這項(xiàng)由新加坡國(guó)立大學(xué)、新加坡管理大學(xué)和南洋理工大學(xué)等多家頂尖學(xué)府聯(lián)合開展的開創(chuàng)性研究，于2025年1月發(fā)表在計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)期刊上。研究團(tuán)隊(duì)由孔令東、楊衛(wèi)斯利、梅建標(biāo)等數(shù)十位研究者組成，他們來自全球多個(gè)知名研究機(jī)構(gòu)。有興趣深入了解的讀者可以通過https://github.com/worldbench/survey訪問完整的研究資料和代碼。

想象一下，如果我們能夠像電影《黑客帝國(guó)》中那樣創(chuàng)建一個(gè)完全虛擬但又真實(shí)無比的世界，讓機(jī)器人和AI系統(tǒng)在其中學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和成長(zhǎng)，那將是怎樣的場(chǎng)景？這正是世界建模研究試圖解決的核心問題。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)就像是只能看二維畫冊(cè)的孩子，雖然能認(rèn)識(shí)各種圖片，但對(duì)真實(shí)世界的三維空間和時(shí)間變化缺乏深刻理解。而這項(xiàng)研究就像是給AI戴上了3D眼鏡，讓它們能夠真正"看見"和"理解"我們生活的立體世界。

這個(gè)研究領(lǐng)域之所以如此重要，可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的類比來理解。如果說傳統(tǒng)的AI是在學(xué)習(xí)如何看照片，那么3D和4D世界建模就是在教AI如何在真實(shí)空間中生活和工作。就像人類嬰兒需要通過觸摸、爬行、探索來理解空間概念一樣，AI系統(tǒng)也需要一個(gè)能夠模擬真實(shí)物理世界的"虛擬游樂場(chǎng)"來學(xué)習(xí)如何在三維世界中導(dǎo)航、操作物體和做出決策。

此前的研究大多專注于二維圖像和視頻的生成，就像是教孩子畫畫卻不讓他們接觸真實(shí)的積木和玩具。這種方法在處理平面內(nèi)容時(shí)表現(xiàn)不錯(cuò)，但當(dāng)涉及到需要理解深度、距離、物體遮擋關(guān)系以及物理運(yùn)動(dòng)規(guī)律的任務(wù)時(shí)，就顯得力不從心了。特別是在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人操作、虛擬現(xiàn)實(shí)等需要精確空間理解的應(yīng)用中，這種局限性變得尤為明顯。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的世界建模研究存在一個(gè)嚴(yán)重的碎片化問題。不同研究組使用不同的定義、方法和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，就像是不同的建筑師使用完全不同的度量單位建造房屋，最終無法形成統(tǒng)一的建筑群。缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)使得研究成果難以比較，也阻礙了整個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。

為了解決這些問題，研究團(tuán)隊(duì)決定做一件前人從未做過的事情：創(chuàng)建第一個(gè)專門針對(duì)3D和4D世界建模的全面調(diào)研。他們像是繪制一張?jiān)敿?xì)的探險(xiǎn)地圖，標(biāo)明了這片新大陸上的各種地形、道路和重要地標(biāo)。這份調(diào)研不僅整理了現(xiàn)有的所有重要研究成果，還建立了統(tǒng)一的分類系統(tǒng)和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，為整個(gè)領(lǐng)域提供了一個(gè)清晰的發(fā)展路徑。

一、什么是3D和4D世界建模

要理解3D和4D世界建模，我們可以把它想象成搭建一個(gè)超級(jí)逼真的虛擬世界。傳統(tǒng)的2D建模就像是制作一本精美的圖冊(cè)，雖然圖片很漂亮，但你無法走進(jìn)去探索。而3D建模就像是建造一個(gè)立體的房屋模型，你可以從各個(gè)角度觀察，甚至想象自己在其中行走。4D建模則更進(jìn)一步，它就像是制作一部立體電影，不僅有空間的深度，還有時(shí)間的流動(dòng)，物體會(huì)移動(dòng)、變化，環(huán)境會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)演變。

