空間智能爆發(fā)只需24個(gè)月？群核科技首席科學(xué)家唐睿預(yù)言：具身智能才是AGI終極形態(tài) | 萬有引力

對話 | 唐小引 嘉賓 | 唐睿

責(zé)編 | 夢依丹

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

當(dāng)大模型開始“看懂”空間、理解物理、做出行動(dòng)，人工智能的形態(tài)正在發(fā)生一次根本性變化——從“對話系統(tǒng)”，走向“行動(dòng)智能”。

在這條路徑上，一個(gè)詞被頻繁提起：空間智能。

如果說 LLM 讓機(jī)器擁有了像人類一樣思考的大腦，那么空間智能則試圖賦予機(jī)器像人類一樣觀察、理解并在三維世界中行動(dòng)的身體與感官。

它并非憑空出現(xiàn)，而是扎根于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)對幾何、材質(zhì)與光照的長期積累，依托 GPU 并行計(jì)算對物理世界的高保真模擬，通過“先模擬世界，再理解智能”的路徑，逼近真實(shí)智能的邊界。

正是在這個(gè)被李飛飛等頂尖學(xué)者視為“通往 AGI 的關(guān)鍵拼圖”的領(lǐng)域，群核科技（酷家樂）首席科學(xué)家唐睿已經(jīng)深耕多年。

從浙江大學(xué)的“求是”精神到英國巴斯大學(xué)的“跨界”洗禮，再到伴隨群核科技走過十余年的技術(shù)長征，唐睿的職業(yè)生涯本身就是一部從“圖形學(xué)渲染”走向“空間智能體”的進(jìn)化史。

他曾面臨一個(gè)終極的技術(shù)命題：手握高性能計(jì)算資源，我們究竟是用它來模擬物理世界的影像，還是模擬具備智能的生命體？

左：唐睿，右：唐小引

在全球機(jī)器學(xué)校技術(shù)大會(huì)現(xiàn)場，唐睿在與 CSDN 《萬有引力》欄目的深度對話中，不僅給出了他的答案，更剖 析了行業(yè)深處的痛點(diǎn)與機(jī)遇。以下是訪談中唐睿表達(dá)的一些觀點(diǎn)提煉：

• 空間智能與具身智能的關(guān)系：服務(wù)與被服務(wù)——空間智能是具身智能（Embodied AI）的基礎(chǔ)設(shè)施。如果說具身智能是最終要在物理世界行動(dòng)的“人”，那么空間智能就是它的“眼睛”和“訓(xùn)練場”。空間智能通過生成 3D 場景和仿真數(shù)據(jù)，解決具身智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足的痛點(diǎn)；

• 解決“數(shù)據(jù)饑渴”的終極之道在硬件：目前行業(yè)主要依靠“正向設(shè)計(jì)”（如設(shè)計(jì)師使用軟件創(chuàng)作）和“合成數(shù)據(jù)”來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺口。但唐睿認(rèn)為，這仍是“從蛋里孵蛋”。真正的終極解決方案在于感知硬件的普及——當(dāng)眼鏡、手機(jī)、手表都能無感采集空間數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)瓶頸將被徹底打破；

• 2D、視頻與 3D 并非路線之爭，而是融合演進(jìn)：在構(gòu)建世界模型的路徑上，視頻生成（2D）與 3D 生成并非割裂。行業(yè)正在走向融合：利用 3D 的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性來解決視頻生成的“時(shí)空一致性”問題，反之利用視頻模型的多視角能力輔助 3D 重建。這是一個(gè)螺旋上升的過程；

• 未來預(yù)判：硬件爆點(diǎn)將在 24 個(gè)月內(nèi)到來——AI 開發(fā) AI 的循環(huán)已經(jīng)開啟，軟件迭代速度極快。唐睿預(yù)測，空間智能的下一個(gè)真正爆點(diǎn)將等待硬件的突破。當(dāng)每個(gè)人都能低門檻地對現(xiàn)實(shí)空間進(jìn)行捕獲和還原時(shí)，行業(yè)將迎來質(zhì)變，這個(gè)窗口期大約在兩年（24 個(gè)月）左右。

歡迎 收聽音頻播客，如有興趣觀看完整視頻，可在文末獲取

以下是對話的完整內(nèi)容：

唐小引：屏幕前的小伙伴們大家好，歡迎收看《萬有引力》。今天我們來到全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)的現(xiàn)場，特別邀請到了群核科技首席科學(xué)家唐睿老師，和大家一起深入分享他的技術(shù)人生成長，還有大家當(dāng)前很關(guān)注的對于空間智能的整個(gè)思考、研究以及實(shí)踐。歡迎我的本家唐老師，可以給大家打個(gè)招呼，然后做一下自我介紹。

唐睿：大家好，我是來自群核科技的唐睿。我的主要研究領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和人工智能，也會(huì)涉及到一些具身智能、交互感知相關(guān)的工作。

唐小引：我想先理清一下概念，具身智能和空間智能，它們的關(guān)系和不同點(diǎn)是什么？

唐睿：我覺得空間智能在某種層面，無論是在算法還是交互層面，是服務(wù)于具身智能的。因?yàn)槿绻覀冋f人類終極的 AGI，是不僅能夠觀察、理解、思考這個(gè)世界，甚至還應(yīng)該能像人類一樣去和這個(gè)世界交互。我們說的具身智能里的 AI，就是要和這個(gè)世界進(jìn)行交互的。

所以，至少我們現(xiàn)在在做的空間智能，是關(guān)于 3D 世界，或者說包括 2D 視頻這類世界的生成方式。由于現(xiàn)在具身智能會(huì)考慮到數(shù)據(jù)不足的問題，所以會(huì)需要基于一些 2D 的交互視頻，或者 3D 的可交互場景，再加上仿真計(jì)算這樣的方式，去產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，用于具身智能未來和真實(shí)物理世界交互的訓(xùn)練，甚至是驗(yàn)證。

