2025年基于群核科技结构空间智能：用锤子找钉子，从家居设计向空间智能蝶变

行业概况：空间智能迅速发展，应用领域持续延伸

物理正确数据为底层基础，算力&算法构建技术壁垒

通过空间智能技术，现实世界与虚拟世界走向叠加融合。广义的空间智能是指基于3D视觉信息进行理解、推理、生成、 交互的AI系统。它融合了计算机视觉、深度学习、自然语言处理和物理模拟等多种技术，旨在让机器突破传统二维视觉 的限制，能够像人类一样感知、理解并作用于三维空间，其核心目标是构建一个数字世界与现实世界无缝互通的智能生 态。

数据体系成熟度是空间智能发展的关键，缺乏海量可交互三维数据为全球范围空间智能发展难题。一方面，空间智能的 数据量级未达泛化临界点。对比不同模态下的最大数据集，文本模态约15Ttokens，图片模态有6B图文配对数据，视频模 态有2.6B视听特征数据，而空间智能涉及3D视觉类数据、物理世界交互数据，互联网数据的作用有限，且数据复杂度更 高，数据积累远远不够，等待3D和物理AI在数据成熟后空间智能才能迎来爆发。数据体系成熟度包括数据积累、数据构 成、数据分布和数据闭环四部分，当前自动驾驶有最成熟的空间智能数据体系，核心在于大量车队的数据积累，同时可 以构建大模型的数据闭环，通过正反馈加速驱动模型迭代。

另一方面，空间智能的数据复杂度远高于大语言模型。1）环境复杂性：环境具有复杂性、多样性，难以通过数据进行精 准刻画。而且环境处于快速变化之中，对环境进行建模困难度高。2）个体体验复杂性：与环境进行交互后产生的个体体 验，如果要付诸完整、精准表达，将会形成高维数据。3）由个体与环境交互所产生的复杂性。

加大训练量是促使空间智能数据体系成熟的重要方式。空间智能数据采集存在较大困难（样本稀疏、不完备、成本高）， 但可以让机器人在现实世界或虚拟世界中进行交互、探索、试错、反馈，通过大量的训练促进泛化。

构建空间智能的底层基础是“海量物理正确的三维空间数据”。1）海量：空间智能的训练需要大量的空间数据，包括遥 感图像、空间地图、空间文本描述等。这些数据通常体量巨大、格式繁多，需要大量的存储和计算资源，例如一个高分 辨率的遥感图像，其数据量可以达到数十GB。2）物理正确：物理正确是空间智能区别于传统语言大模型最大的差异。输 入方面，数据需要有真实物理性质，包含密度，摩擦力，弹性，阻尼等信息。输出方面，很多语言大模型都是根据互联 网上的语料信息、图片或视频训练出来的，但这些内容只是一堆静态的记忆，训练出来的内容跟物理世界是相违背的。 空间智能模型输入与输出的都是更结构化、更精准的信息，从而构建起物理正确的世界模拟器。

空间智能的技术壁垒是高效且准确的空间构建能力。1）算力：空间数据通常体量巨大、格式繁多，需要大量的存储和计 算资源。以群核科技为例，其构建了专业的GPU集群，由超过5,400台配备中央系统及定制硬件的高性能服务器组成， 2024年平均每日可处理7.1百万项计算任务。2）算法：能够实现空间数据的高效输入与输出。以群核科技为例，其自研启 真和矩阵两大引擎，启真（渲染）引擎能够实现对物理世界的写实级渲染效果，实现更“快”的“所想即所见”。矩阵 （CAD）引擎能够实现物理正确的3D结构化数据的识别和生成，解决“所见即所得”问题。

时代更迭，空间智能应用持续延伸

时代更迭，空间智能应用持续延伸。在应用层面，可以将空间智能模型和每个用户的个性化需求连接起来，面向全空间 领域挖掘出丰富的应用生态，而这种应用会跟随时代的变化不断升级迭代。1）房地产黄金时代：应用于室内空间规划和 可视化，实现高效的空间设计。2）工业4.0时代：应用于柔性生产、工厂布局仿真与优化、自动化仓储与物流优化、人机 协作等。3）跨境电商时代：应用于电商棚拍与广告3D设计等。4）自动驾驶时代：应用于智能驾驶训练。5）机器人时代： 应用于具身智能体训练，在高度逼真的物理仿真环境中，训练AI智能体完成各种任务。

空间设计：从CAD工具到AI设计，全球市场百亿量级

在空间设计领域，空间智能主要应用于室内外空间规划。过去，空间设计软件主要以计算机辅助设计（CAD）技术为基 础，专注于2D制图及简单的3D建模，主要依赖Autodesk Revit等外国软件，主要面临专业性强、技术门槛高等痛点。随着 空间智能技术不断成熟，全球及中国空间设计软件行业也从初期基础CAD工具到当前云原生、智能化和AI赋能演进。当 前，用户在软件中上传户型图、视频、图片等素材后，空间智能能够生成物理正确性并无限趋近于真实的3D模型，用户 通过简单拖拽3D模型就能快速完成空间设计和写实级渲染，并能实时可视化预览效果。