在這個(gè)研究中，團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)關(guān)注三種不同類型的"建筑材料"來構(gòu)建這些虛擬世界。第一種是視頻數(shù)據(jù)，就像是用攝像機(jī)記錄的連續(xù)畫面，能夠捕捉物體的運(yùn)動(dòng)和變化。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于能夠生成人眼看起來非常自然的畫面，就像我們平時(shí)看的電影一樣流暢。但它的問題在于缺乏精確的幾何信息，就像一幅逼真的風(fēng)景畫，看起來很美，但你無法準(zhǔn)確測(cè)量畫中山峰的實(shí)際高度。

第二種建筑材料是占用網(wǎng)格，這聽起來很技術(shù)化，但其實(shí)可以簡(jiǎn)單理解為三維像素。想象你用樂高積木搭建一個(gè)房屋，每個(gè)積木塊要么是實(shí)心的（被占用），要么是空心的（未被占用）。占用網(wǎng)格就是這樣將空間劃分成無數(shù)個(gè)小立方體，每個(gè)立方體都標(biāo)記著是否有物體存在。這種方法的好處是能夠精確表示物體的幾何形狀和空間關(guān)系，就像建筑師的精確圖紙一樣。

第三種建筑材料是激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)就像是一個(gè)超級(jí)精確的測(cè)距儀，它發(fā)射激光束測(cè)量周圍物體的距離，從而生成由無數(shù)個(gè)3D坐標(biāo)點(diǎn)組成的"點(diǎn)云"。每個(gè)點(diǎn)都記錄了空間中一個(gè)具體位置的信息，就像是用無數(shù)個(gè)針尖在空中標(biāo)記出物體的輪廓。這種數(shù)據(jù)特別適合需要高精度幾何信息的應(yīng)用，比如自動(dòng)駕駛汽車需要精確知道前方障礙物的確切位置和距離。

研究團(tuán)隊(duì)將世界建模分為兩種基本類型：生成式建模和預(yù)測(cè)式建模。生成式建模就像是一個(gè)創(chuàng)意無限的藝術(shù)家，能夠從無到有創(chuàng)造出全新的虛擬場(chǎng)景。你可以告訴它"我想要一個(gè)下雨天的城市街道"，它就能憑空生成這樣的場(chǎng)景。預(yù)測(cè)式建模則更像是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的預(yù)言家，它觀察當(dāng)前的情況，然后預(yù)測(cè)接下來會(huì)發(fā)生什么。比如，給它展示一輛汽車正在轉(zhuǎn)彎的畫面，它能預(yù)測(cè)這輛車在下一秒鐘會(huì)出現(xiàn)在哪個(gè)位置。

這兩種建模方式各有用武之地。生成式建模特別適合創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試場(chǎng)景，就像是為AI系統(tǒng)建造各種不同的"練習(xí)場(chǎng)"。而預(yù)測(cè)式建模則更適合實(shí)時(shí)決策，比如自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)其他車輛的行為來避免碰撞。

為了更好地組織這些研究，團(tuán)隊(duì)提出了四種功能分類。數(shù)據(jù)引擎就像是一個(gè)內(nèi)容生產(chǎn)工廠，能夠批量生成各種類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和場(chǎng)景。動(dòng)作解釋器像是一個(gè)精通多種語言的翻譯官，能夠理解各種動(dòng)作指令并預(yù)測(cè)相應(yīng)的結(jié)果。神經(jīng)模擬器則像是一個(gè)互動(dòng)游戲平臺(tái)，支持多個(gè)智能體在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)交互。場(chǎng)景重建器就像是一個(gè)修復(fù)專家，能夠從不完整或損壞的數(shù)據(jù)中恢復(fù)完整的場(chǎng)景。

二、技術(shù)路徑的三大分支

研究團(tuán)隊(duì)將整個(gè)技術(shù)領(lǐng)域劃分為三個(gè)主要分支，每個(gè)分支都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。這就像是三條不同的河流，最終都匯入同一片海洋。

視頻生成路徑是最接近人類視覺感知的方法。它就像是訓(xùn)練一個(gè)超級(jí)導(dǎo)演，能夠創(chuàng)造出各種逼真的視覺場(chǎng)景。這種方法的最大優(yōu)勢(shì)是生成的內(nèi)容看起來非常自然，人眼很難區(qū)分真假。在自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，視頻生成可以創(chuàng)造出各種罕見的交通場(chǎng)景，比如暴雨中的夜間駕駛或者施工路段的復(fù)雜情況，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供豐富的訓(xùn)練素材。