從 CG 到空間智能：唐睿的技術(shù)啟蒙之路

唐小引：您可以接著談?wù)勛约旱墓适拢窃趺磸?CG 一步步走上空間智能之路的？

唐睿：其實(shí)也不能算一步步走到空間智能這一步。CG 里面會(huì)涉及到我們稱之為 Shape 或者 Geometry Analysis，也就是空間幾何的理解，它其實(shí)本身也是一種智能。當(dāng)我畫出一個(gè)椅子的時(shí)候，在計(jì)算機(jī)里，如果你不告訴它這是一把椅子，那它應(yīng)該如何去理解？這本身就是智能的一部分。

除此之外，CG 的另一大核心是大家玩游戲時(shí)很熟悉的“渲染”。渲染的本質(zhì)是對光傳播的模擬。比如我們看到一個(gè)金屬質(zhì)感的物體，是因?yàn)楣庠凑丈涞揭粋€(gè)具備特定物理屬性的表面，光線反射后進(jìn)入了相機(jī)或人眼。

所以，CG 的本質(zhì)到底是什么？我們董事長的博士導(dǎo)師——也是 CUDA 的鼻祖級人物——他們當(dāng)年在美國交流時(shí)曾提出過一個(gè)終極命題：我們掌握了像 GPU 這樣高性能的并行計(jì)算能力，究竟是該用它來模擬物理世界，還是去模擬智能體？

最早在 2011 年的時(shí)候，不管是我們董事長把這個(gè)命題帶回國，還是后來創(chuàng)業(yè)，由于當(dāng)時(shí) AI 遠(yuǎn)沒有現(xiàn)在普及，大家對智能的理解也沒那么深。所以最開始，我們選擇了前者——用并行計(jì)算去做傳統(tǒng)渲染，也就是“模擬物理世界”。

轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在 2017 年。

一方面，我個(gè)人博士期間研究的是 3D 人臉識(shí)別，這恰好是 CG 與機(jī)器學(xué)習(xí)（當(dāng)時(shí)的概念）的交叉領(lǐng)域；但更重要的啟發(fā)來自于 AlphaGo。AlphaGo 給我們的震撼在于，它通過在虛擬棋盤上的仿真，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，僅用極短的時(shí)間和算力，就模擬了人類上千年甚至更久遠(yuǎn)的棋局演變。

這讓我們意識(shí)到“模擬智能”的時(shí)機(jī)到了。所以從 2017 年開始，我們回歸到了那個(gè)終極命題的另一面：結(jié)合群核已有的海量空間數(shù)據(jù)，開始嘗試?yán)貌⑿杏?jì)算去模擬空間智能，或者說去構(gòu)建“空間智能體”。

跨領(lǐng)域的求是創(chuàng)新：貫穿中英的學(xué)術(shù)生涯

唐小引：好，我們不妨把視角拉得更遠(yuǎn)一點(diǎn)，聊聊您的個(gè)人經(jīng)歷。從國內(nèi)的浙江大學(xué)，到英國的巴斯大學(xué)，再到現(xiàn)在投身群核科技，您能分享一下這幾個(gè)階段的心路歷程和核心收獲嗎？

唐睿：在浙江大學(xué)的時(shí)期，對我來說更像是從校園向社會(huì)的過渡——它雖然不完全是社會(huì)，但已具備了社會(huì)的某種縮影。回顧浙大時(shí)光，最大的收獲莫過于校訓(xùn)中的“求是”二字。這也深刻塑造了我們現(xiàn)在的做事準(zhǔn)則：無論是在做產(chǎn)品、解決方案，還是做基礎(chǔ)科研，首要原則就是遵循事實(shí)。以事實(shí)為本，去推理、去創(chuàng)新。

其實(shí)關(guān)于浙大，除了官方校訓(xùn)，私下里大家對竺可楨老校長的“兩個(gè)問題”（你來浙大做什么？將來要做什么樣的人？）還有一個(gè)略帶戲謔的民間回答，那就是——“混、混混”。

以前大家可能覺得這是玩笑，但現(xiàn)在我重新審視這個(gè)字，“混”其實(shí)代表了一種發(fā)散性的思維，一種打破邊界的融合。這在本質(zhì)上與校訓(xùn)里的“創(chuàng)新”是一脈相承的。

非常巧合的是，這種思維延續(xù)到了我下一段經(jīng)歷中。我在英國巴斯大學(xué)求學(xué)時(shí)，我的導(dǎo)師是 Darren Cosker（皇家工程院院士）。他的治學(xué)風(fēng)格非常“野”，或者說非常不拘一格，核心就是跨領(lǐng)域（Cross-domain）。

舉個(gè)例子，我們在實(shí)驗(yàn)室里做人臉識(shí)別，同時(shí)也有團(tuán)隊(duì)在做肢體的數(shù)字孿生（Digital Twin）和行為學(xué)習(xí)。Darren 會(huì)極力主張將這些技術(shù)與體育、健康，甚至教育產(chǎn)業(yè)進(jìn)行跨界結(jié)合。

大家可能知道，巴斯大學(xué)有“英國體校”之稱，很多英國奧運(yùn)選手都出自這里。他們擁有一套非常科學(xué)的訓(xùn)練體系，而這套體系的背后，很大程度上依賴于我們的 CG 技術(shù)——即通過對人體姿態(tài)和肌肉行為的高精度仿真來輔助訓(xùn)練。

在這個(gè)過程中，我們也見證了數(shù)據(jù)價(jià)值的演變：以前我們是做大數(shù)據(jù)分析，而現(xiàn)在更多是通過智能數(shù)據(jù)（Intelligent Data）的方式去優(yōu)化仿真模型。這種跨界研究最終催生了許多落地成果，不僅是在體育界，也包括影視表演領(lǐng)域，比如電影《猩球崛起》就與我們實(shí)驗(yàn)室有過深度合作。

所以回過頭看，這兩段經(jīng)歷非常神奇。從浙大的“求是與跨界思維”，到巴斯大學(xué)的“跨領(lǐng)域?qū)嵺`”，它們共同構(gòu)建并深刻影響了我現(xiàn)在的思維結(jié)構(gòu)。

