12月20日，利亚德·虚拟动点在AI成果发布日正式发布“LYDIA”动作大模型。华为云、京东科技、科大讯飞、天翼云、英特尔、亚马逊云等合作伙伴出席发布会，共同见证AI时代的历史时刻。

利亚德集团CMO、虚拟动点CEO刘耀东现场发布了LYDIA动作大模型——该模型是利亚德·虚拟动点自主研发的专业能力大模型，具备对空间动作数据的“认知、感知、预测、生成”等核心能力，在全球范围的空间计算、动作生成领域率先探索了AIGC的新模式。

凭借动作数据积累，躬身入局大模型领域

AI时代研发大模型的瓶颈不再是算法的开发，而是数据的积累。利亚德·虚拟动点在空间计算和动作捕捉领域多年积累了大量的动作数据，这是其他AI大模型公司无法比拟的，也是利亚德·虚拟动点能开发出动作大模型的核心原因。

LYDIA动作大模型的参数包括两个部分：基础数据参数和核心动作数据参数。在基础数据参数方面，LYDIA参考了当今主流的大模型数据集，在训练模型对于自然语言理解的过程中达到了百亿集的规模；在核心动作数据参数方面，拥有多年optitrack光学动捕的数据积累、无标记点动捕的数据沉淀，以及互联网公开视频中的动作数据提炼。凭借三种动作数据的积累，利亚德·虚拟动点对LYDIA大模型成功进行了动作数据的认知训练。

今日大模型赛道所谓“竞争激烈”，也不免面临着解决问题不落地，产品差异化不高的问题。而虚拟动点做大模型，不是基于当下风口正盛，信心则是来源于在专业领域深耕多年的“无心插柳”。

“在算法领域，我们卷不过大厂——算法工程师的个体再厉害，也可能会有变化，即使是Open AI的核心团队也有变动，”在与雷峰网的对谈中，刘耀东如此说道，“算法如此，算力也很好迁移，但不好迁移的是数据。这也是我们 OptiTrack 做了这么多年的积累。有了这些数据，我们也找到了做大模型的契机。可以说，OptiTrack的海量数据积累，让LYDIA的诞生水到渠成，也成为我们探索大模型领域的底气与信心”

LYDIA 动作大模型，不作诗，只做事，而且更专注

刘耀东在分享中表示：“LYDIA是目前全球范围为数不多真正实现动作生成的大模型。区别于其他通用大模型，LYDIA动作大模型是专业能力大模型，二者能力特点不同、应用的领域也不同，互为能力补充，场景补齐。LYDIA可实现对空间计算领域动作数据的认知理解，从而进行高效的动作生成。与此同时，LYDIA支持被其他软件平台打通和调用，使得其生成的动作文件可以被生态伙伴商业化利用。”

发布现场，利亚德·虚拟动点技术总监崔超现场首先演示了LYDIA大模型对于动作数据文件的认知理解与描述能力，该能力可以助力AI数据标注产业效率大幅提升，为大模型持续训练海量数据提供保障；其次，现场分别用LYDIA大模型连续生成了一个简单动作、一组复杂动作以及一系列特征型动作；最后，现场演示了LYDIA大模型与主流渲染引擎Unity平台的数据打通与调用能力，实现了动作大模型与其他工具平台的商业闭环。

LYDIA与OptiTrack，针对不同需求，服务不同场景

LYDIA和OptiTrack是两种不同能力的技术产品。LYDIA大模型聚焦于解决对于动作数据获取效率更为看重的行业场景，而OptiTrack光学动捕则更擅长对精度需求更为看重的行业场景。简而言之，LYDIA注重效率，Optitrack注重精度，两者相互配合，高效运作，为不同需求客户创造价值。

例如在影视、电商、动画制作、游戏等行业中，LYDIA可凭借其AIGC生成能力大幅提升行业生产效率，为行业创造更大价值。 

那么，在 LYDIA 强势入局的当下，虚拟动点的业务会被猛虎下山的 AIGC 所影响吗？虚拟动点做大模型，是“左手打右手”吗？

对这个问题，刘耀东想得很清楚，他对雷峰网(公众号：雷峰网)说：“在 OptiTrack 上，它的项目不会被 LYDIA 所替代，因为 OptiTrack 未来的主要方向，是对精确度要求极高的领域——比如医疗，我们用光学动捕定位操作的医疗手术机械手，精度误差我们已经做到了小于+/-0.1mm，这个领域是 LYDIA 解决不了的；而一些对精度要求并不很高，但效率要求很高的领域，LYDIA 的优势在于可以把性价比巨幅提升。”

“从这个角度上，”刘耀东说，“LYDIA 与 OptiTrack 几乎不是一条赛道，他们都可以很好地满足各自适用场景下的使用需求”

躬身入局，锐意进取。在AI时代的大背景下，AIGC已经成为行业变革的核心力量。未来，利亚德·虚拟动点将继续不断提升LYDIA的技术能力，并与众多合作伙伴携手共建“专业能力动作大模型生态”，赋能千行百业。