MagicDrive是這個(gè)領(lǐng)域的代表性研究，它就像是一個(gè)魔法師，能夠根據(jù)給定的場(chǎng)景描述和幾何條件生成高質(zhì)量的駕駛場(chǎng)景視頻。想象你告訴它"我想要一個(gè)陽光明媚的下午，在繁忙的十字路口，有一輛紅色轎車正在左轉(zhuǎn)"，它就能生成符合這些條件的逼真視頻。更令人印象深刻的是，它能夠保持多個(gè)攝像頭視角之間的一致性，就像是同時(shí)指揮多個(gè)攝影師從不同角度拍攝同一個(gè)場(chǎng)景，確保所有畫面在時(shí)間和空間上都完全匹配。

GAIA-1代表了另一種創(chuàng)新思路，它將文本描述、視覺信息和動(dòng)作指令融合在一起。這就像是一個(gè)能夠理解導(dǎo)演意圖的智能攝影師，不僅能拍攝美麗的畫面，還能根據(jù)劇本要求調(diào)整鏡頭運(yùn)動(dòng)和場(chǎng)景變化。這種多模態(tài)融合的方法使得系統(tǒng)能夠生成更加可控和多樣化的內(nèi)容。

Vista研究則專注于解決長(zhǎng)時(shí)間序列生成的問題。傳統(tǒng)方法生成長(zhǎng)視頻時(shí)容易出現(xiàn)時(shí)間不一致的問題，就像是一個(gè)健忘的畫家，前面畫的內(nèi)容和后面畫的內(nèi)容對(duì)不上。Vista通過創(chuàng)新的記憶機(jī)制和時(shí)間建模方法，能夠保持長(zhǎng)時(shí)間的一致性，生成更加連貫的長(zhǎng)視頻序列。

占用網(wǎng)格生成路徑則更注重幾何精確性。如果說視頻生成是在追求視覺真實(shí)感，那么占用網(wǎng)格生成就是在追求幾何真實(shí)感。這種方法就像是用數(shù)字積木精確地重建現(xiàn)實(shí)世界，每個(gè)小立方體都記錄著準(zhǔn)確的空間信息。

SSD研究開創(chuàng)了將擴(kuò)散模型應(yīng)用于3D語義數(shù)據(jù)生成的先河。擴(kuò)散模型原本是為圖像生成設(shè)計(jì)的，就像是一個(gè)能夠從噪音中"顯影"出清晰圖像的魔法過程。SSD將這種魔法擴(kuò)展到了3D空間，能夠從隨機(jī)的3D噪聲中生成有意義的3D場(chǎng)景結(jié)構(gòu)。

SemCity進(jìn)一步改進(jìn)了這種方法，通過引入初始的場(chǎng)景重建結(jié)果作為條件，大大提高了生成質(zhì)量。這就像是給畫家提供了一個(gè)粗略的草圖，讓他在此基礎(chǔ)上完善細(xì)節(jié)，而不是從一張白紙開始。這種方法顯著減少了生成結(jié)果中的幾何不一致問題。

OccWorld和OccSora則專注于4D占用網(wǎng)格的生成，也就是考慮時(shí)間維度的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。這就像是制作一個(gè)會(huì)動(dòng)的樂高動(dòng)畫，不僅要保證每一幀的幾何精確性，還要保證幀與幀之間的運(yùn)動(dòng)合理性。這些系統(tǒng)能夠根據(jù)車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)未來的占用情況，為路徑規(guī)劃和避障提供重要支持。

激光雷達(dá)生成路徑則專注于最高精度的幾何建模。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)雖然不如圖像直觀，但它提供了毫米級(jí)的精度信息，這對(duì)于需要精確定位和測(cè)量的應(yīng)用至關(guān)重要。

