在人工智能的浩瀚宇宙中，一股新的浪潮正悄然兴起——具身智能，它正引领着生成式AI从虚拟的数字世界迈向真实的物理世界。而在这场变革中，贾奎，一位兼具学者与创业者身份的人物，正站在浪潮之巅。
贾奎，香港中文大学（深圳）的终身教授，同时也是通用具身智能技术研发公司“跨维智能”的创始人。他的职业生涯丰富多彩，曾在中科院深圳先进技术研究院、香港中文大学、伊利诺伊大学香槟分校等多所知名学府任教，深耕人工智能、三维建模与学习等领域。
贾奎带领的跨维智能团队，是国内最早涉足AI三维应用和物理智能的先驱。他们利用全仿真数据训练模型，实现了机器人抓取99.9%以上的成功率，这一成就在业内独树一帜。跨维智能的解决方案已经广泛应用于美的、中国中车、五菱等企业的生产场景中，为智能制造注入了新的活力。
贾奎的科研之路始于2010年，那时AI正从非深度学习向深度学习转变，二维图像层面的识别理解问题逐渐得到解决。然而，随着AI应用的深入，特别是在AR、VR、元宇宙和机器人等领域，AI本身和深度学习的范式开始发生改变，从二维平面空间向三维物理空间转变。贾奎敏锐地捕捉到了这一趋势，于2016年回国，在华南理工大学任教，并选择新型AI作为攻克三维感知的研究方向。
在华南理工大学的“几何感知与智能”实验室中，贾奎带领团队研发了能够处理信号形式与物理世界关联的深度学习算法，并通过自研的Sim2Real技术，利用物理引擎合成3D仿真数据。这一创新性的研究，不仅为跨维智能的诞生奠定了基础，也为中国AI三维空间应用的发展开辟了新路径。
跨维智能的核心竞争力在于其独特的合成数据训练方法。在生成式AI与物理世界相结合的过程中，跨维智能摒弃了传统的真实数据采集方式，而是采用基于物理规律的生成式AI合成的数据来训练大模型。这种方法不仅降低了数据成本，还提高了训练效率和模型精度。通过sim2real和物理引擎的放大作用，跨维智能能够高效地让机器人学会各种复杂操作，如咖啡拉花等。
跨维智能还自研了DexVerse™ 具身智能引擎，该引擎能够解决3D数字资产生产、数字资产生成-GenAI、合成数据生成等问题。在输入一个操作对象后，引擎能够自动拆解所涉及的机器人技能及子技能，并自动化地生成仿真所需对象、场景等数字资产进行模型训练。这一创新技术，使得跨维智能在无序分拣、柔性装配等泛制造领域取得了显著成果。
跨维智能的成就不仅限于工业制造领域，在商业服务领域也同样大放异彩。他们实现了在无人充电、卡车换电、按摩机器人等众多场景的落地应用，为人们的生活带来了更多便利。同时，跨维智能还在探索人形机器人等硬件本体的应用，致力于打造一个软硬结合、更好的人形机器人平台。
贾奎和他的跨维智能团队，正以坚定的步伐走在具身智能的前沿，用科技的力量推动着人工智能与物理世界的深度融合。他们的创新精神和卓越成就，无疑为中国的AI产业注入了新的活力，也为未来的智能制造和商业服务领域带来了无限可能。