總結(jié)起來就是：跨領(lǐng)域的求是創(chuàng)新。

唐小引：我想進(jìn)一步探討一下中英培養(yǎng)體系的差異。今天很巧，您和老師兩位演講嘉賓都曾在英國深造。但我之前去歐洲，與當(dāng)?shù)氐?AI 從業(yè)者交流時(shí)，聽到一種聲音是覺得英國的“AI 氛圍”相對較弱。但我看著其實(shí)有很多的人是從英國接受了人工智能教育，然后回來落地生根。

唐睿： 我不確定王老師具體的留學(xué)時(shí)間，但我是在 2014 年回國的。那個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)很有意思——2012 到 2013 年左右，AlexNet 才剛剛橫空出世，那是深度學(xué)習(xí)爆發(fā)的起點(diǎn)。換句話說，當(dāng)時(shí)我們現(xiàn)在所定義的“AI”概念，還沒有被全社會(huì)廣泛認(rèn)知或接受。

關(guān)于您提到的“氛圍弱”，我認(rèn)為需要辯證地看。

如果從產(chǎn)業(yè)影響力來看，確實(shí)存在這種情況。因?yàn)橹袊兔绹鴵碛腥蜃畲蟮南M(fèi)市場，AI 的發(fā)展不僅取決于技術(shù)，更取決于產(chǎn)業(yè)推廣和應(yīng)用場景的規(guī)模化效應(yīng)。正是這種龐大的市場需求，造就了 AI 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用最先在中美這兩個(gè)大市場爆發(fā)。相比之下，英國在“產(chǎn)業(yè)落地”的喧囂度上可能確實(shí)不如中美。

但如果從科研深度來看，英國的底蘊(yùn)非常深厚。

據(jù)我所知，我的導(dǎo)師 Darren 目前就任職于微軟劍橋?qū)嶒?yàn)室，而孕育了 AlphaGo 的 DeepMind，當(dāng)時(shí)就在 UCL（倫敦大學(xué)學(xué)院）隔壁。可以說，英國匯聚了大量頂尖學(xué)者和核心算法的源頭創(chuàng)新。

所以，英國的“強(qiáng)”在于學(xué)術(shù)研究的深度，而中美的“強(qiáng)”更多體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)落地的廣度和市場的速度。這就是為什么很多在那邊接受了深層理論教育的人，最終選擇回到擁有更廣闊應(yīng)用土壤的國內(nèi)來發(fā)展。

十年群核路：從 IC 到技術(shù)管理者的蛻變

唐小引：我們可以接著聊聊您現(xiàn)在在群核所做的事情。您是怎么加入群核的？以及我看這幾年您對外分享過智能體、仿真等方向的內(nèi)容。您可以講講您在群核的故事，以及不同時(shí)期的側(cè)重點(diǎn)。

唐睿：我怎么加入群核的？非常巧合，這是我第一份工作。這份工作干了十多年，也沒去找別的。

其實(shí)我剛?cè)ト汉说臅r(shí)候并不知道這家公司是做什么的，我就知道有很多 GPU，這是硬件層面吸引我的地方。因 為我之前也是做偏圖形學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)交叉領(lǐng)域，GPU 本來就能做機(jī)器學(xué)習(xí)，同時(shí)它天然就是為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)設(shè)計(jì)的，這是硬件層面的吸引力。

我面試群核花了兩天時(shí)間。第一天是 12 月 23 號，第二天是 12 月 24 號。第二天面試到晚上 11 點(diǎn)多，是兩天長時(shí)間的面試。面試從和程序員一起寫代碼，到和三位創(chuàng)始人聊天，每位創(chuàng)始人都聊了兩到三個(gè)小時(shí)。我就感覺到了一種非常簡單、開放的文化。最后一天是平安夜，和 CEO 陳航聊到了十點(diǎn)多。

我非常詫異，我一個(gè)還沒完全畢業(yè)的小伙子去實(shí)習(xí)，跟我同齡的人已經(jīng)是 CEO 了，平安夜還不回家，跟我在這聊技術(shù)，還帶我參觀 GPU 機(jī)房和集群。我是被這樣的基因或者文化吸引的。

唐小引：你有把這個(gè)問題拋給他嗎？

唐睿：問了，他說創(chuàng)業(yè)就是這樣的。

唐小引：這是屬于剛剛加入的故事。接著這十幾年里面，您可以分幾個(gè)階段給我們講一下。

唐睿：關(guān)于技術(shù)路線的階段——從“模擬物理”到“模擬智能體”——?jiǎng)偛盼乙呀?jīng)談過了。所以我想換個(gè)維度，從職業(yè)身份的轉(zhuǎn)變來聊聊：即我如何從一個(gè)個(gè)人貢獻(xiàn)者一步步蛻變?yōu)橐幻夹g(shù)管理者。

這中間我踩過不少坑，也積累了很多感悟，大致可以歸納為兩個(gè)層面的挑戰(zhàn)。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是工作習(xí)慣的重塑，尤其是從純技術(shù)向管理的過渡。做 IC 時(shí)，我只需要專注解決技術(shù)難題。但轉(zhuǎn)型做 Team Leader 后，最大的難點(diǎn)在于心態(tài)上很難“放下”——很難放下親手寫代碼和啃論文的執(zhí)念。但現(xiàn)實(shí)是，你必須分出精力去把控團(tuán)隊(duì)方向、進(jìn)行向上溝通、了解財(cái)務(wù)狀況，甚至洞察市場動(dòng)態(tài)。

在這個(gè)過程中，我養(yǎng)成了一個(gè)關(guān)鍵習(xí)慣：利用碎片化時(shí)間。哪怕只有半小時(shí)空檔，也要思考如何快速進(jìn)入狀態(tài)。即便這半小時(shí)不足以徹底解決一個(gè)復(fù)雜問題，但你要能維持住思考的連貫性，做好上下文的銜接。

