
家人们,咱玩游戏的时候,肯定都碰到过那种让人直挠头的 bug 吧? 就比如说,那虚拟的水杯“啪嗒”一声掉地上了,结果跟没事儿人似的,一点没碎;还有那椅子,好好地飘在半空中,跟会轻功似的;更离谱的是,那机器人抓东西,手直接穿模过去了,就好像那东西不存在一样。 这些场景,简直太出戏了,好好的游戏体验一下子就被拉低了。
其实啊,这些问题的根源就在于传统的 3D 模型,它们往往就只是长得像那么回事儿,却没有真实世界里的“物理灵魂”。 就好比一个人,空有一副好看的皮囊,却没有内涵。 不过呢,到了 2025 年 NeurIPS 大会上,南洋理工大学、商汤科技 S - Lab 和上海人工智能实验室联手搞出了一个 PhysX - 3D,这玩意儿直接就把这个老大难问题给解决了,简直就是 3D 资产生成领域的一场“物理革命”啊! 这就好比在黑暗的房间里突然亮起了一盏明灯,让人眼前一亮。
传统 3D 模型:中看不中用的“花瓶”
在 PhysX - 3D 出现之前,3D 资产生成那可是 AI 领域的热门赛道,就像大家都挤破头去抢的一块大蛋糕。 但是呢,做出来的东西大多是“中看不中用”的样子货。 不管是游戏开发、机器人训练还是虚拟仿真,都被这几个问题折腾得够呛。
最直观的问题就是“物理逻辑崩坏”。 传统 AI 生成 3D 模型的时候,眼里就只有“长啥样”,根本不管“怎么用”。就比如说生成一个杯子,那杯子的壁可能薄得跟纸一样,按照常理,这杯子掉地上肯定得碎啊,可这模型倒好,跟坚不可摧的钢铁侠似的,怎么摔都没事。 再比如说做一把折叠椅,椅腿和坐垫的连接完全不符合力学原理,这要是在现实里,一坐上去估计就散架了,可在虚拟世界里,它却能正常“使用”,你说气人不气人?
有游戏开发者忍不住吐槽:“以前做个可交互道具,AI 生成基础模型后,得花 3 倍时间手动加物理参数,不然根本没法用。 ”这就好比你买了一个房子,但是里面的水电线路啥都没有,你还得自己花钱请人来安装,多麻烦呐!
更麻烦的还有“属性缺失”的问题。 一个真实的锤子,我们都知道它有多重,木头柄和铁锤头的硬度不同,还能用来敲东西。 但是传统 3D 模型里,这些关键信息都是空白的。 就像一个盲人摸象,只知道个大概,却不知道细节。 机器人实验室想用 AI 生成教具,结果模型没有“重量”“抓握点”这些数据,机器人根本不知道怎么下手,只能从头人工标注,这效率低得离谱。
要让 3D 模型带物理属性,以前要么靠设计师逐个参数调,要么用零散的数据集拼凑。有数据显示,单个高精度工业 3D 模型的物理属性标注,平均要花 3 个工程师一周时间,这成本高得吓人啊! 这也难怪很多中小游戏公司宁愿用“反物理”模型,也不愿投入资源做真实物理效果。 说白了,传统 3D 生成就像只会画素描的画家,画出的东西有轮廓却没有质感、重量和功能,根本融入不了真实物理场景。 这就好比一个没有灵魂的躯壳,徒有其表罢了。
PhysX - 3D:给 3D 模型注入“物理灵魂”
就在大家对“反物理 3D 模型”忍无可忍的时候,PhysX - 3D 带着全新思路闪亮登场了。它的核心逻辑特别简单,就是在生成 3D 模型的时候,先把“物理规矩”刻进骨子里,而不是事后补补丁。 这就好比盖房子,先把地基打得稳稳的,后面盖起来就省心多了。
这套范式主要靠“一个数据集 + 一个生成框架”两大支柱撑起来。 先看打底的“物理数据库”——PhysXNet,这可是研究团队花大功夫攒出来的“D 物理百科全书”,也是全球首个系统性标注物理属性的 3D 数据集。 为了保证数据质量,团队还搞了“人在回路”的标注流程:先用 GPT - 4o 初步标注,再派专人审核修正,光基础版就包含 2.6 万个带完整物理属性的 3D 对象。 这还不够用? 还有扩展版 PhysXNet - XL,里面有 600 多万个程序化生成的标注对象,从日常用品到工业零件应有尽有,就像一个超级大的超市,啥东西都有。