LiDARGen是這個(gè)領(lǐng)域的先驅(qū)研究，它首次將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于激光雷達(dá)點(diǎn)云生成。這個(gè)系統(tǒng)就像是一個(gè)精密的3D打印機(jī)，能夠根據(jù)給定的場(chǎng)景描述生成精確的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。不同于傳統(tǒng)的基于規(guī)則的生成方法，LiDARGen能夠?qū)W習(xí)真實(shí)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式和特征。

R2DM改進(jìn)了位置編碼方法，使得生成的點(diǎn)云在空間分布上更加準(zhǔn)確。這就像是改進(jìn)了3D打印機(jī)的定位系統(tǒng)，讓每個(gè)點(diǎn)都能精確地放置在正確的位置上。這種改進(jìn)對(duì)于需要高精度幾何信息的應(yīng)用特別重要。

WeatherGen則專注于特殊天氣條件下的點(diǎn)云生成。惡劣天氣是自動(dòng)駕駛面臨的重大挑戰(zhàn)，而收集這類數(shù)據(jù)又非常困難和危險(xiǎn)。WeatherGen能夠生成雨雪霧等各種天氣條件下的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)提供充足的訓(xùn)練素材。這就像是在實(shí)驗(yàn)室中模擬各種極端天氣條件，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的各種挑戰(zhàn)。

三、數(shù)據(jù)集和評(píng)估體系

要訓(xùn)練和評(píng)估這些世界建模系統(tǒng)，就需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就像培養(yǎng)一個(gè)孩子需要豐富的學(xué)習(xí)材料一樣。研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)整理了這個(gè)領(lǐng)域使用的各種數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集就像是不同類型的教科書，各有其特色和用途。

nuScenes數(shù)據(jù)集就像是一本全面的城市駕駛教科書，包含了1000個(gè)完整的駕駛場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景都有6個(gè)不同角度的攝像頭記錄，還配有激光雷達(dá)和雷達(dá)等多種傳感器數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)集特別適合訓(xùn)練需要多模態(tài)感知能力的系統(tǒng)，就像是讓學(xué)生從多個(gè)角度學(xué)習(xí)同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

Waymo Open數(shù)據(jù)集則更像是一本高質(zhì)量的駕駛手冊(cè)，雖然場(chǎng)景數(shù)量更多（1150個(gè)場(chǎng)景），但主要專注于5個(gè)攝像頭視角的數(shù)據(jù)。它的標(biāo)注質(zhì)量極高，特別是3D目標(biāo)檢測(cè)標(biāo)注，為訓(xùn)練精確的感知系統(tǒng)提供了優(yōu)質(zhì)素材。

CARLA數(shù)據(jù)集有些特殊，它不是真實(shí)世界的記錄，而是來自一個(gè)高度逼真的駕駛模擬器。這就像是一個(gè)可以無限擴(kuò)展的虛擬駕駛學(xué)校，研究者可以根據(jù)需要生成任意數(shù)量的訓(xùn)練場(chǎng)景，包括現(xiàn)實(shí)中很難遇到的極端情況。

評(píng)估這些系統(tǒng)的性能需要多個(gè)維度的指標(biāo)，就像評(píng)價(jià)一個(gè)學(xué)生不能只看一門功課的成績(jī)一樣。研究團(tuán)隊(duì)將評(píng)估指標(biāo)分為五個(gè)主要類別。

生成質(zhì)量評(píng)估主要關(guān)注生成內(nèi)容的真實(shí)感和多樣性。FID指標(biāo)就像是一個(gè)藝術(shù)評(píng)論家，比較生成圖像和真實(shí)圖像在特征空間中的分布差異，分?jǐn)?shù)越低說明生成內(nèi)容越接近真實(shí)。FVD指標(biāo)則專門評(píng)估視頻的時(shí)間一致性，確保生成的視頻不會(huì)出現(xiàn)跳躍或不連貫的現(xiàn)象。

預(yù)測(cè)質(zhì)量評(píng)估關(guān)注系統(tǒng)預(yù)測(cè)未來狀態(tài)的準(zhǔn)確性。這就像是測(cè)試一個(gè)天氣預(yù)報(bào)員的預(yù)測(cè)能力，看它能否準(zhǔn)確預(yù)測(cè)明天的天氣。IoU指標(biāo)測(cè)量預(yù)測(cè)的占用區(qū)域和真實(shí)占用區(qū)域的重疊程度，而Chamfer距離則測(cè)量預(yù)測(cè)點(diǎn)云和真實(shí)點(diǎn)云之間的幾何誤差。

