在人工智能的浩瀚宇宙中，一股新的浪潮正悄然興起——具身智能，它正引領著生成式AI從虛擬的數字世界邁向真實的物理世界。而在這場變革中，賈奎，一位兼具學者與創業者身份的人物，正站在浪潮之巔。
賈奎，香港中文大學（深圳）的終身教授，同時也是通用具身智能技術研發公司“跨維智能”的創始人。他的職業生涯豐富多彩，曾在中科院深圳先進技術研究院、香港中文大學、伊利諾伊大學香檳分校等多所知名學府任教，深耕人工智能、三維建模與學習等領域。
賈奎帶領的跨維智能團隊，是國內最早涉足AI三維應用和物理智能的先驅。他們利用全仿真數據訓練模型，實現了機器人抓取99.9%以上的成功率，這一成就在業內獨樹一幟?？缇S智能的解決方案已經廣泛應用于美的、中國中車、五菱等企業的生產場景中，為智能制造注入了新的活力。
賈奎的科研之路始于2010年，那時AI正從非深度學習向深度學習轉變，二維圖像層面的識別理解問題逐漸得到解決。然而，隨著AI應用的深入，特別是在AR、VR、元宇宙和機器人等領域，AI本身和深度學習的范式開始發生改變，從二維平面空間向三維物理空間轉變。賈奎敏銳地捕捉到了這一趨勢，于2016年回國，在華南理工大學任教，并選擇新型AI作為攻克三維感知的研究方向。
在華南理工大學的“幾何感知與智能”實驗室中，賈奎帶領團隊研發了能夠處理信號形式與物理世界關聯的深度學習算法，并通過自研的Sim2Real技術，利用物理引擎合成3D仿真數據。這一創新性的研究，不僅為跨維智能的誕生奠定了基礎，也為中國AI三維空間應用的發展開辟了新路徑。
跨維智能的核心競爭力在于其獨特的合成數據訓練方法。在生成式AI與物理世界相結合的過程中，跨維智能摒棄了傳統的真實數據采集方式，而是采用基于物理規律的生成式AI合成的數據來訓練大模型。這種方法不僅降低了數據成本，還提高了訓練效率和模型精度。通過sim2real和物理引擎的放大作用，跨維智能能夠高效地讓機器人學會各種復雜操作，如咖啡拉花等。
跨維智能還自研了DexVerse? 具身智能引擎，該引擎能夠解決3D數字資產生產、數字資產生成-GenAI、合成數據生成等問題。在輸入一個操作對象后，引擎能夠自動拆解所涉及的機器人技能及子技能，并自動化地生成仿真所需對象、場景等數字資產進行模型訓練。這一創新技術，使得跨維智能在無序分揀、柔性裝配等泛制造領域取得了顯著成果。
跨維智能的成就不僅限于工業制造領域，在商業服務領域也同樣大放異彩。他們實現了在無人充電、卡車換電、按摩機器人等眾多場景的落地應用，為人們的生活帶來了更多便利。同時，跨維智能還在探索人形機器人等硬件本體的應用，致力于打造一個軟硬結合、更好的人形機器人平臺。
賈奎和他的跨維智能團隊，正以堅定的步伐走在具身智能的前沿，用科技的力量推動著人工智能與物理世界的深度融合。他們的創新精神和卓越成就，無疑為中國的AI產業注入了新的活力，也為未來的智能制造和商業服務領域帶來了無限可能。
