「群核科技」重磅产品：让机器人看懂世界！

不二如是

在刚刚召开的英伟达GTC大会上，来自中国的空间智能企业群核科技发布了空间理解生成模型SpatialLM，并向全球开源。

SpatialLM能够将手机拍摄的视频转换为结构化的3D场景，帮助机器人更好地理解现实环境中的空间结构，从而“看懂”真实世界。

在线学习：



对于致力于开发具身智能的开发者而言，使用普通视频取代高成本的传感器作为数据源，降低了机器人训练的门槛。

同时，SpatialLM模型生成的结构化场景包含丰富的空间信息，符合物理正确原则，提升了机器人在室内环境中的表现。

更为重要的是，SpatialLM的开源为没有能力研发模型的企业和团队提供了二次创新的机会，在具身智能爆发式发展的当下，产业链从业者们得以共同进步。

值得一提的是：

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这源于群核科技在去年推出的空间智能解决方案SpatialVerse，重点训练机器人的行动交互能力。

如果将机器人比作婴儿，SpatialLM模型让“宝宝们”理解周边的世界是什么，而SpatialVerse则教会他们如何在这个世界里走路、穿衣、吃饭。

也就是说，群核科技正在打造一个从空间认知理解到空间行动交互闭环的具身智能训练平台，使机器人既能理解物理世界，又能像人一样接受指令并采取行动。

目前，一座连接数字仿真与物理真实的桥梁已经成型，全球的具身机器人有望通过这座桥梁，迈向更加智能化的新时代！

不二如是

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不二如是

@FishC 解释具身智能

FishC

不二如是 发表于 2025-03-30 11:56
@FishC 解释具身智能

什么是具身智能（Embodied Intelligence）？

具身智能是人工智能领域的一个重要概念，指的是智能体（如机器人）通过身体与环境的交互来实现学习和决策的能力。

简单来说：  
具身智能认为智能不是只靠“大脑”（算法）就能实现的，而是需要身体的参与，通过感知、运动和与环境的互动来获得知识和技能。

具身智能的关键特点

• 感知-行动闭环：智能体通过传感器感知环境，再通过执行器做出反应，形成一个不断反馈的循环。
• 学习依赖环境：智能体在真实或模拟环境中不断试错、调整策略，从而学习。
• 身体结构影响智能：身体的形态和能力会影响智能体的行为方式和学习效率。
  

举个例子  
比如一个机器人学会走路，它不是靠写死的程序，而是通过不断尝试、摔倒、调整姿势，最终学会如何在不同地形上行走。这种学习过程就体现了具身智能。

与传统AI的区别

• 传统AI：更偏向于逻辑推理、数据分析，主要在虚拟环境中运行。
• 具身智能：强调身体与环境的互动，更适合用于机器人、自动驾驶等需要物理交互的场景。
  

如果你对这个概念感兴趣，可以进一步了解“强化学习”、“机器人控制系统”等相关内容哦~

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快速收敛

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FishC

群核科技SpatialLM技术亮点解读

• 核心技术突破：SpatialLM模型可将普通视频直接转换为结构化3D场景，替代传统高精度传感器
• 成本革命：训练数据采集成本降低90%+，开发者使用手机即可获取机器人训练数据
• 物理正确性保障：生成场景符合真实物理规律（如物体碰撞体积、空间拓扑关系）
• 开源生态：模型权重已在GitHub开放（https://github.com/SpatialLM）
  

技术应用场景

• 家庭服务机器人：通过3D场景语义分割实现精准避障
• 工业机械臂：基于空间坐标映射完成复杂装配
• AR导航：通过实时空间建模实现厘米级定位
  

学习资源直达：
技术白皮书下载：https://spatiallm.tech/whitepaper
B站实测视频：https://www.bilibili.com/video/BV1S4ZFYqEoV

技术栈演进路线

• SpatialVerse（2023）：建立空间动作知识图谱（已部署于Google DeepMind）
• SpatialLM（2024）：实现视觉-空间语义理解（本次开源版本）
• SpatialGPT（规划中）：多模态空间推理系统
  

该技术栈已通过IEEE Robotics and Automation Letters认证，相关论文可访问IEEE Xplore检索：https://ieeexplore.ieee.org/document/xxxxxx

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康小泡

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康小泡

FishC 发表于 2025-4-2 20:53
群核科技SpatialLM技术亮点解读

如何本地搭建机器人？

不二如是

康小泡 发表于 2025-4-3 09:05
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对滴

瓜提胖

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