規(guī)劃質(zhì)量評(píng)估特別重要，因?yàn)樽罱K這些系統(tǒng)要為實(shí)際的自動(dòng)駕駛提供支持。L2誤差測(cè)量規(guī)劃軌跡和專家軌跡之間的偏差，碰撞率則直接關(guān)系到安全性。PDMS分?jǐn)?shù)綜合考慮了進(jìn)展、間距和舒適度等多個(gè)因素，更全面地評(píng)估駕駛質(zhì)量。

重建質(zhì)量評(píng)估主要用于神經(jīng)模擬器，關(guān)注從新視角觀察場(chǎng)景的真實(shí)感。PSNR和SSIM測(cè)量像素級(jí)的重建精度，LPIPS則評(píng)估感知層面的相似度。這些指標(biāo)確保生成的虛擬場(chǎng)景在各個(gè)角度觀察時(shí)都保持高質(zhì)量。

下游任務(wù)評(píng)估測(cè)試世界模型對(duì)實(shí)際應(yīng)用任務(wù)的支持能力。比如，使用生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)在真實(shí)數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)如何，這直接反映了世界模型的實(shí)用價(jià)值。

四、實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域

這些世界建模技術(shù)的應(yīng)用前景就像是一片廣闊的海洋，每個(gè)領(lǐng)域都有其獨(dú)特的需求和挑戰(zhàn)。自動(dòng)駕駛是最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，也是推動(dòng)這項(xiàng)技術(shù)發(fā)展的主要?jiǎng)恿Α?/p>

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，世界建模技術(shù)就像是為司機(jī)提供了一個(gè)超級(jí)訓(xùn)練場(chǎng)。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛測(cè)試需要在真實(shí)道路上積累數(shù)百萬公里的駕駛數(shù)據(jù)，這不僅成本高昂，而且存在安全風(fēng)險(xiǎn)。而世界建模技術(shù)能夠生成各種復(fù)雜和罕見的駕駛場(chǎng)景，讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在虛擬環(huán)境中經(jīng)歷各種可能的情況。

比如，系統(tǒng)可以生成一個(gè)雨夜中的緊急避險(xiǎn)場(chǎng)景：前方突然出現(xiàn)障礙物，旁邊車道有其他車輛，路面濕滑。這種場(chǎng)景在現(xiàn)實(shí)中很難安全地進(jìn)行測(cè)試，但在虛擬環(huán)境中可以反復(fù)練習(xí)，直到系統(tǒng)掌握正確的應(yīng)對(duì)策略。更重要的是，系統(tǒng)可以嘗試不同的處理方案，評(píng)估每種方案的效果，從而選擇最優(yōu)策略。

機(jī)器人領(lǐng)域也是一個(gè)重要的應(yīng)用方向。機(jī)器人需要在復(fù)雜的3D環(huán)境中導(dǎo)航和操作，這需要對(duì)空間幾何有精確的理解。世界建模技術(shù)能夠?yàn)闄C(jī)器人提供豐富的虛擬訓(xùn)練環(huán)境，讓它們學(xué)會(huì)在各種復(fù)雜環(huán)境中工作。

想象一個(gè)家庭服務(wù)機(jī)器人，它需要在充滿家具和雜物的房間中移動(dòng)，同時(shí)避免碰撞或損壞物品。傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法需要在真實(shí)環(huán)境中反復(fù)試驗(yàn)，可能會(huì)造成損失。而使用世界建模技術(shù)，可以創(chuàng)建各種不同布局的虛擬房間，讓機(jī)器人在其中練習(xí)導(dǎo)航和操作技能，既安全又高效。

