近日 ，有“杭州六小龙 ”之称的群核科技向港交所递表 。虽然这家公司正在向投资者展示一个宏大的未来世界 ，但业绩并没有太突出表现 。即使通过招股书，投资者也很难具体解开这家公司“成长的烦恼 ”。
增长不快 ，仍有隐忧
按照弗若斯特沙利文的资料 ，以2023年平均月活用户计算，群核科技是全球最大的空间设计平台，主要产品包括酷家乐 、Coohom和群核空间智能平台（SpatialVerse） 。
酷家乐是主要针对中国市场的空间设计软件 ，用户通过拖放3D模型可快速开始新设计 ，并通过逼真的渲染实时呈现他们的作品，这也是公司目前主要收入来源 。Coohom是公司为国际用户和客户开发的空间设计软件 ，主要目标市场为美国 、韩国、日本及东南亚。群核空间智能平台（SpatialVerse）是一款面向室内环境AI开发的下一代空间智能解决方案 ，依托3D设计数据集 、渲染引擎和空间编辑工具，构建高度逼真且物理正确的合成虚拟数据集 ，模仿真实世界的物理特性和空间关系 ，使开发者能够在虚拟环境中训练AI生成内容（AIGC）模型，并增强智能机器人 、AR/VR系统及具身人工智能的认知能力。
业绩方面看 ，群核科技并不亮眼 。公司2022年和2023年收入分别为6.01亿元和6.63亿元 ，同比增长10.5%；2023年前9月和2024年前9月收入分别为4.86亿元和5.53亿元，同比增长13.8% 。报告期内 ，公司持续亏损 ，但亏损额度有逐步收窄趋势，公司2022年和2023年分别亏损7.04亿元和6.46亿元；2023年前9月和2024年前9月分别亏损4.89亿元和4.22亿元。
群核科技减亏有收入增长的因素，也有降费的功劳 。公司2023年研发费用为3.9亿元 ，同比下降10.7%；2024年前9月研发费用为2.63亿元 ，同比下降10.5% 。需要注意的是，研发费用下降可能会影响公司未来的竞争力。
报告期内 ，群核科技主要收入来自企业客户订阅 ，尽管订阅收入整体呈增长态势，但每名客户订阅收入同比皆有下降 ，2023年和2024年前9月分别下降7.57%和2.6% 。
由于群核科技主要收入都来自于客户对软件的订阅 ，由此产生大量递延收入，递延收入的变化也一定程度上可以预示公司未来潜在成长水平 ，公司2023年底的递延收入相比2022年底有所增长 ，但2024年9月底的递延收入并未进一步增长，公司对此的解释是“策略转向推广短期订阅而非长期订阅 ，以提高客户的灵活性” 。
具身智能的数据底座之一
酷家乐产品面向的下游行业包括家居、房屋设计等 ，因此也受房地产行业调整影响，一定程度制约公司成长性。公司为破除这一成长“诅咒 ”，选择了两个方向 ，一是国际化 ，二是第二增长曲线，对应的是Coohom和群核空间智能平台（SpatialVerse）这两款产品 。
群核科技目前海外业务收入占比较低 ，2023年前9月和2024年前9月分别为5.7%和7.4% ，未来国际化的进展还要进一步观察 。
群核空间智能平台（SpatialVerse）无疑是群核科技能讲的最大故事。具身智能的训练既可以通过现实环境，也可以通过虚拟仿真数据完成 。而后者可减少对实体设备和物理测试的依赖 ，一定程度上节约时间且降低研发成本 ，群核空间智能平台（SpatialVerse）数据正属于后者 。
该产品具备渲染引擎和空间编辑工具集，该工具可模拟真实的室内环境 、自动分割和标注物体 ，并增强场景。该产品的其中一项主要功能是自动分割标注技术。该技术可根据研究人员的具体需求创建定制分割标注数据 ，提供不同行业及业务场景所需的定制化数据集 。举例而言，在处理3D卧室场景时 ，系统能够将其拆分为床 、枕头、毛毯等独立项目 ，并为其创建精准的标签 。这大幅加快数据的处理，并为AR/VR及机器人的训练和测试提供更佳的数据。
2018年, 群核科技和帝国理工大学 、美国南加州大学等共同推出了一个空间智能数据集方案 interiorNet，这是当时全球最大的室内场景认知深度学习数据集 。这一成果吸引了Meta的注意 ，对AIGC 、具身智能的训练 ，不仅需要算法和算力，也需要具有物理正确的可交互的三维数据 。
招股书显示 ，2022年 ，Meta位列公司第一大客户，销售收入为3134.6万元 ，占销售收入比例达到5.2% ，开始合作的时间为2020年。此外，智元机器人也被列为公司在具身智能领域的典型客户 。
值得注意的是 ，群核科技并未单独披露群核空间智能平台（SpatialVerse）的收入 ，但一个很明显的迹象是：公司2023年和2024年前9月的前五大客户中，Meta不再出现 ，且采购公司群核空间智能平台（SpatialVerse）产品/服务的公司也没有出现 。
由于具身智能发展仍处于起步阶段 ，技术并未收敛，因此群核空间智能平台（SpatialVerse）这类产品的潜在市场规模仍不好估量。宇树科技创始人王兴兴曾指出，虚拟数据虽能指导基础动作 ，但高精度操作（如精密装配）仍需实物训练闭环验证 。因此 ，宇树科技的训练策略是虚拟与真实数据结合，而非完全依赖仿真 。