SaaS订阅为核心商业模式，全球市场百亿量级。空间设计软件的商业化模式包括：1）SaaS订阅：用户通过订阅计划支付 费用，并在云端访问和使用软件。以标准化产品和服务为主，并根据不同功能、服务企业规模、账号数量需求等不同， 分为不同付费等级。2）定制服务：为用户提供数据接口，允许用户进行二次开发，打通企业内部ERP、生产系统等。 2023 年中国空间设计市场规模达30亿元，预计到2028年将增长至68亿元，CAGR达17.7%；全球空间设计市场规模达 180 亿 元，预计到 2028 年将增长至 369 亿元，CAGR 达 15.4%。

跨境电商：输出数字化营销内容，中国市场百亿量级

在跨境电商领域，空间智能主要应用于营销内容输出。过去，跨境营销内容输出面临两大核心挑战：1）快速出图：大量 SKU更新场景下，需实现图片/视频等快速上线。2）高品质呈现：涵盖产品形态、材质、光影等细节把控。传统解决方案 主要分为两类：1）耗费时间的纯实景拍摄，往往需要15天-30天出图周期，且为2D产品照片形式，无法全方位的呈现产品 细节。2）使用传统3D软件+PS进行建模渲染，往往需要数小时。应用空间智能后可实现：1）3D商品展示：可以对产品 进行快速3D模型构建，从而让消费者直接对商品进行360度查看，实时定制商品形态，更直观的了解商品细节，增加购买 欲望，提高订单转化。2）3D棚拍：可以快速构建多元风格的室内外虚拟影棚，适配各类商品的展示与拍摄需求。

具身智能：搭建机器人数字道场，尚无成熟商业化模式

在具身智能领域，空间智能主要应用于为机器人搭建起接近物理真实的“数字道场”。对于具身大模型发展而言，为了 让机器人掌握空间感知、平衡恢复等能力，需要海量数据进行训练，但具身智能的数据累积远远落后于其他模态。鉴于 真实数据采集存在较大困难（样本稀疏、不完备、成本高），当前的主流解决方式是利用仿真数据构建虚拟场景模拟现 实中的物理规则或特定任务环境（如工厂、家庭等），让机器人在虚拟世界中进行交互、探索、试错、反馈，通过大量 的训练促进泛化。

横向对比：多企业积极布局，群核科技具备独特性

空间设计：市场竞争激烈，群核科技市占率领先

技术处于快速进步阶段。空间设计行业所处阶段可参考3D生成行业所处L2阶段，目前生成的模型已实现工业级水准与动 态化，数据支撑在百万级3D模型，算力支撑在百卡级。未来，3D空间设计将朝着提高设计精度、增加设计图象的物理性 质、生成动态可交互的设计成果方向发展，给予设计师与消费者更好的设计体验。

参与者较多，但各有特色。空间设计企业主要包括群核科技、居然智家、尚品宅配、三维家、Autodesk、中望软件等，前 四家主要布局于室内家居设计领域，Autodesk则覆盖了工程建设、产品设计与制造、传媒和娱乐等领域，中望软件主要应 用于机械、电子、汽车、建筑、交通、能源等制造业和工程建设领域。

用户规模：群核科技2024年平均每月活跃访客超8600万人；居然设计家、Autodesk的注册用户均达千万级别；三维家、中望 龙腾的注册客户达百万级别。 商业化模式：各企业的收入主要来自软件订阅费，年订阅费在399-19332元不等；群核科技订阅费在市场中具有较强竞争力。 业务规模：群核科技业务成长性明显；居然设计家仍处于起步阶段；Autodesk的订阅收入明显领先其他企业；中望龙腾的 业务规模保持稳定增速。

海外市场竞争激烈，国内软件出海挑战重重。国内空间设计软件在中国复杂的市场环境取得成功后，纷纷开始进行产品 的全球化布局。Coohom和Homestyler依托自身的软件优势，根据海外行业的不同需求，满足设计的效率与呈现效果，两者 均在海外市场占据一定份额。但受到海外本土软件如Autodesk的竞争影响，国内软件出海也遇较大挑战。下一步应面对全 球不同地区，进行本地化改造，真正做到软件海外落地。

具身智能：参与者有限，数据数量和质量决定竞争力

技术处于发展初期，数据不足为核心瓶颈。空间智能在具身智能领域的应用正处于从技术探索向初步商业化落地的过渡 阶段，数据支撑在百万小时真机数据或大量仿真数据，算力支撑为千卡集群。训练数据不足是发展核心瓶颈，数据来源 包括真实数据、仿真数据和视频数据，仿真数据可以解决真实数据数采成本过高问题，但仍需要高质量数据做数据增强。 参与者有限，数据数量和质量决定竞争力。布局具身智能训练的企业主要为大模型公司或机器人公司。群核科技为具身 智能行业内唯一能提供包含真实物理规律的、大规模高质量合成数据的企业。