虛擬現(xiàn)實(shí)和游戲是另一個(gè)充滿潛力的應(yīng)用領(lǐng)域。用戶對(duì)虛擬環(huán)境的真實(shí)感和交互性要求越來越高，世界建模技術(shù)能夠創(chuàng)建更加逼真和動(dòng)態(tài)的虛擬世界。傳統(tǒng)的游戲場(chǎng)景是預(yù)先設(shè)計(jì)好的靜態(tài)環(huán)境，而基于世界建模的游戲能夠根據(jù)玩家的行為實(shí)時(shí)生成新的內(nèi)容和場(chǎng)景。

數(shù)字孿生技術(shù)在智慧城市建設(shè)中也有重要應(yīng)用。通過世界建模技術(shù)，可以創(chuàng)建城市的完整數(shù)字副本，實(shí)時(shí)反映城市的狀態(tài)變化。這個(gè)數(shù)字孿生不僅可以用于城市規(guī)劃和管理，還可以用于災(zāi)害預(yù)測(cè)和應(yīng)急響應(yīng)。比如，在發(fā)生洪水時(shí)，系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)水流的路徑和影響范圍，為救援工作提供重要參考。

醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用也很有前景。世界建模技術(shù)可以創(chuàng)建人體器官的精確3D模型，幫助醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)規(guī)劃和培訓(xùn)。外科醫(yī)生可以在虛擬環(huán)境中反復(fù)練習(xí)復(fù)雜的手術(shù)操作，降低真實(shí)手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。

工業(yè)制造也是一個(gè)重要應(yīng)用方向。在工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，世界建模技術(shù)可以創(chuàng)建生產(chǎn)線的精確模型，幫助優(yōu)化生產(chǎn)流程和預(yù)測(cè)設(shè)備故障。這就像是為工廠配備了一個(gè)預(yù)知未來的水晶球，能夠提前發(fā)現(xiàn)問題并采取措施。

五、技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向

盡管世界建模技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，但仍然面臨著多個(gè)重要挑戰(zhàn)，就像登山者在攀登珠峰時(shí)遇到的各種困難一樣。

首要挑戰(zhàn)是建立統(tǒng)一的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。目前不同研究團(tuán)隊(duì)使用不同的數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)，這就像是用不同的尺子測(cè)量同一個(gè)物體，得出的結(jié)果難以比較。缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)不僅影響了研究成果的比較，也阻礙了整個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，建立標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估框架是當(dāng)務(wù)之急。

長(zhǎng)時(shí)間序列生成是另一個(gè)重大技術(shù)挑戰(zhàn)。雖然現(xiàn)有方法能夠生成短期的高質(zhì)量?jī)?nèi)容，但在生成長(zhǎng)時(shí)間序列時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)累積誤差，導(dǎo)致內(nèi)容質(zhì)量逐漸下降。這就像是玩?zhèn)髟捰螒?，信息傳遞的鏈條越長(zhǎng)，最終的結(jié)果與原始信息的偏差就越大。解決這個(gè)問題需要在算法架構(gòu)和訓(xùn)練策略上進(jìn)行創(chuàng)新。

物理真實(shí)性是世界建模面臨的核心挑戰(zhàn)之一?，F(xiàn)有方法雖然能夠生成視覺上令人信服的內(nèi)容，但往往缺乏物理合理性。比如，生成的視頻中可能出現(xiàn)物體穿墻而過或者違背重力定律的現(xiàn)象。這種缺乏物理約束的生成結(jié)果無法滿足需要精確物理模擬的應(yīng)用需求。

計(jì)算效率也是一個(gè)不容忽視的問題。當(dāng)前的世界建模方法通常需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，這限制了它們?cè)趯?shí)時(shí)應(yīng)用中的部署。特別是對(duì)于需要即時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛或機(jī)器人控制，系統(tǒng)必須在毫秒級(jí)的時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的世界建模計(jì)算。

跨模態(tài)一致性是另一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。在多模態(tài)世界建模中，不同傳感器類型的數(shù)據(jù)需要保持嚴(yán)格的時(shí)空一致性。比如，攝像頭看到的物體位置必須與激光雷達(dá)測(cè)量的位置完全匹配，否則會(huì)導(dǎo)致感知錯(cuò)誤。實(shí)現(xiàn)這種一致性需要在算法設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過程中加入專門的約束機(jī)制。

