决定人工智能成败的最重要因素是人力资源和组织。文字| 《中国实业家》记者杨俊文离开英伟达，回国创业，然后走进了黄仁勋的内部。没有一个投资者不喜欢这个故事。典型代表是摩尔线程创始人张建中先生。此前，他曾担任 NVIDIA 全球副总裁兼大中华区总经理。他于2020年创立了摩尔线程公司，也被称为“中国的NVIDIA”。 2025年12月，摩尔线程在科创板上市，市值一度突破3000亿元。另一位代表是群禾科技创始人黄小黄先生。在美国攻读硕士学位期间，黄小黄加入NVIDIA担任软件工程师，参与了CUDA的开发。 2011年，他从硅谷回到杭州，创立了群禾科技和他的同学们。他创建的“酷家乐”是国内最大的空间设计平台。但群禾科技IPO的故事更加曲折。 2021年4月，群禾科技申请在纳斯达克上市。当时中国企业有30多家。然而今年下半年情况突然发生变化，坤娃被迫撤回申请。 2025年2月，当“杭州六小龙”名声大噪时，滚华科技联合摩根大通、建银国际作为保荐人，在香港联交所提交了一份声明。结果，六个月后，申请未获批准，手册也不再有效。 2025年8月22日，群禾重新提交香港联交所上市申请，目前仍在审批中。云启资本创始管理合伙人毛成宇在IDG任职期间领投群合首轮机构投资者并持续融资湖《杭州六小龙》走红后，黄小黄先生说：“运气和命运真的很简单。”很精彩。 “如果当时（2021年）滚和上市，他就收购不了杭州六小龙（都是非上市公司）”，他曾感叹道。黄小黄表示，从15年前创业以来，他一直在“GPU到云”上拿着锤子找钉子。他首先专注于室内设计行业，推出了热门产品“Kujare”。随着房地产行业的下滑，黄小黄的铁锤直入NVIDIA，瞄准了以机器人模拟训练、工业模拟为代表的物理AI。到2025年底，Group Core将进一步推广Aholo智能空间开放平台，持续暴露空间重构、空间生成、空间编辑、空间理解等底层核心功能。 2026年CES大会上，黄韧xun预测，ChatGPT时刻即将到来，届时物理AI将应用于自动驾驶汽车和机器人。 Nvidia在更新其Omniverse数字孪生仿真平台和Cosmos世界模型的同时，还推出了自己的Groot和Alpamayo机器人模型。黄小黄还对物理AI做出了预测。他说：“三到五年内，将会出现一个爆炸性的空间智能节点。这不仅取决于算法和数据，还取决于计算能力和硬件。也许聪明人一下子解决了关键算法，瓶颈就会消失。” 2024年11月，Group Core正式推出空间智能训练平台SpatialVerse，为机器人提供综合训练数据。根据。 2025年3月，Group Core发布并开源SpatialLM空间语言模型。 8月，开源空间生成模型SpatialGen发布。 11月，群芯SpatialTwin工业AI孪生项目latform 是从外部启动的。这是一个工厂，被认为是工业的大脑，可以实时模拟真实工业环境的动态，支持智能代理的大规模运行。目前，银河通用、致远等各大机器人公司都是群合用户。自2011年成立以来，群合已获得IDG资本、纪源资本、顺为资本、经纬创投、高瓴创投、云启资本等机构数亿美元融资。招股书显示，群禾科技2025年上半年营收为3.99亿元，同比增长9.4%，其中来自企业客户的订阅收入占大部分。目前，公司已扭亏为盈，调整后净利润178.25亿元。得益于产品订阅的SaaS模式，2024年至2025年上半年，公司毛利率将保持在80%以上。与 NVIDIA 创新的“开放式和封闭式”设计不同，Group Core 的方法是通过反复试验逐步探索。 2018年，群和开源了InteriorNet数据集。当时，这是世界上最大的室内空间感知深度学习数据集。此外，硅谷不少大公司也开始寻求合作。但随后Group Core在进一步探索大规模空间模型时遇到了瓶颈。 