有了数据打底,生成框架 PhysXGen 就有了用武之地。 这玩意儿的聪明之处在于,它生成 3D 模型时是“几何 + 物理”同步进行,而不是先画样子再补物理。 就比如说生成一把螺丝刀,它会先根据“金属刀头 + 塑料刀柄”的材料属性,确定两者的硬度差异和连接方式;再根据“拧螺丝”的功能需求,设计刀柄的握持弧度和刀头的受力结构。 整个过程就像工匠做真实工具,每一步都得符合物理逻辑。 这就好比一个经验丰富的老工匠,每一个步骤都精雕细琢,力求完美。
实验数据最有说服力了:和基于 GPT 的传统方法比,PhysXGen 在物理尺度、材料、运动学、可供性四个关键维度,分别提升了 24%、64%、28% 和 72%。简单说,生成的模型不仅长得像,“用起来”也和真实世界没啥两样。 这就好比一个仿真的机器人,不仅外形和真人一样,连动作和反应都跟真人差不多,让人分不清真假。
PhysX - 3D 落地:多个行业的“福音”
PhysX - 3D 可不是实验室里的花架子,一旦落地,多个行业的生产效率能直接翻倍,甚至还能催生出新玩法。
游戏行业首当其冲要“降本增效”。 以前做开放世界游戏,光道具物理调试就是个巨坑。 就比如说设计一个可破坏的房间,桌子、杯子、花瓶的材质不同,碎掉的样子和声音都不一样,得设计师逐个设置参数,一个房间可能要磨一个月。 这就好比你要做一个复杂的拼图,每一块都得小心翼翼地拼,特别费时间和精力。 现在用 PhysX - 3D,生成这些道具时自带物理属性,陶瓷杯掉地上自动碎成符合力学的碎片,木质桌子被撞会按纹理断裂,甚至能直接联动物理引擎出音效。 有业内人士估算,这能把游戏道具开发周期缩短 60% 以上。 这对于游戏开发者来说,简直就是福音啊! 就像给一辆慢车装上了火箭发动机,速度一下子就提上去了。
机器人训练更是迎来“加速神器”。 机器人学东西全靠“实践”,但真实场景里试错成本太高——抓坏一个精密零件可能损失上万,摔倒一次可能报废硬件。 以前用传统 3D 模型做虚拟训练,机器人学的都是“假动作”:抓杯子时不知道用力轻重,开门时不知道门把手的受力点。 现在有了 PhysX - 3D 生成的带物理属性的模型,机器人在虚拟世界里抓杯子,能感受到“陶瓷杯轻、金属杯重”,开门时知道“拧门把手要转 30 度”,虚拟训练的效果和真实场景几乎没差别。 上海人工智能实验室的工程师透露,用这套模型训练的抓取机器人,真实场景成功率从 58% 提到了 89%。 这就好比一个学生,在虚拟教室里进行了充分的练习,到了真正的考场上就能得心应手,取得好成绩。
工业仿真和虚拟办公也能沾光。比如说汽车厂商做碰撞测试,以前要建高精度物理模型,耗时几个月;现在用 PhysX - 3D 能快速生成带材料强度、结构受力属性的零件模型,虚拟碰撞的形变、断裂效果和真实实验偏差不到 5%。 远程协作时用的虚拟教具,比如解剖模型、机械零件模型,不仅能看细节,还能模拟“拆卸”“组装”的物理过程,手感和真实操作几乎一致。 这就好比你在虚拟世界里就能进行一场真实的手术或者机械维修,提前熟悉操作流程,到了实际操作的时候就不会手忙脚乱。
甚至连元宇宙和 AR/VR 也能更“真实”。 以后在元宇宙里搬家具,椅子会有“重量感”,放不稳会倒;AR 试穿高跟鞋,能模拟“走路时鞋跟受力”的状态,告诉你会不会磨脚。 这些以前想都不敢想的细节,PhysX - 3D 都能轻松实现。 这就好比你进入了一个全新的世界,在这个世界里,一切都和现实世界一样真实,甚至比现实世界还要精彩。
普及之路:挑战重重
虽说 PhysX - 3D 已经很能打了,但要真正普及,还有几道坎要跨。
