文章核心观点 - 2026年世界互联网大会乌镇峰会以“开源开放共建共享——携手构建网络空间命运共同体”为主题，人工智能仍是核心主线 [2] - 群核科技董事长黄晓煌提出模型开源、权重开源是大势所趋，算力部署成本非常高，大部分用户并不需要性能最强的顶配模型，开源是普惠问题而非仅是技术问题 [2] - 大语言模型会是“人类智慧的入口”，但不是大模型的全部，还包括空间、物理世界数据、世界模型等，虽不易快速规模化但人类有需求，更该提倡开源开放 [2] - 通用大模型与空间智能企业是动态占比下的竞合关系，专属模型在大模型调用链里继续存在，价值取决于其在系统中还能占多少比例 [3] - 机器人是空间智能应用的“灯塔”，但“灯塔不是海洋”，影视、短剧、空间设计才是当下更现实的增长面 [3] 通用大模型与空间智能企业的竞合关系 - GPT-6 Astra展现出的还不是纯粹的空间智能，更多是操作三维软件的能力，可以理解成操作Blender做空间绘制，更多是一种临摹，离理解还有一定距离 [4] - 物理AI被击穿这一天也会挺快到来 [4] - 对空间智能企业而言既是挑战也是机会：通用大模型能力延伸可部分提供以往空间智能的部分工作，但通用大语言模型能力升级后解决了空间智能普及到机器人、软件等行业面临的技术难点，可加快推动空间智能普及 [4] - 关键是空间智能技术如何迭代得更快，如何跟上大模型的发展大节奏 [4] - 空间智能模型和大语言模型处于相互交融、互相找边界的过程 [5] - GPT-6虽可画出三维空间但缺失细节，大致看起来对但放大细节一看都不对，需要空间智能模型把细节补上 [5] - 两个技术在赛跑过程中也一起合作解决问题，包括机器人落地问题、空间重建理解问题等，但大语言模型和空间智能模型占比各有多少是动态变化的过程，也是竞合的过程 [5] - 群核科技积极把自身Skill（领域技能包）、MCP（模型上下文协议）等接入各大厂模型，也与头部模型厂商开展多方面合作 [6] - 语言模型大概率是整个智能的入口，但不可能所有东西都做，需要有其他专属模型一起配合完成这些任务，譬如垂类Skill能力输出 [6] - 群核科技核心追求的是空间的生成、重建、理解、推理，但很难仅凭一家企业完成，希望越来越多企业参与，联动大模型厂商、硬件公司共同建设生态 [6] 空间智能应用场景与用户画像 - 除公司积累多年的空间设计行业外，目前增长比较快的行业包括影视、游戏，还有机器人 [7] - AI短剧对世界模型的需求也比较大，短剧流行的虚拟片场分纯虚拟片场和基于真实物理世界打造的虚拟片场两类模式，群核科技都能提供 [7] - 空间智能不仅仅用在机器人上，GPT-6虽有不少机器人接入，但更广泛的使用场景可能是游戏建模、三维重建等 [8] - 空间智能还有更多广泛的应用场景，譬如3D打印、柔性生产、工业、影视、游戏等 [8] - 大模型没出来前空间智能是一个个独立的模型，得自己去开拓市场；接入大模型后，大模型可以把各种能力整合起来 [9][10] - 机器人是全人类共同攻坚的标杆场景，攻下它其他行业“自然小菜一碟”，但空间智能早已落在3D打印、柔性生产、工业、影视、游戏等商业化场景里，这些行业占据空间智能应用很大一部分市场 [10] 数据瓶颈与数采行业现状 - 空间智能目前最大的瓶颈在数据，核心根源是物理世界被数字化的比例还微乎其微 [7] - 数采需要多样化的素材，同样场景第一波1万份数据很有效，再往10万份、100万份、1000万份走提升就非常有限，怎么解决数据多样性问题是数采厂经营者要思考的问题 [7] - 数据采集基本先有需求然后才有数采，很少人先采集数据然后去卖，因为各家需求都不太一样，目前还没有一个较好的范式推动一份数据能够持续被使用 [7] - 当前数据采集的一大痛点是模型训练需要大量数据但各家标准并不相同，数据采集有时候成了反复的劳动；数据本身有价值，作为短期业务没问题，但作为长期业务靠人力去采集素材挑战挺大 [8] 空间智能“卖水人”定位与护城河 - 空间智能，机器人是很重要的使用群体，但绝对不仅仅用在机器人上 [8] - 提到空间智能大家想到机器人，这是一个标杆性的应用场景，但空间智能还有更多广泛的应用场景 [8]