Transformer架构是Google团队在2017年提出的，但当时还没有成为主流技术。多年来，Group Core 一直希望将空间数据转换为脚本，但生成脚本极其困难。黄小黄说：“当时我养了五到十个孩子，但我这么做只是出于自己的兴趣，并没有追求商业利益，比如给孩子报读他们感兴趣的课程。”最终，困扰群禾的技术问题并没有成为现实直到语言模型大规模开源的趋势出现。没有解决。然而，与大规模语言模型的流行相比，创建空间和全局模型的路径仍然显得“奇怪”。在海外，除了黄仁勋和李飞飞之外，很少有人参与All in。全球模型需要更多的数据工程，技术门槛也更高。可能需要 5 到 10 年或更长时间才能扭亏为盈。但资本只关注短期。黄小黄的生意伙伴也“与众不同”。他与群禾科技CEO陈航、CTO朱浩相互支持了15年。三人都拥有计算机科学学士学位。黄小黄和陈航均来自浙江大学，朱浩来自清华大学。三人都是UIUC（美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）的硕士生。毛成玉先生有一次与黄小黄先生交谈，黄小黄先生产生了兴趣，告诉他：“三“我们创业时没有发生什么大的冲突，这对于一个团队创业者来说是很不寻常的。”黄小黄回答道：“可能差别不大，因为大家的背景和判断都差不多。”毛成宇提醒我们要避免思维盲区。3思考过度的好处是少内耗，但也需要外脑醒悟。一开始，黄小黄也聘请了外部高管，但他们发现外脑业务保持稳定，要看发展情况。黄小黄认为，从2023年开始，决定人工智能成败的最重要因素是人和组织。它将争夺世界各地的顶尖人才，这对于初创公司来说曾经是一件困难的事情。然而，最终赚钱的能力并不能决定一切。仍然有一些伟大的初创公司在伟大的.andes 制造商的阴影下成长。 2025年，继空间生成模型SpatialGen推出和工业数字孪生平台SpatialTwin推出后，黄小黄分别接受了《中国企业家》的两次专访。 Group Core目前的情况与2006年NVIDIA的情况类似，当时黄仁勋一手推广CUDA，免费提供给大学教授和气象行业。黄小黄在 2025 年 3 月的英伟达 GTC 大会上认识了黄仁勋，两人见面、寒暄、合影。外界总是嘲笑他在2011年离开英伟达并出售了自己的股票。黄小黄在朋友圈发了这则消息。他写道：“从 GPU h从高性能计算到今天的身体智能训练，一路走来我一直受到NVIDIA和黄仁勋思想的影响。目前，黄小黄在发布空间语言数据集和模型的同时，继续为工厂、机器人、电商等场景提供基础工具和能力。他也很期待ChatGPT给NVIDIA带来的爆发性机会。以下为对话全文（节选）：伟大的公司都是从年轻开始的，创业机会永远存在。《中国企业家》：外界最熟悉的产品是“酷家乐”，现在我把注意力集中在空间上智能，我感觉我在做第二个业务。 黄小黄：这不是我们的第二个业务，我们是在升级一个老的企业系统，原来的业务还是很强的，我们开发的大模型也加入到服务中去执行。通过三维空间布局，我们能够积累目前所缺少的三维数据，并向空间智能迈进。我们能够为此奠定基础。事实上，一切都是顺应潮流的。 《中国企业家》：2018年，他开源了当时全球最大的室内空间识别深度学习数据集InteriorNet。有这方面的讨论吗？ 2022 年 ChatGPT 到来时，技术瓶颈会得到解决吗？黄小黄：肯定有争论，但是2018年我们非常兴奋。开源之后，很多合作伙伴找到我们，团队也扩大了。后来发现技术遇到了瓶颈，团队不得不再次缩小规模。当时还不可能自己训练大型语言模型来解决这个问题。生成完整的代码是很困难的，因为每个人都堆砌一个又一个的块，并且没有人打开底层大语言模型的源代码。也许未来将会有其他模型基于我们的模型进行训练。这就是开源的意义。 《中国商人》：您曾经说过：当时我买的卡不多。黄小黄：2021年会有很多文章发表，所以我认为AI会变得流行。