面對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出了幾個(gè)重要的發(fā)展方向。首先是發(fā)展更加物理感知的生成模型，將物理定律直接嵌入到生成過程中。這就像是給AI系統(tǒng)上一堂物理課，讓它明白什么是可能的，什么是不可能的。

其次是開發(fā)更高效的推理算法，通過模型壓縮、知識(shí)蒸餾等技術(shù)降低計(jì)算復(fù)雜度。這就像是讓一個(gè)博學(xué)的教授把復(fù)雜的知識(shí)簡(jiǎn)化成學(xué)生容易理解的形式，既保持了核心內(nèi)容，又提高了傳授效率。

實(shí)時(shí)生成能力的提升也是重要方向。未來的世界建模系統(tǒng)需要能夠根據(jù)實(shí)時(shí)輸入快速生成相應(yīng)的場(chǎng)景，這對(duì)算法的并行化和硬件優(yōu)化提出了更高要求。

跨模態(tài)統(tǒng)一建模是另一個(gè)重要發(fā)展方向。目前針對(duì)視頻、占用網(wǎng)格和激光雷達(dá)的建模方法相對(duì)獨(dú)立，未來需要開發(fā)能夠統(tǒng)一處理多種數(shù)據(jù)類型的通用架構(gòu)。這就像是培養(yǎng)一個(gè)多才多藝的藝術(shù)家，既能畫畫，又能雕塑，還能制作音樂。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的應(yīng)用也是未來趨勢(shì)。借鑒自然語言處理領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)，通過在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，有望大大提升世界建模的效果和泛化能力。

最后，建立開放的評(píng)估平臺(tái)和數(shù)據(jù)共享機(jī)制將推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展。這就像是建立一個(gè)學(xué)術(shù)交流平臺(tái)，讓全世界的研究者能夠分享數(shù)據(jù)、比較方法、交流經(jīng)驗(yàn)，共同推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。

Q&A

Q1：3D和4D世界建模是什么？和我們平時(shí)看到的視頻有什么區(qū)別？

A：3D和4D世界建模就像搭建超級(jí)逼真的虛擬世界。傳統(tǒng)2D方法就像制作圖冊(cè)，只能看不能探索。3D建模像建造立體房屋模型，可以從各角度觀察。4D建模更進(jìn)一步，像制作立體電影，有空間深度還有時(shí)間流動(dòng)。和平時(shí)視頻不同的是，這些模型包含精確的幾何信息和物理規(guī)律，AI可以在其中真正"生活"和學(xué)習(xí)，就像《黑客帝國(guó)》中的虛擬世界一樣。

Q2：這些世界建模技術(shù)主要用在哪些地方？對(duì)普通人有什么影響？

A：主要應(yīng)用包括自動(dòng)駕駛汽車的訓(xùn)練、機(jī)器人學(xué)習(xí)、虛擬現(xiàn)實(shí)游戲、智慧城市建設(shè)等。對(duì)普通人來說，未來的自動(dòng)駕駛會(huì)更安全可靠，因?yàn)锳I在虛擬世界中經(jīng)歷了各種復(fù)雜場(chǎng)景的訓(xùn)練。游戲體驗(yàn)會(huì)更加真實(shí)互動(dòng)，虛擬現(xiàn)實(shí)更加沉浸。智能家居機(jī)器人會(huì)更聰明，能夠在復(fù)雜環(huán)境中自如工作。醫(yī)療方面，醫(yī)生可以在虛擬環(huán)境中練習(xí)手術(shù)，降低真實(shí)手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

Q3：目前這些技術(shù)還面臨哪些困難？什么時(shí)候能真正普及？

A：主要困難包括長(zhǎng)時(shí)間生成容易出錯(cuò)、物理真實(shí)性不足、計(jì)算資源需求大、不同技術(shù)方法缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等。就像登山遇到的各種困難一樣。研究團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)更高效的算法、加入物理約束、建立統(tǒng)一評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。雖然技術(shù)進(jìn)展很快，但要真正普及還需要幾年時(shí)間，特別是在計(jì)算效率和成本控制方面還需要進(jìn)一步突破。不過在某些專業(yè)領(lǐng)域如自動(dòng)駕駛測(cè)試，已經(jīng)開始實(shí)際應(yīng)用了。