近日，杭州群核科技推开源了SpatialLM 1.5空间语言模型，可通过自然语言对话即可生成、编辑和交互3D室内空间，被视为迈向“空间智能时代”的重要里程碑。
这一突破不仅刷新了AI在空间理解与生成上的能力边界，更为机器人训练、智能家居设计等领域提供了全新的解决方案。
核心技术：
SpatialLM 1.5的核心在于将自然语言与空间结构深度融合，其技术路径可概括为三点：
结构化空间语言生成
模型能够理解用户输入的文本指令（如“为老人设计客厅”），并输出包含空间结构、物体关系、物理参数的结构性脚本。例如，用户要求“添加防滑扶手”，模型会自动计算家具布局的合理性，并生成符合人体工学的扶手位置。
多模态交互能力
支持通过自然语言对已有场景进行问答、修改和优化。例如，用户询问“客厅有几扇门”，模型即时返回“6扇门”；若需调整布局，只需一句“把沙发移到窗边”，模型即可动态更新空间配置。
物理参数化输出
生成的3D场景包含精确的物理信息（如家具尺寸、材质、光照参数），可直接用于机器人路径规划、虚拟现实（VR）场景搭建等具身智能场景。
技术对比：为何SpatialLM 1.5更胜一筹？
应用场景
SpatialLM 1.5的潜力远超传统设计工具：
1. 个性化空间设计
用户友好性：无需专业设计知识，用户可通过对话快速生成定制化方案。
动态调整：支持实时修改参数（如更换壁纸风格、调整灯光色调），并同步更新物理参数（如墙面承重、光照强度）。
2. 机器人训练与具身智能
数据生成瓶颈突破：传统机器人训练依赖人工标注的场景数据，成本高昂且覆盖场景有限。
任务级路径规划：输入指令“从卧室床尾走到餐桌取药”，模型自动规划最优路径，避开障碍物并适配家具布局。
3. 虚拟空间协作
跨平台兼容性：生成的3D场景可导出为通用格式（如OBJ、GLB），与CAD、Unity等工具无缝衔接，助力建筑、影视等行业实现远程协作。
SpatialLM 1.5的问世，不仅解决了传统AI在三维空间交互中的痛点，更预示着人机协作将突破屏幕限制，进入物理世界的深层交互阶段。
随着模型的开源与生态扩展，未来每个人或许都能成为“空间设计师”，而机器人也将真正理解并适应我们所处的三维环境：这或许正是AGI的雏形。
开源地址：
https://github.com/manycore-research/SpatialGen
https://huggingface.co/manycore-research/SpatialGen-1.0
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