第二個(gè)挑戰(zhàn)，也是更深層的感悟，是我所定義的“技術(shù)責(zé)任心”。這里的“責(zé)任心”，本質(zhì)上是對一線技術(shù)人員的一種保護(hù)機(jī)制。

我們在工作中經(jīng)常面臨一個(gè)權(quán)衡：一線技術(shù)人員到底需不需要具備深層次的產(chǎn)品、技術(shù)乃至業(yè)務(wù)價(jià)值的思考？我的觀點(diǎn)是：如果他們具備這種視野，那是錦上添花，但如果他們暫時(shí)沒有，這絕不應(yīng)成為他們的包袱，這本該是我們 Team Leader 的天職。

無論是描繪宏大的藍(lán)圖，制定長期規(guī)劃，還是設(shè)定短期的 POC（概念驗(yàn)證）目標(biāo)，將技術(shù)語言轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)價(jià)值，這是管理者必須承擔(dān)的責(zé)任。

這標(biāo)志著我從單一的“技術(shù)思維”，正式跨越到了融合“技術(shù)、產(chǎn)品與業(yè)務(wù)”的復(fù)合型思維模式。

唐小引：所以這十幾年最關(guān)鍵的一點(diǎn)是學(xué)會(huì)了怎么去做好一個(gè)技術(shù)管理。

唐睿：對，其實(shí)學(xué)會(huì)了 PUA 自己。

唐小引：這也是一個(gè)很好的技術(shù)人成長路線。當(dāng)然這個(gè)我先不展開了，因?yàn)闀r(shí)間關(guān)系，再加上您本身現(xiàn)在選擇的是技術(shù)管理的路線。

唐睿：對，其實(shí)自己也還在寫一些代碼，做一些科研。

唐小引：現(xiàn)在還在寫代碼？

唐睿： 每天會(huì)花一兩個(gè)小時(shí)看論文，利用碎片化時(shí)間去實(shí)現(xiàn)一些 GitHub 上新的模型。

錨定空間智能：機(jī)遇、挑戰(zhàn)與“3D 界的 ImageNet”

唐小引：接著我們聊聊空間智能。錨定空間智能這個(gè)方向是從什么時(shí)候開始的？節(jié)點(diǎn)是什么？接著，我很好奇今天看到很多以前做 CV 或者 AI 大佬都投身這個(gè)方向。這個(gè)方向?yàn)槭裁慈绱酥匾慨?dāng)前大家看到的機(jī)會(huì)和方向是什么？面臨的問題又是什么？

唐睿：我們真正開始投身到空間智能，起點(diǎn)應(yīng)該是 2017 年。我們開始用自己的數(shù)據(jù)去塑造一些簡單的空間智能體，比如自動(dòng)設(shè)計(jì)、自動(dòng)打光、自動(dòng)材質(zhì)編輯等。

那時(shí)候我們也是采用一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式。因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)自己本身已經(jīng)收集了大量的數(shù)據(jù)，可以拿這些數(shù)據(jù)去驅(qū)動(dòng)一個(gè)……那時(shí)候不能叫大模型，而是驅(qū)動(dòng)一個(gè)輔助設(shè)計(jì)算法。在 2017 年，這個(gè)輔助設(shè)計(jì)算法又能讓我們的工具更高效、更智能，從而形成一個(gè)飛輪。當(dāng)時(shí)沒意識(shí)到這是一個(gè)飛輪的概念，但現(xiàn)在來看，可以把它定義成一種飛輪。

唐小引：為什么是在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)？當(dāng)時(shí)整個(gè)業(yè)內(nèi)在 AlphaGo 席卷之下，應(yīng)該很多是往識(shí)別方向去做的。當(dāng)時(shí)的一個(gè)契機(jī)是什么呢？

唐睿：當(dāng)時(shí)契機(jī)還是我們意識(shí)到 AlphaGo 之所以能打敗人類圍棋高手，也是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。當(dāng)然，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)里，它通過強(qiáng)化策略加上隨機(jī)擾動(dòng)，能夠產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的形式，去產(chǎn)生新的智能體。所以我們當(dāng)時(shí)沒有完全 follow 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思路，而是 follow 了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式。

所以我們在 2018 年提出了 “3D-Internet”，2019 年，我們和中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的劉立剛老師團(tuán)隊(duì)在頂會(huì)上提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式下的戶型自動(dòng)設(shè)計(jì)方案，后面也把它應(yīng)用到了我們的產(chǎn)品里。

唐小引：我看您前面說要做 3D 界的 ImageNet。到現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)的成果是什么樣的？

唐睿：從商業(yè)化落地來看，進(jìn)展非常順利。目前市面上許多頭部做具身智能或者 3D 空間生成的團(tuán)隊(duì)，都是我們開源數(shù)據(jù)集以及閉源商業(yè)化數(shù)據(jù)集的客戶。由于簽署了 NDA（保密協(xié)議），具體客戶名單不便在這里公開。

唐小引：沒關(guān)系，我們理解保密需求。您只需分享那些可以公開的技術(shù)進(jìn)展即可。

唐睿：撇開商業(yè)客戶不談，從純技術(shù)和學(xué)術(shù)合作的角度來看，我們最近產(chǎn)出了大量成果。我們與字節(jié)跳動(dòng)、Adobe、谷歌以及浙江大學(xué)等機(jī)構(gòu)都有深度的論文合作，核心都是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，去探索空間智能的不同維度。

正如我這次演講所提到的，我們正在嘗試對“3D 空間”進(jìn)行解構(gòu)。空間看似復(fù)雜，但拆解到最基礎(chǔ)的層級，核心元素其實(shí)只有三樣：幾何、物理材質(zhì)和光。

以現(xiàn)在的熱門模型為例，像騰訊的“混元 3D”這類大模型，主要解決的是“生成空間內(nèi)容”的問題，也就是幾何和材質(zhì)的生成。但有了物體還不夠，這些幾何體和材質(zhì)需要通過特定的布局才能組合成一個(gè)有意義的空間。

