空间智能第一股上市暴涨171%！群核科技成AI下半场领跑者，李飞飞、英伟达、腾讯阿里竞相押注

空间智能第一股上市暴涨171%，群核科技成AI下半场领跑者

“空间智能第一股”正式登陆资本市场。

今日，群核科技（股票代码：00068.HK）在港交所挂牌上市，开盘报20.70港元，较发行价大幅上涨171.65%。

公司董事长黄晓煌在上市仪式上表示：

15年前，群核科技以GPU上云为起点，秉持着‘让每一个空间，都成为可计算的世界’的愿景发展至今。

未来，我们会继续做强空间智能底座，服务人类的三维创作，也服务机器的智能进化。

在他看来，如果说大语言模型（LLM）教会了AI“说话”，那么要让AI真正走进并理解物理世界，则需要一座全新的桥梁——空间智能。

市场的热烈反响，指向的并非又一个通用大模型故事，而是AI发展航向上一颗新的北极星。这个被斯坦福大学教授李飞飞称为“世界模型基石”的方向，正成为全球AI竞赛的下一个关键战场。而群核科技，是这条赛道上率先跑通商业化闭环的公司。

最新财务数据显示，公司2025年全年营收达8.20亿元，经调整净利润转正至5712.7万元，毛利率高达82.2%。

那么，空间智能为何具有如此大的吸引力？为何能吸引李飞飞、英伟达、谷歌、腾讯、阿里以及群核科技等顶尖机构与企业竞相布局？

空间智能：AI理解物理世界的钥匙

要理解空间智能的价值，首先需要回答一个更根本的问题：AI应如何理解我们所处的世界？

当前主流的大语言模型并不真正理解物理世界，其本质是基于海量文本数据的概率预测。例如，当被问及“杯子放在桌边会不会掉”时，LLM会回答“会”。但这并非源于它对重力、物体稳定性的认知，而是因为互联网上有大量类似的表述。如果目睹一只猫在桌边推搡水杯，LLM并不会产生“紧张”情绪，因为它无法理解这一场景背后的物理含义。

这正是“世界模型”概念兴起的原因——业界开始致力于让AI获得对现实世界的认知能力。目前，实现路径主要分为两大流派：

第一派：视频生成路线。
以Sora、Genie等模型为代表，该流派旨在让AI生成动态、连贯的视频画面，侧重于世界的“视觉皮囊”。然而，其存在一个根本性局限：模型学习的是像素的统计分布，并未构建对三维空间结构、物体间物理关系的真实理解。例如，Sora可以生成一个逼真的客厅视频，但无法回答“茶几与沙发之间的距离是多少”或“能否边看电视边用餐”这类涉及空间关系与功能的问题。

第二派：空间智能路线。
这正是群核科技等公司所深耕的方向。随着具身智能（Embodied AI）的发展，AI要从数字世界走向物理世界，必须能够认知和理解真实的空间关系：物体位于何处？几何关系如何？物体之间如何相互作用？这些都无法仅从二维图像中获取，需要对物理世界进行精准的数字化重建。

以机器人开门为例，其过程通常分为两步：大脑规划（推演动作序列）和小脑执行（完成行走、抓握、推拉等动作）。但这一切的前提是，机器人必须首先识别出“门”和“门把手”，并理解把手的开门功能。李飞飞之所以将空间智能视为继ImageNet之后的关键方向，正是因为它填补了AI认知中这块至关重要的空白。她曾指出：“如果没有空间智能，AGI（通用人工智能）是不完整的。”

以李飞飞团队的世界模型Marble为例，它能根据单张照片重建出完整的3D场景结构，不仅能回答图中沙发的具体尺寸（如长1.9米×宽0.9米×高0.85米），还能输出可用的3D网格文件。这些输出不再是像素集合，而是富含度量信息的空间数据。

市场热度印证了一个共识：真正强大的世界模型，必须建立在物理正确的三维空间表征之上。而在这个领域，群核科技已深耕十五年。

群核科技的护城河：数据、模型与商业飞轮

众多公司认同空间智能的方向，但能实现商业化闭环的却寥寥无几。群核科技能成为“杭州六小龙”中率先上市的企业，得益于其在普遍“烧钱”的AI赛道中，构建了基于数据、模型和飞轮效应的三重护城河。

1. 数据壁垒：稀缺的“物理正确”三维资产
数据是训练空间智能模型最大的瓶颈。互联网充斥着文本和图像，但高质量、结构化的三维空间数据却极度稀缺。即便通过AR设备采集原始点云数据，也需经过复杂、昂贵的标注处理才能用于训练。现实世界的物理变量（如材料形变、热胀冷缩、摩擦系数）近乎无穷，构建高质量数据集成本极高。

群核科技的独特优势在于，其核心业务在无意中为其沉淀了庞大的“物理正确”三维数据资产。自2013年推出酷家乐平台起，公司便致力于通过工具将家居、商业、工业等场景的空间数字化。在此过程中，自然积累了海量附带精确物理参数（如墙体厚度、材质属性、光学反射）的结构化三维模型，而不仅仅是视觉图像。

历经十余年，围绕酷家乐平台，群核已沉淀了超过5亿个3D场景、4.8亿个3D模型及设计元素。这些数据构成了其理解并模拟物理世界的坚实基础。

2. 模型能力：从理解到生成
基于高质量数据，群核构建了两大核心模型底座：
* 空间语言模型（SpatialLM）：推动AI从“理解文本”向“理解空间”进化，赋予其解读三维世界的能力。该模型曾与DeepSeek-V3、Qwen2.5-Omni等一同位列HuggingFace相关榜单前列。
* 空间生成模型（SpatialGen）：一个3D世界生成模型，可根据文字、图片或布局生成具有时空一致性的多视角图像或场景。

