“比起钢铁侠的盔甲，我更想拥有他超自然的造物能力。”
在现实中，将创意转化为实物往往需要掌握建模、编程及硬件装配等专业技能。气核科技创始人罗世豪致力于打破这一技术壁垒，通过大模型技术让专业工程能力成为大众可调用的工具。其团队开发的Oyscat系统，旨在实现“生成式物理具现”（GenPI），即用户只需提出创意，系统即可自动完成设计、仿真与制造，直接交付可运转的实体。
从早年销售3D打印机、创办CocoRobo探索创客教育，到进入大疆积累经验，罗世豪始终围绕“降低创造门槛”进行探索。他认为，当创造能力不再稀缺，它将像识字一样成为每个人的基本功。以下是DeepTech与罗世豪的深度对话。
从数字生成到物理具现：重新定义造物逻辑
DeepTech：您曾在大疆工作，这段经历对Oyscat的产品思路有何影响？
罗世豪：Pocket 3给了我很大启发。它解决了普通人随心拍摄的难题，将复杂的相机、云台和剪辑流程简化。Oyscat同理，旨在消除创造过程中的复杂环节，释放用户的创造欲望。同时，为保证体验一致性，我们坚持软件、智能体（Agent）、硬件及底层系统的全栈自研。
DeepTech：如何理解“生成式物理具现”（GenPI）？它与现有AI工具有何区别？
罗世豪：生成式AI解决了数字世界的意图表达，而GenPI是向物理世界的延伸。用户给出一个念头，系统即可完成设计、验证、构建和部署，交付能在现实运行的静态物件或动态交互系统。这不仅填平了专业鸿沟，更长远来看，是将工程能力从少数人的技能转变为大众的基本功。
DeepTech：Oyscat具体是如何工作的？
罗世豪：Oyscat是一套“想造就能开始造”的创作系统。我们将运动、声光电等功能封装为可组合的“电子基元”。用户可通过拖拽搭建或用自然语言描述想法，由AI调用组件自动建模并生成控制程序。所有设计先在虚拟环境仿真验证，确认无误后下载至标准实体模块，确保屏幕内的设计能精准转化为现实中的实物。
（来源：气核）
以“基元”重构创造：AI承担工程，用户专注创意
DeepTech：将复杂功能拆解为“基元”的思路源于何处？AI在其中扮演什么角色？
罗世豪：这是基于多年实践总结出的规律。绝大多数作品的功能都可拆解为旋转、声光电等十几种基元的组合。用户在软件中排列组合这些基元，保留对因果关系的理解和审美判断；而焊接、编程、装配等工程问题则交由AI处理。没有AI解决底层工程难题，这套体系便无法成立。
DeepTech：现有模块是否会限制创造力？未来是否开放自定义？
罗世豪：每个基元都有丰富的参数调整空间，且支持自由组合，初期约十个基元已具备广阔创造空间。未来计划开放机械约束、电气特性等协议，允许高级玩家设计新基元。经安全与制造一致性验证后纳入生态，并帮助创作者分享收益，推动体系持续扩展。
DeepTech：从仿真到实物，目前最大的挑战是什么？
罗世豪：核心难点在于“一致性”。仿真假设与现实存在差距，打印公差与装配误差会累积，导致成品不符合预期。这并非单点Bug，而是系统性问题。我们必须通过系统设计减少误差链路，避免普通用户因失败而产生挫败感。此外，安全至关重要，电机急停、过热检测等规则必须预设，且全流程数据可追溯，以确保责任清晰。
（来源：气核）
让工程能力成为每个人的“默认配置”
DeepTech：Oyscat的目标用户是谁？社区生态如何构建？
罗世豪：首批用户锁定有强烈创造欲的创客及科技爱好者。我们希望改变当前社区“看视频点赞”的浅层交流模式，鼓励开源与二次创作，让后来者能基于前人作品复现并改进。先服务好核心创造者，丰富系统与作品库，再逐步引导新手参与，让他们在实践中发现“我也能创造”。
DeepTech：资深创客是否会对AI降低门槛产生抵触？如何避免用户创造力退化？
罗世豪：AI不会否定专业积累，反而能放大经验价值。专业创客的判断力和品味仍是核心竞争力，AI只是加速了实现过程。为避免依赖，我们倡导“刨根问底”的使用方式：要求AI解释原理，将其作为学习工具。Oyscat的分工明确：用户负责定义目标与评判结果，系统负责解决工程实现。
DeepTech：未来规划及下一步重点是什么？
罗世豪：我们的愿景是让工程师能力成为每个人的默认配置。短期内，需丰富电子模块种类、降低成本，并训练专属垂直模型以提升效率。制造端将与3D打印机厂商及打印农场合作，实现“一键下单、就近制造”，让用户无需自备设备。五年后，希望气核能成为开启新一轮科技爆发的基石，让非工程师群体率先掌握创造的基本功。
注：封面/首图由 AI 辅助生成