我们聘请了一位来自美国的人工智能教授来做这件事。当时我们想为每人提供几十张卡，但当时我们团队只有两三个人。您怎么知道现在经常需要数千张卡片？如果你当时是你的老板，你会同意吗？不可能的。 《中国企业家》：您也是来自NVIDIA，所以对物理GPU渲染比较熟悉。黄小黄：首先，我们做了物理上正确的渲染模拟。当时我正在用锤子找钉子，而且我从事家居行业，所以我创立了 Kuzier。 《中国企业家》：这颗钉子现在已经附着了一个机器人。黄小黄：我们自己也做了很多研究像虚拟现实和增强现实，但该行业迅速衰落。如果你想用锤子钉钉子，为什么要寻找增长最快的行业呢？ 《中国企业家》：找到要害的过程将考验你作为创始人和领导者的技能。黄小黄：一是对未来的愿景和期望。同时，还要对现代技术保持足够的敏感度。成立14年来，我们见证了各个行业的风风雨雨。家具行业的第一批大老板主动出击，赚钱非常容易。当时我们的产品还没有发布，所以我们做了一个demo。大家都来下单，POS机已经满了。但没有哪个行业是永远好的。就像汽车行业一样，前两年表现强劲，但现在我们正处于股市竞赛中。但人们对技术和效率的追求是永恒的，所以很累人。跟风或逆流。 《中国企业家》：现在大家都在做语言建模。你做空间智能的时候不就稍微颠倒一下吗？黄小黄：想要逆势而上，就应该缩小团队规模，探索和积累核心技术。当机会出现时，要充分利用它。我认为你应该保持你的好奇心和你的技术信念，但不要冲动。 2018年我做空间智能的时候，有好几次感觉自己有机会，后来才发现我错了。这是一个比较大的机会。问题的关键是看它是否真的能够实现体现智能。我个人认为是可以做到的。这一波是几波的组合。凭借大型模型和内置智能，机会是巨大的。所以我们增加投资。 《中国企业家》：这是否意味着我们应该建立一个重复的节奏，无论是模型还是工具？黄小黄：我一直觉得这10年技术没有太大变化，直到2022年我们开始开发酷家乐。创业就是商业和销售技巧，我曾经以为每个人都有相似的技能。我肯定比其他人做得更好，但这并不意味着你比其他人更好。但从2022年开始，就会出现明显的差异。现在产品非常多，而且都呈爆炸式增长。其他人堆叠GPU后，生成的特征超过了所有原始算法。所以我们也尝试使用一种GPU卡多、数据量大的算法，使其比原来的算法强大很多。 《中国企业家》：科技进步太快，很容易消亡。你会怎样做？你特别注意什么？黄小黄：创业就是要命，没有办法。我们还考虑了许多新业务新模块，其中一些成功，一些则失败。人类的认知是有极限的，尝试很可能会失败。但重要的是你要尽快知道失败的情况，投资损失不宜太大。初创公司肯定比大公司行动得更快，因为他们各方面的资源都有限，所以创始人只能快速学习、努力工作。所以我觉得只要你的速度足够快，遇到事情的时候能够很快的适应，总会有进步的机会的。当今所有伟大的公司都是从很小的规模起步的，但每个人总是有机会。除了数据之外，还需要提供工具。 《中国企业家》：你如何说服机器人公司使用你的模型和数据集进行训练？银河通用和致远已经是客户，但一些公司可能担心其数据的安全性。黄小黄：我们以一种方式提供合约数据，所以有在这方面没有风险。 《中国企业家》：这个过程是怎样的？机器人公司如何个性化训练数据？黄小黄：每个公司都不一样。我们的引擎可以快速配置合成数据以满足不同的需求。目前，物理和手动数据收集质量很高，但耗时且昂贵；数据快速且大量。 《中国企业家》：从空间到数据再到机器人的使用，现在整个环节是流畅的吗？有什么困难吗？黄小黄：我们在给机器人做交互训练的时候，训练完之后需要到物理世界去验证。您会发现许多缺失数据的异常情况。例如，如果客户的房间里有狗或猫的粪便，则需要对此进行补偿并重新测量物理参数。这个过程是极其痛苦的。我们的一些同事每天面对屏幕，观看这些照片和视频可能会非常不愉快。许多边缘情况需要解决。 “中国《SE企业家》：2025年11月，推出了工业AI分身平台SpatialTwin，并选择了数据、模型和工具来协同工作。您公司内部是如何考虑的？黄小黄：在推广（克家乐的）老业务时，我发现我们知道，如果我们只提供原始数据，只有少数企业可以轻松控制它。因此，我们希望提供更丰富的工具链来帮助不同的企业解决这些问题。工具、数据和模型对于打造数据飞轮至关重要。未来，我们也会围绕这个飞轮，密切关注这三个方面，构建“数据-模型-应用功能”的闭环。 《中国企业家》：双工厂在CPU时代成为热门话题 黄小黄：我们现在处于自动化时代，但未来我们将进入智能化时代。obot在捡起杯子时掉落了杯子，它可以轻松决定是否捡起并继续行走。但随着自动驾驶设备的自动化，如果有东西掉到地上，它就会按照原来的程序做它应该做的事情。这里有很多挑战，解决这些挑战需要一套工具链系统。 《中国企业家》：首先选择一个新的企业作为产业设置，为什么不做代理商，什么时候做的？下面更受欢迎。黄小黄：我们认为经纪人“太瘦了”。如果您已经用C创建了产品，则可以将其用作代理。然而，对于严格的工业场景，仅使用代理是不够的，需要丰富的功能。 《中国企业家》：工业人工智能孪生平台还有哪些亟待解决的问题？黄小黄：我们认为机器人要真正发挥作用，需要解决三个问题。第一个是空间认知，第二个是空间推理g、第三是决策、行为。之前我们开启了一个空间认知的模型。但这还不够。 SpatialTwin 解决了最后一个问题，因为推理和动作控制也需要解决。当您的工厂中运行大规模嵌入式智能时，您可以在创建设计之前检查它如何在数字孪生平台上进行推理并确定下一步操作。 《中国企业家》：他给公司投入了多少资源？黄小黄：大概有二十、三十个人，花了一年多的时间。 《中国企业家》：SpatialTwin和NVIDIA的Omniverse很相似，都是工厂模拟系统。有竞争吗？黄小黄：兼容全宇宙。 Omniverse 是一个本地模拟系统。我们专注于提供数据、数据和数据模拟。 《中国实业家》：群和先生想在工厂改革中扮演什么角色？黄小黄：类似“卖水人”的角色。不是我们做的这些设备。我们研究团队需要什么类型的链接以及我们需要做什么来实现智能实施。目前，最容易改变的是工厂图纸。传统自动化工厂向智能工厂的转型该如何规划？第一步是规划和培训代理商。你必须将每台机器想象成一个代理。这些代理在双平台上运行，形成物理世界的镜子。 《中国企业家》：空间智能需要多少年才能达到ChatGPT目前功能的水平？黄小黄：大概相当于GPT2.0阶段（2019年）。 《中国企业家》：您认为这个进展会快还是慢？黄小黄：很快就到了。很多人把人工智能的发展看成是爬山的过程，但实际上它更像是跳高的过程。突然有人发现了一种新算法，人工智能开始腾飞。人工智能算法节奏是基于最聪明的人的突然灵感。从GPT2.0（2019）到GPT3.0（2020）并没有花费很长时间。 《中国企业家》：什么可以加速这一进程？黄小黄：算法、算力、数据、硬件都是可能的。到2025年，硬件迭代将如此之快，以至于每个人都会寻找方法来解决算法、计算能力和数据等无法解决的问题。所需的数据量取决于算法。您拥有的计算能力类型决定了算法可以做什么。每个人都在尽力而为。 《中国企业家》：语言模型有尺度规律。空间智能有这样的规律吗？黄小黄：Scal是目前用来训练大规模模型框架的规律。然而，空间数据获取难度大、成本高、获取困难。例如，如果你想训练一个大型模型 SpatialLM 来识别绘图，它会给它们贴上标签，但收集数据是劳动密集型的。一张图的标注成本约为100元，100万张图的标注成本约为1亿元。即使您的数据增加了 10 倍，您的模型的效率也可能只有两倍。如果你想找到正确的方法，就必须依赖工具。因此，这是一个系统工程。 《中国企业家》：投资者支持他进军太空智能吗？黄小黄：很多投资者和普通人一样。