近日，百度在武漢推出名為蘿卜快跑的無人駕駛網約車出圈走紅，引起廣泛關注。蘿卜快跑爆火背后，是一系列創新黑科技的應用，包括 ApolloADFM 大模型、感知系統、空間計算系統、決策算法等，更意味著空間計算時代已經到來。

　　OptiTrack 光學識別算法

　　助力無人駕駛系統及平臺搭建

　　任何創新科技的落地應用都需要在實驗室中反復進行算法研究、測算、驗證及優化。利亞德·虛擬動點憑借高精度、高穩定性和高可靠性的 OptiTrack 空間計算技術與光學識別算法，已先后助力北京理工大學、安徽大學進行無人駕駛系統與平臺搭建，實現精準測量和算法優化。

　　同時，香港理工大學、山東大學等高校采用利亞德·虛擬動點空間計算相關技術，研究汽車與無人機的空地協同算法，以提升災害救援效率。

　　除了賦能高校，OptiTrack 還先后服務了 Meta、波音、字節跳動、騰訊、阿里等眾多個國內外知名企業。

　　Lydia 動作大模型+數據資產平臺

　　推進機器人智能具身技術加速落地

　　利亞德·虛擬動點自研 Lydia 動作大模型是全球領先的空間動作數據 AIGC專業大模型，具備對空間動作數據的“認知、感知、預測、生成”等核心能力，支持多模態生成 ，包括文生動作和音樂生成動作。區別于其他視頻生成類模型，Lydia 動作大模型的最大優勢在于其可實時生成 3D 動作數據，同時可實現私有化、云化部署 ，以滿足不同用戶不同場景下的使用需求。

　　簡單來說，只需要一句描述或一段音樂，Lydia 大模型便可迅速生成相應的3D人體動作。視覺、語言理解等多模態大模型對智能機器人變的越來越聰明，而 Lydia 動作大模型的3D動作生成能力，則幫助智能機器人行動能力越來越強，越來越像人。特別是“具身智能”的出現，讓機器不再僅僅是被動的計算設備，而是能夠主動與物理世界互動的智能體。

　　此外，利亞德·虛擬動點在深耕空間計算領域的同時積累了大量動作數據，已經搭建完成了一體化數據資產管理平臺。

　　該平臺支持數據資產統一管理，包括上傳、預覽、分類、搜索、下載等，且與其他系統集成及工作流定制適配。未來將在已有動作數據管理基礎上，增加模型資產管理模塊。

　　商業模式上，該平臺實現數據資產化，資產服務化，通過持續積累的動作數據，實現數字資產整合復用，提升影、視、游、虛擬仿真等行業制作效率，降低制作成本。如為影視類用戶提供既有資產，助其快速完成場景構建角色生成;為 AI 類用戶提供大量動作數據，助其完成數據訓練;為具身智能類用戶提供已有動作數據，助其完成機器人動作姿態相關訓練等。

　　自主研發 Lydcap 無標記點識別算法

　　聚焦效率優先

　　在空間計算領域，目前公司已經沉淀了 OptiTrack 光學識別計算、Lyacap 無標記點識別計算、LYDIA 動作大模型三種核心算法技術，解決方案已經覆蓋包括影視、游戲、體育、文化藝術等九大行業，數字人交互、無人駕駛、機器人具身智能等數十種場景應用。

　　作為 Optitrack 光學算法的補充技術， Lydcap 無標記點識別算法虛擬動點研發團隊自主研發完成。該套算法成本更低，部署調試極為便捷。現場無需佩戴任何設備，可同時實現對多人進行空間識別與分析。

　　在商業模式上，Lydcap 分為 Windows 本地部署專業版和 SaaS 化普通版。專業版針對企業級用戶，可為數字展陳、文旅夜游等領域提供完整軟件技術服務，目前已成功助力哈爾濱工程大學相關研究及教學;普通版可為小型工作室與個人用戶提供基礎空間計算數據服務。

　　未來，利亞德·虛擬動點將繼續立足以空間計算為戰略主體，以 AI 大模型、硬件設備、空間數據為三大核心能力的“一體三核”發展戰略，加大研發力度，不斷迭代算法，提升服務能力，同時攜手合作伙伴，整合產業鏈中上、中、下游多方資源，構建開放合作的生態合作關系，助力 AI 及空間計算產業蓬勃發展。