首先是“极端场景 hold 不住”。 目前它对常见物品的物理属性处理得很好,但遇到复杂的复合场景就有点吃力。 比如说生成“装满水的保温杯从 10 楼掉下来”,它能算准保温杯本身的破碎效果,却难精准模拟水洒出来后的流动轨迹和溅落状态;再比如说生成“生锈的合页”,很难体现出“生锈导致转动卡顿”的物理特性。 研究团队也承认,极端环境、磨损老化等复杂物理效应,还需要更多数据训练。 这就好比一个运动员,在平时的训练中表现出色,但到了极端的环境下,就可能发挥失常。
然后是“计算成本不低”。 同步生成几何和物理属性,比单纯画模型要消耗更多算力,生成一个简单的杯子还好,要是生成带上千个零件的发动机模型,普通显卡根本扛不住,得用高端算力集群。 对中小公司来说,这可能是笔不小的开支。 不过团队透露,正在优化算法,目标是把普通场景的算力需求降低一半。 这就好比你要开一辆豪车,但是豪车的油耗比较高,对于一些经济条件不太好的人来说,可能有点负担不起。
还有“行业适配要时间”。 现在主流的游戏引擎、机器人仿真平台,都是按“先模型后物理”的逻辑设计的。 PhysX - 3D 生成的带物理属性的模型,要无缝接入这些平台,还得做适配开发。 比如说某知名游戏引擎厂商就说,得更新底层接口才能充分利用这些物理数据,这个过程可能要半年到一年。 这就好比你要把一个新的零件安装到一台旧的机器上,需要对机器进行一些改造,才能让零件正常工作。
深远意义:AI 理解真实世界的关键一步
很多人觉得 PhysX - 3D 只是个“D 生成工具”,但往深了想,它其实是 AI 理解真实世界的关键一步。 以前 AI“看世界”是碎片化的:看到杯子知道是圆的,看到锤子知道是硬的,但不知道“杯子掉地上会碎”“锤子能敲钉子”这些物理逻辑。 PhysX - 3D 通过给 3D 模型绑定物理属性,相当于给 AI 搭建了“物理知识图谱”——不仅知道“是什么”,更懂“为什么”和“怎么用”。 这对具身智能的推动可不是一星半点,具身智能就是让 AI 像人一样在物理世界里行动,而理解物理规则是基础。 比如说家庭服务机器人,要帮人递杯子、开抽屉,就得知道“杯子怕摔”“抽屉要拉才能开”。 有了 PhysX - 3D 的技术积累,AI 能更快掌握这些常识,未来机器人入户可能真的不用“先摔一百个杯子”积累经验了。 这就好比一个孩子,通过学习和生活经验的积累,逐渐明白了各种道理,能够更好地适应社会。
从行业发展看,PhysX - 3D 很可能会成为 3D 资产生成的“行业标准”,就像当年智能手机统一了移动设备的交互逻辑,以后不管是游戏、机器人还是工业领域,大家可能都会用“PhysX 标准”来要求 3D 模型——不仅要逼真,更要符合物理规律。 研究团队已经计划开放 PhysXNet 的部分数据和 PhysXGen 的基础版本,让更多开发者参与进来完善生态。 这就好比一个开源的社区,大家一起贡献自己的力量,让这个社区变得更加繁荣。
结语:物理革命的号角已经吹响
PhysX - 3D 的横空出世,本质上是给 AI 装上了“物理眼睛”,让它从“画得像”的初级阶段,迈入了“用得真”的高级阶段。 以前 3D 生成是“美工活”,现在变成了“工程师活”——既要好看,更要符合真实世界的规矩。 有人问,这玩意儿真能改变行业吗? 看看历史就知道:当年 GPU 的出现让 3D 游戏普及,现在 PhysX - 3D 可能会让“物理真实的 3D 内容”成为标配。 再过一两年,我们玩游戏时可能再也见不到“飘在空中的椅子”,机器人能精准抓握任何物品,虚拟仿真和真实实验的差距小到可以忽略。 当然,PhysX - 3D 现在还不是完美的,但它已经指明了方向:AI 要融入真实世界,先得懂物理法则。 从这个角度看,这波 3D 生成的“物理革命”,才刚刚开始。
信息来源:2025 年 NeurIPS 大会相关报道、南洋理工大学、商汤科技 S - Lab 和上海人工智能实验室相关资料
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