所以，我們的研究重點(diǎn)主要分兩塊：

第一，是空間內(nèi)幾何體和材質(zhì)的高質(zhì)量生成；

第二，是研究空間內(nèi)物體的合理擺放與布局。

在此基礎(chǔ)上，我們與浙江大學(xué)的合作更進(jìn)一步。除了物體，我們還在研究“光的布局”——包括光線的擺放位置、照射方向。

更極客一點(diǎn)的探索是：我們是否能用 AI 大模型去擬合光線的物理傳播過程？ 也就是用 AI 來模擬傳統(tǒng)物理渲染中的光照計(jì)算。

數(shù)據(jù)難題與未來圖景：室內(nèi)數(shù)據(jù)采集與硬件突破

唐小引：您在演講中提到一個(gè)觀點(diǎn)讓我印象深刻：相比室外自動(dòng)駕駛場景，室內(nèi)空間的數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)注難度反而更大。我作為外行可能會(huì)覺得室內(nèi)環(huán)境相對封閉應(yīng)該更容易，為什么業(yè)內(nèi)會(huì)有這樣的判斷？難點(diǎn)究竟在哪里？

唐睿：這是一個(gè)非常好的問題。我們可以對比一下室外自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)獲取方式。像室外數(shù)據(jù)，或者說自動(dòng)駕駛行業(yè)，它的數(shù)據(jù)獲取方式，就是車上搭著攝像頭。

唐小引：它跑著跑著就有了，我經(jīng)常看到。

唐睿：對，它就能收集數(shù)據(jù)了，可能你跟一個(gè)市政府、區(qū)政府簽一個(gè)許可就可以了。所以采集是一種產(chǎn)生數(shù)據(jù)的方式，我們稱之為逆向捕獲重建。

另一種是正向設(shè)計(jì)。像自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，就會(huì)拿《GTA 5》作為一個(gè)仿真場景，再讓一輛虛擬的車在《GTA 5》的世界里開，它也能夠產(chǎn)生數(shù)據(jù)。所以自動(dòng)駕駛使用這種方式，現(xiàn)在的具身智能其實(shí)也一直在用這種方式。

但是，真實(shí)數(shù)據(jù)的采集，第一，它的許可很難獲取，或者在家里采集的話，會(huì)涉及到用戶隱私。當(dāng)然，像埃隆·馬斯克這種不差錢的，他們做 Optimus 的時(shí)候，我記得是在德州做了一個(gè)很大的場館，每個(gè)館里都有一個(gè)機(jī)器人，還有人類操作員去給機(jī)器人下達(dá)任務(wù)，然后機(jī)器人就去做抓取或者行動(dòng)，以此來產(chǎn)生數(shù)據(jù)。但這里面一方面是剛才提到的隱私問題。

另一方面，機(jī)器人任務(wù)可比車子復(fù)雜多了。車子操作的方式就是前后左右，它唯一的目標(biāo)就是不要碰到任何東西，并且能從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)。但對于機(jī)器人來說，抓一個(gè)光滑的杯子和抓一個(gè)塑料的筆，其實(shí)都是兩種任務(wù)，因?yàn)槟憬佑|到的物理屬性、物理對象的大小和形狀都不一樣。圓形的杯子你可能是這么抓，馬克杯你可能勾住把手就行了。所以，由于任務(wù)的多樣化，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的非集中化程度非常高，成本就會(huì)出現(xiàn)問題。所以大家也是參照自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，合成數(shù)據(jù)對于具身智能來說是非常關(guān)鍵的一種數(shù)據(jù)產(chǎn)生范式。

唐小引：對于空間智能而言，下一步的進(jìn)化形態(tài)會(huì)是什么樣的？ 比如過幾年，在我的室內(nèi)環(huán)境里，會(huì)發(fā)生哪些本質(zhì)的升級？

唐睿： 要回答機(jī)器人的升級路徑，我們得回歸本質(zhì)。撇開具體的算法不談，機(jī)器人在空間中的核心鏈路一共分四步：第一是空間感知，第二是空間理解，第三是空間推理與決策，最后是空間行動(dòng)。

未來的升級，也會(huì)沿著這四個(gè)維度逐層展開：

首先是“空間感知”的泛化。

感知設(shè)備正在經(jīng)歷一場從“高冷”到“普及”的下沉。早期的空間掃描設(shè)備只出現(xiàn)在軍工、航天或博物館數(shù)字化等國家級項(xiàng)目中；后來下放到了工廠和新能源車上（如激光雷達(dá)）；隨著硬件發(fā)展，未來空間感知設(shè)備最終會(huì)普及到每個(gè)人手里，甚至戴在眼睛上。 雖然現(xiàn)在大眾的目光主要聚焦在 ChatGPT、Agent 等軟件層面上，但其實(shí)硬件感知能力的進(jìn)化速度是非常快的，這塊板子很快會(huì)補(bǔ)齊。

其次是“空間理解”的質(zhì)變。

這正是我們在今年（2025 年） 3 月 GTC 大會(huì)上發(fā)布 Spatial-LM（空間語言模型） 的初衷。

它與傳統(tǒng)的 ChatGPT 或圖像理解模型最大的不同在于輸入數(shù)據(jù)：我們不再處理平面的文本符號或像素圖片，而是直接處理由感知設(shè)備采集的 3D 點(diǎn)云或 3D 高斯數(shù)據(jù)。

在這個(gè)階段，AI 的任務(wù)不再是泛泛地識(shí)別，而是要精準(zhǔn)地感知幾何目標(biāo)。比如，它不僅要知道“這是一把椅子”，還要知道“這個(gè)空間的尺寸是否允許人類通行”。它需要反饋給我們非常精準(zhǔn)的幾何結(jié)構(gòu)、顏色、光照乃至物理屬性的信息。

最后是“空間推理與交互”的智能化。

這也是我們開源 Spatial-LM 也是希望呼吁整個(gè)社區(qū)關(guān)注的方向。到了這一步，我們需要通過仿真和合成數(shù)據(jù)的方式，去產(chǎn)生海量的高質(zhì)量交互數(shù)據(jù)。 只有這樣，我們的智能體才能真正學(xué)會(huì)如何在物理世界中順滑地行動(dòng)，變得更加“聰明”。