每个人都有自己的看法。大多数投资者仍然同意空间智能，但如果有些人不同意，他们也无能为力，只能退出。人工智能归根结底是人才与组织之间的竞争。 《中国企业家》：贵公司目前有员工1300多人。我们如何说服每个人使用物理人工智能和空间智能？这似乎只有像英伟达这样的大公司才能做到。黄小黄：我们每周都会与全体员工沟通，发布最新动态，并进行沟通进行各种技术演示。每当我们拥抱变革并采用新趋势时，都有人相信它，也有人不相信。你所能做的就是努力让大多数人相信并同意。如果他们还是不相信你，你就别无选择，只能分道扬镳，公司最终会找到志同道合的人一起工作。创业最难的不是技术问题。就像投资一样，改变人们的想法是很困难的。没有人能保证你的具身智能一定会起作用，但如果你相信它会起作用，那么你就会从中获得无尽的乐趣。只要能让公司持续盈利，就可以了。事情发生与否取决于几个阶段，包括时间和运气。没有人能肯定地说，但只要你不后悔就可以了。创业最怕的就是你做了一些事情是为了赚钱，但如果你最终不赚钱而不是赔钱，你最终会讨厌它或对它感到厌倦。 《中国企业家》：大公司现在很重视聘请高薪人力资源。如何保证我们培养的人不被挖走？黄小黄：我们经历了几个周期，建立了良好的组织文化，吸引了人才。我们基于组织而不是依赖少数个人来构建能力。没有我，公司继续运转。它一直。我们公司已经营业10多年了，我们的整个体系很完善。一个人是否被挖走并不重要。我们最关注的是如何吸引世界各地最优秀的人才。只要你雇佣员工的速度比失去员工的速度快，这对你的公司来说就是有好处的。企业来来去去是很正常的事情。 《中国企业家》：他还在2025年初启动了“明星核心人才计划”，年收入高达100万日元。黄小黄：有哪些真材实料的人才hasize不是说我比你贵1000元就得去高薪的公司工作；不然我肯定进不了大公司。我认为，在识别人才时，差异化也是必要的。大公司认可的人力资源不一定强，肯定会有很多人力资源在大公司的体系中无法生存。但是在我们这样的中型公司，你可以每天和他一起工作，如果你有任何问题，你可以直接告诉我。大公司做不到，你不能直接向马云汇报。像Meta一样，我不可能花一亿美元去雇佣一个人。但基础比具体的人更重要，我们给能力范围内表现出色的人更好的福利。仅仅为了钱而争斗并不能解决问题。人工智能时代，光花钱是做不成任何事的。作为创始人，你不能制定比例无需研究和阅读有关人工智能的文章即可做出最终决定。此外，最好的算法不一定是最昂贵的人想出的算法。这个问题是形而上学的。那么我们为什么要雇用应届毕业生呢？新毕业生并不一定比有工作经验的人更好。然而，有工作经验的人仍然困在兼职和阿里巴巴上。我怎样才能偷它？ 《中国实业家》：所以我们应该相信jyoung 黄小黄：我没有办法，只能相信。这包括比有工作经验的人优秀得多的人才。不久前，我们采访了一位刚毕业的麻省理工学院研究生。当我们提出问题时，他们当场回答。他拥有超过10年的工作经验。他比大工厂的高管要强得多。 《华商报》：那么“杭州刘小龙”走红后，是否有助于招收人才？黄小黄：在吸引人才方面，更重要的是e 越好。我们通常会尽量保持低调，并愿意做出更多贡献以不辜负这一声誉。 《中国企业家》：您为什么决定开源您的太空模型？黄小黄：开源的重要意义之一就是吸引人才。当你开源你的模型时，很多有才华的人在科学研究之前看到并测试你的硬模型后自然会来到你的公司。当您开源模型时，竞争对手无法对其构成威胁，因为他们是您唯一真正与之竞争的人。即使他们用你的模型来和你竞争，他们也绝对不如你。因此，总体来说利大于弊。 《中国企业家》：您目前最重要的工作是什么？黄小黄：带领公司进入下一个阶段。因为我们会经历很多周期，而每个周期都会有动荡。如果一不小心迈错一步，就会酿成灾难。转型升级、创业新业态s，还是走老路，是一个非常深思熟虑且艰难的决定。
（编辑：何欣）
作者
