在杭州科技圈，" 杭州六小龙 " 一直是一个响亮的代号，代表着这座城市最具活力的 ToB 独角兽力量。然而，当 SaaS 增长见顶的焦虑与 AI 大模型的狂热在 2025 年交织碰撞时，这些明星公司正站在十字路口。

这是一场关于商业上限的极限测试。

一方面，中国 SaaS 行业长期面临着 " 付费意愿低、定制化重、增长见顶 " 的结构性困境。群核科技（酷家乐母公司）CEO 陈航在交流中直言不讳地指出了这种尴尬：" 美国 SaaS 本来就赚钱，加 AI 是锦上添花；中国软件行业本来就不赚钱，再加个 AI，也不知道能不能赚钱。"

另一方面，AI 虽然描绘了宏大的未来，但对于大多数企业而言，仅仅在软件里加一个对话框并不能带来真金白银的增量收入。

在这个充满不确定性的周期节点，这家成立 14 年的独角兽没有选择跟风做一个 " 套壳 " 的聊天机器人，而是试图利用通用大模型的弱点，以 " 空间智能 " 重写物理世界的运行规则。

当 Sora 撞上 " 物理墙 "

当下的 AI 赛道，正陷入一种 " 大力出奇迹 " 的迷思。ChatGPT 和 Sora 的惊艳表现，让人们误以为通用大模型可以解决一切。

但在陈航看来，通用大模型在面对真实物理世界时，存在着一个致命的盲区。他在演讲中抛出了一个耐人寻味的隐喻：如果你让现在的 AI 画一只手表，指针永远指向 10 点 10 分。

这并非因为 AI 理解时间的流逝，而是因为它是互联网数据的 " 复读机 " ——在电商广告和精美海报中，为了视觉美感，手表通常都被定格在这个时刻。AI 学到了像素的排列，却完全不懂机械齿轮的咬合逻辑。

这种 " 不懂物理 " 的缺陷，在视频生成领域尤为明显。群核科技 AI 产品总监龙天泽在现场展示了一系列令人啼笑皆非的 "AI 穿帮 " 视频：咖啡倒出来又诡异地吸回去，酱油透过锅盖直接煮杯子，甚至香水从人的嘴巴里喷出来。

这些 " 物理幻觉 " 之所以产生，是因为现有的视频模型本质上是在二维像素层面猜测三维规律，这种 " 降维学习 " 注定无法理解深度、遮挡和重力。而这个痛点，恰恰成了群核科技试图建立的战略护城河——利用过去 14 年积累的 5 亿个 3D 结构化场景数据，让 AI 从 " 猜世界 " 进化到 " 算世界 "。

为了解决通用模型的不可控，群核科技发布了对标 Sora 的视频生成工具 LuxReal。

龙天泽用了一个生动的比喻来拆解其技术逻辑：" 把大象放进冰箱分三步，做可控的商业视频也是三步：第一步选主角，第二步搭舞台，第三步拍视频。"

与 Sora 单纯预测下一帧像素不同，LuxReal 的逻辑是先用 AI 生成一个包含真实物理属性的 3D 商品（主角）和场景（舞台），然后再在这个虚拟空间里安排灯光和运镜进行拍摄。龙天泽指出，虽然目前市面上的 AI 工具降低了门槛，但缺乏商业级的可控性，而群核选择这条 " 先建后拍 " 的技术路线，正是为了确保视频里的商品不变形、光影符合物理规律，让 AI 视频从 " 玩具 " 变成电商营销和短剧制作的 " 工具 "。

更大的野心：" 卖水人 "

如果说 LuxReal 是解决了 " 造梦 " 的问题，那么同期发布的工业 AI 孪生平台 SpatialTwin 和空间智能训练平台 SpatialVerse，则暴露了群核更大的野心——做机器人时代的 " 卖水人 "。

群核科技董事长黄晓煌算了一笔账：在现实世界搭建一个测试空间，装修成本就要 10 万到 20 万，而在数字世界里成本极低；现实中机器人训练一小时就是一小时，而在数字世界里，一小时的训练量几分钟就能跑完，还可以无数台设备并发。

这实际上已经能够推动商业模式发生质变。

长期以来，软件公司习惯了按 " 人头 " 收年费。但在黄晓煌看来，未来世界将发生巨大变化：" 机器调用的数量会比人用的更多。" 当一家机器人公司调用群核的场景数据进行百万次训练时，收费模式也将从单一的订阅制，转向 " 订阅 +Token/ 算力 " 的混合模式。

最后，黄晓煌讲了一个他在卡塔尔出差时的故事。

当地一位身穿白袍的贵族告诉他，他们国家依靠大量外劳，实现了 "10 个人服务 1 个人 " 的幸福生活。黄晓煌认为，中国不可能靠人力实现这种生活，未来想要过上这种日子，" 肯定要靠机器人，可能会有 10 台机器人服务一个人。"

但前提是，这些机器人不能只在屏幕里陪聊，它们必须走进物理世界，去端茶倒水、去搬运货物。而这，正是群核科技押注 " 空间智能 " 的逻辑：在那个机器大爆炸的未来到来之前，先造好一个懂物理、可计算的数字世界。