技術(shù)路線之爭：合成數(shù)據(jù)、2D 與 3D 的融合探索

唐小引：對，仿真和合成數(shù)據(jù)。我最開始聽黃仁勛本人就在強(qiáng)調(diào)這個(gè)。現(xiàn)在因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)耗盡的問題，在直接的 AI 軟件層面，大家也在主攻這個(gè)方向。那相應(yīng)地，具身智能和空間智能也都在做這個(gè)方向，從技術(shù)挑戰(zhàn)上有什么不同點(diǎn)嗎？

唐睿：先講不同點(diǎn)還是相同點(diǎn)。我覺得技術(shù)是 Application-Driven（應(yīng)用驅(qū)動(dòng)）的。

唐小引：我發(fā)現(xiàn)這是您的理念，您在始終強(qiáng)調(diào)這個(gè)。

唐睿：對，因?yàn)樽黾夹g(shù)管理者需要連接技術(shù)和應(yīng)用。換句話說，資源是有限的，在有限的資源下怎么樣創(chuàng)造最大的價(jià)值？那就必須要把前面的應(yīng)用場景考慮清楚。

當(dāng)我們談?wù)摗翱臻g智能”的合成數(shù)據(jù)時(shí)，它的復(fù)雜度是隨著應(yīng)用場景的需求分層級遞進(jìn)的：

第一層是“視覺級”需求。

比如做家裝設(shè)計(jì)或空間渲染，它的核心訴求是“看”。只要渲染得逼真、美觀就足夠了，這是一個(gè)靜態(tài)的維度。

第二層是“游戲級”需求。

如果是手機(jī)游戲或 VR 體驗(yàn)，光“看”是不夠的，還需要基礎(chǔ)交互。比如不能出現(xiàn)“穿模”——你不能直接穿過桌子或墻壁；柜門要能打開；物體要能被拿起來。但在這一層，物理屬性往往是簡化的，游戲引擎并不在乎你抓取一個(gè)物體用了多少牛頓的力，只要邏輯通順即可。

第三層，才是具身智能所需的“物理仿真級”需求，我們稱之為“Sim-Ready”。

當(dāng)你需要生成數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機(jī)器人時(shí)，對物理屬性和交互準(zhǔn)確度的要求會(huì)呈指數(shù)級上升。機(jī)器人需要知道物體的摩擦力、質(zhì)量分布、形變屬性等。

所以，我們的工作也是層層遞進(jìn)的：

首先構(gòu)建一個(gè)靜態(tài)場景；

然后通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)賦予其物理屬性，使其變成動(dòng)態(tài)的可交互場景；

最終達(dá)到“Sim-Ready”的標(biāo)準(zhǔn)，即可以直接用于物理仿真訓(xùn)練的場景。

目前，我們團(tuán)隊(duì)的前沿研究正在主攻“Sim-Ready”方向，而我們的核心業(yè)務(wù)則更多聚焦在空間設(shè)計(jì)應(yīng)用層面。

最后補(bǔ)充一點(diǎn)，雖然物理仿真的合成數(shù)據(jù)對具身智能至關(guān)重要，但這并非全部。空間智能主要解決的是“數(shù)據(jù)短缺”和“空間理解”的問題，充當(dāng)了機(jī)器人的“訓(xùn)練場”和“眼睛”。 但具身智能作為一個(gè)集大成的領(lǐng)域，還面臨著機(jī)械硬件、電路、電池能源等硬科技的挑戰(zhàn)。在我看來，具身智能和太空探索一樣，都是人類技術(shù)的終極形態(tài)之一。

唐小引：您認(rèn)為終極目標(biāo)是具身智能，而非空間智能？就是說我們對于 AGI 的探索，終極目標(biāo)是落在具身智能上嗎？

唐睿：我覺得是在具身智能上。如果我自己來定義一個(gè) AGI，那它一定就是跟人一樣。如果這個(gè) AGI 只在屏幕空間里，那它可能會(huì)考慮到空間智能這些事情。但真正走進(jìn)物理世界，具身智能是和屏幕空間對應(yīng)的物理世界里的 AI，那它可能更高級。

唐小引：我看到當(dāng)前具身智能在構(gòu)建世界模型，空間智能也在做。有一個(gè)觀點(diǎn)說，空間智能是構(gòu)建世界模型的前提，然后通過世界模型才能到達(dá) AGI。您對這個(gè)邏輯有什么看法？或者可以分享一下您的觀點(diǎn)。

唐睿：我的觀點(diǎn)是，這還是一個(gè)對 AGI 的定義問題。如果這個(gè) AGI 是在屏幕空間里和人類對話的，那他不需要空間智能。但如果他需要在屏幕空間里去創(chuàng)造 3D 世界，甚至像具身智能一樣走出屏幕空間，那空間智能或者說世界模型就非 常關(guān)鍵了。

提到世界模型和空間智能的關(guān)系，我覺得目前業(yè)界其實(shí)并沒有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)定義。

如果我們將世界模型定義為“能夠預(yù)測世界的下一個(gè)狀態(tài)”或者“能夠創(chuàng)造一個(gè)新世界”的能力，那么鑒于人類本身是三維生物，構(gòu)建世界模型的路徑自然分化為兩派：一派是基于視頻生成，另一派是基于 3D 結(jié)構(gòu)構(gòu)造。當(dāng)然，這兩者的基座往往都離不開大語言模型。

值得注意的是，這兩條技術(shù)路線并非割裂，而在互相借鑒與融合。

首先是“視頻輔助 3D”：

比如我們在做前饋式的高斯生成時(shí)，如果初始輸入只有一張單圖，要重建出高質(zhì)量的 3D 高斯體，必須先有多視角的圖像信息。這時(shí)，我們就會(huì)借用 Video Diffusion 模型，先生成多視角的視頻幀作為中間素材，再喂給 3D 算法進(jìn)行重建。

