的新篇章，GPU也因而一战成名。经过与亚马逊的协作，英伟达开端进入“云服务”的战场。彼时，群核科技的年青团队正奔驰在用锤子找钉子的路上。他们的锤子是运用GPU完结“物理正确”的烘托引擎，“物理正确”是指烘托出的图在各种参数上与实在的物理国际相一致。

黄晓煌：我在英伟达作业的时分，整个公司的方法论都是先把技能做出来，然后花各种本钱去找运用。所以我受到了这种方法论的熏陶，说白了便是拿着锤子找钉子，需求先把锤子造出来。

这把锤子可以用来做电影特效烘托，但回收本钱的时刻太长，也可以用于游戏职业，但其时的手游对画质的要求并不高。终究，他们的技能落锤在了家装职业。

但是，跟着用户规划的扩展，对黄晓煌他们来说，技能应战也呈指数级上升。

2013年，群核科技推出了主打产品“酷家乐”，这款空间规划软件凭仗其10秒快速烘托的才干一炮而红，招引了很多的规划师，成为大家居职业首选的规划软件。

家装职业背面的产业链和数据规划的扩展，让黄晓煌和团队很自然地把技能优势延伸到工业4.0。物理正确的数据让规划图能直接对接工厂出产，而这一步，又带来更多的数据沉积。

2018年，根据本身事务海量的室内空间数据堆集，群核科技联合国内外几所高校一起推出InteriorNet数据集。在此之前，国际上现已有不少闻名数据集存在，但大都为静态或不行交互数据，InteriorNet是罕见的由可交互三维数据构成的数据集，也是全球最大的室内场景认知深度学习数据集。最重要的是，它是免费开源的数据集。

数据集敞开后不久，群核科技就收到了一封来自硅谷某科技巨子的电子邮件，期望和他们进行协作。

其时，该科技巨子正苦于缺少很多物理正确的组成数据做机器人练习，这次协作，让群核科技的数据集第一次运用在了空间智能练习上。