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李飞飞的生成式3D场景，对数字孪生的未来影响几何？

news 来源：原创 2025/7/5 14:03:46

大家好，我是日拱一卒的攻城师不浪，致力于技术与艺术的融合。这是2024年输出的第47/100篇文章。

前言

这两天，AI界的教母李飞飞团队重磅发布了空间智能生成式AI大模型。

仅通过一张图片就能够生成一个可操作和交互的3D空间场景。

空间智能的研究背景

生成式三维场景技术，顾名思义，是通过深度学习和生成对抗网络（GAN）等人工智能技术，从数据中学习并生成高质量、真实感强的三维场景。

李飞飞教授的团队基于先进的AI模型，通过大规模的图像数据和三维模型的训练，能够从零开始生成三维场景。

这项技术突破的核心在于其能够基于已有的二维图像或其他输入，自动生成高度复杂、细致且符合物理规律的三维模型。

传统的三维空间打造通常依赖于手工建模或者传统的3D扫描，但这些方法存在着高成本、时间长且难以快速更新等问题。

生成式三维场景技术则可以在更短的时间内、以更低的成本，快速生成大规模的三维场景，并能够不断根据实时数据进行更新和优化。

而我们正在研发的数字孪生，它本身是一种虚拟化的模型，通过数字化手段实时复制、模拟并监控物理世界中的对象、过程或系统。

该大模型的发布，不仅仅意味着三维场景打造的方式发生了革命性变化，更为数字孪生的实现提供了新的可能性。

空间智能的研究成果

目前，空间智能在360全景效果以及3D建模场景都具备快速创建能力。

摄影机效果

模拟景深：也就是只能清晰对焦距离相机一定距离的物体。
模拟滑动变焦：也就是拍摄技巧中的非常经典的希区柯克变焦。

3D场景

支持交互和实时控制，可自由在生成的3D空间中进行移动；
生成的3D场景遵守物理基本规则；

对数字孪生领域的影响

我认为生成式三维场景的技术突破，对数字孪生领域具有深远的影响。

首先，它极大地提升了数字孪生场景的建模效率和精度。

传统的数字孪生技术往往依赖于昂贵的设备和繁琐的手动建模过程，尤其是在大规模的应用中，建模过程可能需要几个月甚至更长时间。

生成式三维场景技术则通过深度学习算法，能够在短时间内自动从大量数据中提取并生成逼真的三维场景，大大缩短了建模周期。

其次，生成式三维场景在精度上的提升为数字孪生的实时监控和仿真提供了可能。

数字孪生不仅仅是一个静态的三维模型，它需要实时反映现实世界中的动态变化。

生成式三维场景技术通过模拟环境的生成，可以根据实时数据快速调整三维场景，实时反映环境的变化。

例如，在智慧城市的应用中，街道、建筑、交通等元素都需要不断更新以反映城市的动态变化，生成式技术能够确保这些变化实时呈现，增强数字孪生模型的实际应用价值。

此外，生成式三维场景还能够帮助数字孪生技术解决大规模数据处理的问题。

在一些复杂的应用场景，如工业制造、城市管理等领域，数字孪生需要实时监控数万个对象，这对于传统的建模技术是一项巨大的挑战。

生成式三维场景技术通过模型训练的方式，将更多的历史数据和动态数据纳入学习范围，生成的三维场景可以在这些大规模数据的基础上进行自我更新和优化，提高了系统的自适应能力和智能化水平。

空间智能与数字孪生的未来

这两年，人工智能（AI）迅猛发展，越来越多的创新应用正在改变我们对现实世界的认知与交互方式。

无论是我们所熟知的文生图，图生图，文生视频，自动化工作流等等领域，从一开始的通用性人工智能，发展到现在的生成式人工智能，每一次的创新和应用都在刷新着我们的认知。

再到现在的生成式三维空间智能大模型的发布，这一技术无疑将在元宇宙、VR、数字孪生等领域掀起一场技术变革。

数字孪生与AI的结合

今年也从同行以及客户那里了解到：大家现在对人工智能的发展以及应用还是非常关心的，毕竟现在AI的势头正在迅猛的发展，而且确实对一些行业造成了颠覆性的改变。

阿里巴巴的CEO也曾发表过：所有的行业都将被AI重新梳理。

所以数字孪生和AI的结合必将成为一个重要趋势。在传统的数字孪生模型中，虽然通过传感器、物联网等技术能够实现对物理世界的实时监控，但这些数据往往是孤立的，缺乏有效的分析、处理以及预知未来的能力。

而AI的引入，尤其是机器学习和深度学习技术的应用，将能够使数字孪生系统不仅仅停留在数据的采集层面，还能进一步进行数据分析、预测与决策。

通过AI，数字孪生能够实现更加智能的行为预测。例如，在制造业中，AI可以根据历史生产数据和实时传感器数据，对生产过程进行预测，提前识别可能发生的设备故障，从而避免生产中断。

又如，在城市管理中，AI可以分析交通流量、环境质量等多维度数据，为城市的交通调度、能源管理提供决策支持。

AI技术还能够帮助数字孪生模型进行优化与迭代。随着时间的推移，数字孪生模型中的场景会根据实际的物理变化进行不断更新，而这些更新过程往往是自动化和自适应的。

AI可以通过自我学习的方式，不断提升模型的精度和预测能力，从而更好地适应不断变化的实际环境。

数字孪生领域走向

随着生成式三维场景技术和AI技术的不断发展，数字孪生领域的前景愈加广阔。

未来的数字孪生不仅会在工业、建筑、智能城市等领域得到广泛应用，还将在更多的行业中实现创新应用。

李飞飞的生成式3D场景，对数字孪生的未来影响几何？

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