反過來是“3D 反哺視頻”：

大家發(fā)現(xiàn)純視頻模型有一個(gè)致命弱點(diǎn)：當(dāng)時(shí)間線拉長后，視頻內(nèi)容的一致性很難維持。比如你在視頻里向前走了一段路再回頭，原來的物體可能變樣甚至消失了。

為了解決這個(gè)問題，大家開始引入 3D 概念。嘗試將 3D 表征或 3D 隱空間作為中間媒介。利用 3D 天然的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，來強(qiáng)制約束視頻生成過程，確保其在空間和時(shí)間維度上保持高度一致。

所以，這并不是 誰是誰的前提，更像是一個(gè)螺旋上升、互為支撐的過程。

唐小引：我聽到對 于空間智能技術(shù)路線的爭議，比如大家提到的空間一致性，以及視頻生成和 3D 場景生成的路線之爭。您是 3D 這條路線的支持者是吧？

唐睿：也不能算，我兩個(gè)都在做。

唐小引：都會(huì)用，所以是融合派。

唐睿：是。其實(shí)不管我們做 2D 的 Diffusion，還是做 Video Diffusion，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)你要把分辨率拉大，或者把視頻的長度拉長，顯存就不夠了。我們做 3D 的時(shí)候也會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題。所以它其實(shí)還是一個(gè)資源限制導(dǎo)致我們現(xiàn)在必須以一種融合的方式去進(jìn)行。

未來如果 GPU 顯存無限大，或者我們有一種新的、不是 Transformer 這樣的算法，甚至我稱之為一種 3D 的……如果我們定義一個(gè) 3D 的 Killer concept 出現(xiàn)，那可能原來的基礎(chǔ)算法就翻篇了。就像以前大家做圖像會(huì)用 CNN，當(dāng)然 CNN 在某些領(lǐng)域還非常好用，但是當(dāng) Transformer 出現(xiàn)以后，原來大家用 CNN 甚至 RNN 的很多方法，其實(shí)真的已經(jīng)翻篇了。大家為什么現(xiàn)在還在融合，或者說為什么還在探索，其實(shí)也是在找一個(gè) Killer concept 。

唐小引：那圍繞空間智能還有哪些技術(shù)路線的爭議嗎？我發(fā)現(xiàn)大家的各種討論都還蠻有意思的。

唐睿：圍繞空間智能，我覺得不存在爭議，因?yàn)楝F(xiàn)在大家還在一條船上探索。

唐小引：那在探索中有什么共識(shí)和非共識(shí)嗎？在技術(shù)這個(gè)維度上。

唐睿：共識(shí)是數(shù)據(jù)都缺少。非共識(shí)，我覺得也不能叫非共識(shí)，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域還是比較前沿的，你會(huì)發(fā)現(xiàn)還有很多論文在做，這里面 還有很多探索空間。當(dāng)一個(gè)領(lǐng)域不怎么出現(xiàn)新論文時(shí)，可 能已經(jīng)去泡沫化了。現(xiàn)在這 里面還有泡沫，就說明還有很多事情有價(jià)值，不管是商業(yè)價(jià)值還是技術(shù)探索價(jià)值，還能去做。

唐小引：您剛才說的都缺數(shù)據(jù)，這是痛點(diǎn)。那相應(yīng)地有什么解決方案？這些方案因?yàn)楸旧硪苍诿鳎惺裁词强尚械模惺裁词强赡苁歉鲌?zhí)己見的？

唐睿：可行的方案，我覺得就是早上說的正向設(shè)計(jì)和逆向設(shè)計(jì)的方式。正向設(shè)計(jì)讓設(shè)計(jì)師通過設(shè)計(jì)軟件去創(chuàng)作一個(gè) 3D 空間或物體，它的成本和代價(jià)還是比較高的。我們的做法是，因?yàn)槲覀冇惺覂?nèi)空間設(shè)計(jì)這個(gè)業(yè)務(wù)，設(shè)計(jì)師在我們平臺(tái)去創(chuàng)造空間的時(shí)候，它不僅僅是為 AI 訓(xùn)練產(chǎn)生價(jià)值，它最主要、最直接的價(jià)值是服務(wù)于空間設(shè)計(jì)、空間展示、空間交互這樣的需求。所以那部分價(jià)值已經(jīng)在市場上浮現(xiàn)出來，設(shè)計(jì)師也能夠通過這個(gè)獲得回報(bào)。

我們所以有這個(gè)數(shù)據(jù)，但我個(gè)人覺得從數(shù)據(jù)的角度來說，它不是一個(gè)最高效的產(chǎn)生數(shù)據(jù)的方式。最高效的方式應(yīng)該是，就像我們戴手表或者用手機(jī)的時(shí)候，你在日常生活的每一個(gè)行為、每一個(gè)動(dòng)作，都能產(chǎn)生數(shù)據(jù)，那才是解決數(shù)據(jù)問題的最終之道。所以我們也在跟不同的硬件去生態(tài)合作。

所以，至少在空間智能領(lǐng)域，我們是不會(huì)去忽視硬件發(fā)展的。當(dāng)我的眼鏡、手機(jī)甚至手表都能采集空間數(shù)據(jù)時(shí)，這可能是解決空間數(shù)據(jù)不足的最終解決方案。這是我的一個(gè)認(rèn)知。至于分歧，如果說技術(shù)上有分歧，那就是把 2D Diffusion 和3D Diffusion 哪個(gè)作為中間媒介來做。你用不同的中間媒介，比如 3D 作為中間媒介，那視頻就是最終的成品；如果你說 2D 作為中間媒介，那 3D 就是最終的成品。

開源的力量：共建空間智能生態(tài)

