12月20日，利亞德虛擬動力在AI成果發布日正式發布了“莉迪亞”動作模型。 華為雲、京東科技、科大訊飛、天翼雲、英特爾、亞馬遜雲等合作夥伴出席發布會，共同見證AI時代的歷史時刻。
利亞德集團CMO、虛擬動態節點CEO劉耀東現場發布了莉迪亞動作模型，該模型是利亞德虛擬運動節點自主研發的專業能力模型，具備空間動作資料“認知、感知、生成”等核心能力，率先在全球範圍內探索AIGC在空間計算和動作生成領域的新模式。
AI時代大模型發展的瓶頸不再是演算法的開發，而是資料的積累。 利亞德虛擬動態點在空間計算和動作捕捉領域積累了多年的大量運動資料，這是其他AI大模型公司無法比擬的，也是利亞德虛擬動態點能夠開發大型運動模型的核心原因。
Lydia動作模型的引數包括基礎資料引數和核心動作資料引數兩部分。 在基礎資料引數方面，Lydia參考了當今主流的大模型資料集，在訓練自然語言理解模型的過程中已經達到了100億集的規模在核心動作資料引數方面，擁有OptiTrack光學動作捕捉多年資料積累、無標記點動作捕捉資料沉澱、網際網絡公眾動作資料細化**。 通過三種動作資料的積累，利亞德虛擬動點成功訓練了Lydia大模型的動作資料。
如今大型車型賽道的所謂“激烈競爭”，難免面臨落地不高、產品差異化不高的問題。 做大模型的虛擬動點不是基於當下的趨勢，而是自信是專業領域多年深耕的“無心之柳”。
在演算法領域，我們捲不起大工廠——無論單個演算法工程師多麼強大，都可能發生變化，甚至 Open AI 的核心團隊也發生了變化，“劉耀東在與 Leifeng.com 的對話中表示，”演算法就是這樣，算力也很容易遷移， 但資料不容易遷移。 這就是我們多年來在Optitrack所做的。 有了這些資料，我們也發現了製作大模型的機會。 可以說，Optitrack的海量資料積累，讓Lydia的誕生成為理所當然的事情，也成為了我們探索大模型領域的信心和底氣。
劉耀東在分享中表示：“莉迪亞是目前世界上為數不多的真正實現動作生成的大模特之一。 與其他通用模型不同，Lydia行動模型是一種專業的能力模型，具有不同的能力和應用領域，相互補充的能力和場景。 Lydia 支援對空間計算領域動作資料的認知理解，從而實現高效的動作生成。 同時，Lydia可以被其他軟體平台連線和呼叫，使其生成的動作檔案可以被生態夥伴商業化。 ”
在發布現場，利亞德虛擬動態點技術總監崔超首先展示了Lydia大模型對動作資料檔案的認知理解和描述能力，可以大大提高AI資料標註行業的效率，為大模型在海量資料上的持續訓練提供保障其次，通過Lydia大模型連續生成乙個簡單的動作、一組複雜的動作和一系列的特徵動作最後，演示了Lydia大模型與主流渲染引擎Unity平台的資料連線和呼叫能力，實現了動作大模型等工具平台的商業閉環。
Lydia 和 OptiTrack 是兩種具有不同功能的技術產品。 Lydia模型專注於解決運動資料採集效率更為重要的行業場景，而OptiTrack光學動作捕捉則更擅長精度要求更高的行業場景。 總之，Lydia注重效率，OptiTrack注重精度，兩者協同工作，高效運營，為不同需求的客戶創造價值。
例如，在影視、電商、動漫製作、遊戲等行業，Lydia憑藉其AIGC生成能力，可以大大提高行業的製作效率，為行業創造更大的價值。
那麼，隨著莉迪亞強勢入局，Virtual Movepoint的業務會不會受到虎下坡AIGC的影響呢？製作具有虛擬移動點的大型模型是“左手到右手”嗎？
劉耀東對這個問題想得很清楚，他對 Leifeng.com 說：“在Optitrack上，它的專案不會被Lydia取代，因為Optitrack未來的主要方向是在對精度要求極高的領域——比如醫療，我們用光學動作捕捉定位來操作醫用手術機械手，精度誤差已經小於+-0。1mm，這是莉迪亞無法解決的區域;在一些對精度要求不高，但要求高效率的領域，Lydia的優勢在於可以大大提高價效比。 ”
從這個角度來看，“劉耀東說，”Lydia和Optitrack幾乎不是同乙個賽道，它們都能滿足各自適用場景的需求。
鞠躬，砥礪前行。 在AI時代的背景下，AIGC已成為行業變革的核心力量。 未來，利亞德虛擬動態將持續提公升莉迪亞的技術能力，攜手眾多合作夥伴，打造“專業能力行動模式生態圈”，賦能千行百業。