数据类型：具身数据主要有两条技术路线：“合成视频+3D重建”或“端到端3D生成”。合成视频+3D重建基于像素流 驱动，先生成视频或图像，再重建为点云或mesh等非结构化3D数据，最终转化为结构化语义。端到端3D生成则利用图神 经网络（GNN）、扩散模型（Diffusion）、注意力机制（Attention）等方法，直接合成结构化空间数据。群核科技是合成 视频+3D重建数据的代表企业，SpatialLM通过微调大规模语言模型（LLM）来理解3D数据的语义，SpatialVerse则结合酷家 乐的技术进行数据增强、分割注释和渲染优化。

群核科技：空间智能第一股，四从四到打开发展空间

头部空间智能企业，深耕空间设计与可视化

群核科技到底是做什么的？群核科技围绕“所见即所得”的核心理念为消费者提供定制化设计方案，消费者对于设计方 案的高要求促使群核科技提升设计渲染与生产交付的效率。为了通过“快”来解决消费者的设计痛点，酷家乐将设计师 交付一套完整方案的时间从9小时压缩至3小时甚至2小时，并打通了从设计到生产的全链路，企业得以更快交付商业结果。

群核科技是一家以GPU（专用图形处理器）集群和AI（人工智能）技术为底座的空间智能企业。公司在过去数年的技术 沉淀中构建了一套物理正确的世界模拟器，并将之运用在室内空间场景下的实时渲染、工业生产制造、具身智能合成数 据训练等场景中。公司旗下拥有空间设计软件【酷家乐】、海外版产品【Coohom】、面向室内环境AI开发的下一代空间 智能解决方案【群核空间智能平台（SpatialVerse）】、具备增强建筑信息建模（BIM）功能的【群核酷空间】以及创意内 容云设计平台【美间】等。2024年，公司平均月活跃访客数为8630万名，拥有超过4.55万名品牌企业客户，超过41万名个 人客户，产品覆盖全球200多个国家和地区。按2023年的平均月活跃用户（MAU）数量计算，公司是全球最大的空间设计 平台；按收入计算，公司中国市场份额为22.2%，排名第一。

聚焦空间智能，公司由空间设计向AI训练转型。公司成立于2011年，以家居设计工具酷家乐切入市场，凭借“10秒极速渲 染”技术迅速占领设计师心智。2012年构建了第一个专有GPU集群。2013年推出酷家乐1.0版本后，通过8轮融资（累计超3 亿美元）完成技术升级与生态扩张。2018年发布国际化品牌COOHOM，为全球提供3D云设计软件和渲染服务。2020 - 2021年，收购建筑云设计平台Modelo和创意设计平台美间，构建覆盖“设计 - 生产 - 施工”全链路的SaaS矩阵。2024年推 出空间智能平台SpatialVerse，探索具身智能应用，逐步转型为“AI +空间智能”科技公司。

三要素构建竞争壁垒，四从四到战略打开发展空间

数据：公司目前拥有全球最大的室内场景认知深度学习数据集。自2013年创立酷家乐以来，公司客户在酷家乐上积累了海 量的3D数据和空间认知数据，截至2024年，酷家乐包含超3.62亿个3D模型及空间设计元素，累计渲染40亿次以上，2024年 第四季度平均MAU达1.04亿。2018年，公司基于自身业务海量的室内空间数据积累，联合国内外几所高校共同推出 InteriorNet数据集。在此之前，国际上已经有不少知名数据集存在，但多数为静态或不可交互数据，InteriorNet是少有的由 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，包含了1600万组像素级标签数据，1.5万 组视频数据，共计约1亿3千万图像数据。

算力：公司自建高性能万卡GPU集群实现高效且高性价比计算。从2011年创业之初，公司就着手搭建GPU高性能算力集 群，该集群利用各个具有不同规格的GPU的集体计算能力进行高效的并行处理，并与通用云基础设施相结合，优化计算 能力分配，同时增强平台可用性、可靠性及可扩展性。截至2024年，公司的 GPU集群由超过5400台配备中央系统及定制 硬件的高性能服务器组成，于2024年能够平均每天处理7.1百万项计算任务，于1.2秒内处理一张典型2K图像，大幅低于行 业平均水平，且渲染一张典型2K图像的平均成本大大低于使用通用云设置的成本。

为具身智能行业内唯一能提供包含真实物理规律的、大规模高质量合成数据的企业。1）大规模：2018年，公司推出 InteriorNet数据集，是少有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，包含了 1600万组像素级标签数据，1.5万组视频数据，共计约1亿3千万图像数据。2）高质量：通过物理仿真、分割标注、场景增 强等核心能力实现数据物理正确。3）成功案例：已成功应用于美的、追觅、科沃斯等扫地机器人训练。

报告节选：

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