唐小引：可以再談?wù)勯_源。群核在開源方面做了很多，可以講講嗎？比如您和公司管理層對于開源策略的思考，以及群核開源策略的演進(jìn)。

唐睿：我們也有點(diǎn)照貓畫虎，硅谷這邊很流行開源文化。從我做技術(shù)的角度，如果不談技術(shù)國界和邊界，我們最希望的是開源。當(dāng)然也要從商業(yè)化的角度去思考，因?yàn)楝F(xiàn)在至少在世界模型或者空間智能這個(gè)角度，還沒有一個(gè)核心概念出現(xiàn)。在這種情況下，我們選擇把數(shù)據(jù)和模型開源出去，本質(zhì)上是拋磚引玉，希望能集結(jié)整個(gè)社區(qū)的智慧，共同探索和定義這個(gè)領(lǐng)域的未來標(biāo)準(zhǔn)。

另一個(gè)角度，開源和我們服務(wù)的生態(tài)定位有關(guān)。打個(gè)比方，我們的三維空間數(shù)據(jù)，大家也會(huì)拿來去訓(xùn)練 Embodied AI，也會(huì)訓(xùn)練 3D 世界模型。那以 Embodied AI 為例，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)在市場上，全球角度來說，真正能夠去訓(xùn)練機(jī)器人對空間理解、空間交互的團(tuán)隊(duì)是非常少的。但是又有很多小型團(tuán)隊(duì)希望參與到這個(gè)游戲里面來。

這就是我們?yōu)槭裁慈ラ_源 Spatial-LM 這樣一個(gè)空間理解模型的意義。你可能自己沒辦法去訓(xùn)練一個(gè)這樣的模型，但是我把 API 做好，甚至我把我們已經(jīng)訓(xùn)練好的模型先放出來，然后你自己有一些數(shù)據(jù)以后，也能夠在我的模型基礎(chǔ)上去微調(diào)出一個(gè)符合你業(yè)務(wù)場景的模型，讓更多的人參與到這個(gè)游戲里面來。這是我們在空間理解這塊做的。就像空間生成，其實(shí)我們也會(huì)在年底的時(shí)候發(fā)布一個(gè)跟空間生成相關(guān)的大模型出來。

也是同樣的邏輯，并非一定要技術(shù)人員才能創(chuàng)業(yè)。我們希望更多的產(chǎn)品經(jīng)理也能夠跳出來用起來，然后把商業(yè)模式……因?yàn)槠鋵?shí)在 AI 時(shí)代，技術(shù)很關(guān)鍵，但是另外，對產(chǎn)品的定義、對用戶的定義，以及用戶數(shù)據(jù)和模型的飛輪，其實(shí)也是一個(gè) AI 企業(yè)，尤其是 AI 初創(chuàng)企業(yè)，能夠成功的關(guān)鍵。

唐小引：最后總結(jié)一下。從空間智能的技術(shù)發(fā)展上來看，比如數(shù)據(jù)、算力、模型這些方面，在接下來的一段時(shí)間（可以是短期或長期），還會(huì)有哪些關(guān)鍵的突破？這是技術(shù)發(fā)展。然后相應(yīng)地體現(xiàn)到人，回歸到人身上。

現(xiàn)在我理解空間智能開始被越來越多的開發(fā)者知道，這可能核心得益于比如群核是杭州六小龍之一，比如李飛飛這位知名的 AI 學(xué)者也在投身這個(gè)方向。但很多人可能剛從陌生到逐漸了解，您有哪些思考和建議，可以分享給希望投身空間智能領(lǐng)域的人？

唐睿：這很難說。在前 AI 時(shí)代，或者說再往前一兩年，都是人在開發(fā) AI，現(xiàn)在你已經(jīng)能夠看到……就像 xAI 他們已經(jīng)在做的一些事情，包括我覺得這可能也是 CSDN 在致力研究的一些事情，就是 AI 真的是在參與到 AI 的開發(fā)過程里面去了。所以當(dāng)這個(gè)循環(huán)轉(zhuǎn)起來以后，AI 的發(fā)展技術(shù)是非常可怕的。

當(dāng)然，提到空間智能它的突破點(diǎn)，我覺得等硬件。

從軟件的角度說，AI 已經(jīng)能開發(fā) AI 了。算力不由我們決定，我們搞不了芯片。然后從數(shù)據(jù)的角度來說，如果要產(chǎn)生一個(gè)爆點(diǎn)，這個(gè)爆點(diǎn)一定是在我們對現(xiàn)實(shí)的創(chuàng)作，或者說我們創(chuàng)作 3D 空間的方式上。原來創(chuàng)作 3D 空間的方式，剛才提到只能是設(shè)計(jì)師去設(shè)計(jì)。當(dāng)每個(gè)人都可以對空間進(jìn)行捕獲、進(jìn)行還原的時(shí)候，它會(huì)是一個(gè)爆點(diǎn)。這個(gè)爆點(diǎn)我覺得應(yīng)該兩年，可能 24 個(gè)月。

第二個(gè)問題其實(shí)這也是我們團(tuán)隊(duì)里搞科研時(shí)會(huì)定義的一個(gè)態(tài)度。一個(gè)思維態(tài)度是Be Critical， Be Creative，就是用批判和創(chuàng)造性的態(tài)度去看問題。另外，在能力角度，不能光想，想法本身不值錢，你一定要去做實(shí)現(xiàn)。

所以做空間智能的時(shí)候，可能也跟我自身的經(jīng)歷有關(guān)，我做過圖形學(xué)。圖形學(xué)里面我們不光是像 CV 里看到這個(gè)東西是藍(lán)色就是藍(lán)色，當(dāng)我這個(gè)燈換成一個(gè)紅色的光時(shí)，它照下來就是紫色了。所以把這種批判和創(chuàng)造性的理念放到多個(gè)領(lǐng)域里面去，會(huì)有很大的幫助。

唐小引：所以我理解還是思維上的轉(zhuǎn)變。

唐睿：其實(shí)也不是，咱們科研工作者都得持續(xù)地保持這樣一種，說白了就是進(jìn)取的態(tài)度。

唐小引: 好的，謝謝唐老師為我們帶來的精彩分享。謝謝大家，下次再見。（ 投稿或?qū)で髨?bào)道：zhanghy@csdn.net ）

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