与专注于生成虚拟场景的模型不同，群核的研发更侧重于对现实世界的高保真重建与模拟，强调结构参数等物理信息的准确性。用户通过一张照片或一句描述，即可获得一个可漫游的、高保真3D空间，相关能力可通过API/SDK应用于具身智能训练、影视制作、电商展示等多个领域。

3. 商业飞轮：应用反哺迭代
群核已形成了“工具沉淀数据 -> 数据训练模型 -> 模型增强工具/开拓新应用 -> 新应用产生新数据”的商业飞轮。其空间智能能力不仅服务于外部开发者与企业，也持续反哺其核心的云设计平台，提升用户体验与效率，巩固其市场地位，从而支撑起健康的财务表现。

2025年高达82.2%的毛利率，正是其深厚技术壁垒与成熟商业模式共同作用的结果。

群核科技的上市，标志着空间智能从技术概念走向大规模商业应用的关键一步。在AI迈向物理世界的“下半场”，其长达十五年的数字化积累，正转化为引领行业发展的先发优势。

这一过程的核心，是群核科技构建的四大空间能力：空间重建、空间生成、空间编辑与空间理解。

这四大能力共同构成了连接物理世界与数字世界的关键桥梁，是打造物理世界数字底座的基石。它们使得AI不仅能理解世界，更能重建、生成乃至编辑重构世界。

丰富的应用场景，又为群核科技持续提供了前沿、多元的真实世界数据，形成了推动技术迭代与商业化的正向循环。这也是继大模型之后，群核科技能作为热门AI标的在港股获得市场青睐的重要原因。市场对其的估值逻辑，已超越传统的SaaS软件公司。

从长远看，空间智能有望从提供工具的“铲子”，演进为下一代AI的新型基础设施。

这条发展路径，某种程度上与英伟达的历程有相似之处。深度学习的火种在2012年就已点燃，但英伟达并未立即腾飞。早期是游戏产业对图形性能的追求，为GPU带来了稳定需求；随后加密货币等意外产生的算力需求，又提供了关键的资金支撑。正是这些看似“不务正业”的业务，让英伟达得以在技术周期波动中持续投入AI，直至ChatGPT发布后，迎来爆发式增长，最终从硬件提供商蜕变为全球AI基础设施的核心，市值突破万亿美元。

今天的群核科技，或许正站在类似的拐点上。在十余年技术耕耘后，其找到了与自身基因高度契合的终局方向——空间智能。

空间智能时代，刚刚开始

那么，当下的空间智能究竟能做什么？其应用可能比想象中更为丰富。

最直观的层面是对现实世界的重建与改造。在空间设计领域，应用已较为成熟，例如仅凭一张照片即可生成完整的3D场景，并支持实时编辑。这种能力正快速向其他行业溢出。

今年年初，李飞飞曾撰文描绘了空间智能时代的两个令人兴奋的未来图景：

其一，是创造力的彻底解放。技术将进一步降低创作门槛，不仅限于剪辑、特效等后期制作的自动化，更能覆盖许多以往必须在现实世界中完成的工作。无论是电影、短剧还是游戏制作，创作者都能借助空间智能将脑海中的世界观直接搭建出来，实现随心所欲的创作。资源限制将不再成为制约内容质量的瓶颈，只要故事足够出色，人人都有潜力创作出高水准的作品。

其二，是当下备受关注的具身智能。当虚拟到现实（Sim2Real）的鸿沟足够小，空间智能赋能的世界模型将成为机器人完美的“训练场”。届时，空间智能将为机器人创造出专属的“互联网”，提供海量、高质量的训练数据。一旦数据瓶颈被打破，具身智能将进入规模化发展阶段，激烈的竞争将推动机器人快速落地千行百业，真正替代人类完成枯燥、危险的工作，而不仅仅是进行表演。

此外，在科研探索、医疗诊断等更多领域，空间智能也将大有可为。这些看似分散的应用前景，实则指向同一核心：空间智能正在将物理世界转化为可计算、可编辑、可复用的对象。

而物理世界，恰恰是中国的优势战场。群核科技董事长黄晓煌曾指出：“硅谷更贴近虚拟世界，中国更贴近物理世界。”中国拥有庞大的制造业基础、海量的应用场景以及浓厚的工程师文化，许多技术能力是从真实需求中生长出来的，而非先讲故事再寻找落地。

群核科技本身便是一个例证——其并未用世界模型去做纯粹的虚拟内容生成，而是始终扎根于现实，与物理世界紧密相连。物理世界中的真实体验与细微语境，是当前AIGC无法直接替代的，必须通过数字化手段进行复刻。只要物理世界依然存在并需要被数字化，空间智能就将持续发挥巨大价值。

从智能眼镜、汽车到手表，空间智能正在将各种终端变为感知入口，使人机交互突破屏幕的限制。试想，如果摄像头具备空间智能，当识别到人群中有人突发不适时，或许能自动发出求助信号。

这听起来或许有些遥远，但回想十多年前，用GPU进行云端渲染同样曾被视作天方夜谭。

空间智能的时代，才刚刚开始。

在这条赛道上，已深耕物理世界模拟十余年的群核科技，已然取得了先发优势。

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