大模型技术发展 - 当前技术发展尚未遇到极限 跨模态整合仍有巨大潜力未被挖掘 如DALL-E 3结合语言模型与扩散模型已实现惊人图像生成效果 [10] - GPT-4o采用语言模型的Next-Token-Prediction方式 展示出图像编辑和用户需求理解的突破性能力 [10] - Scaling law在多模态背景下讨论为时尚早 当前重点在于深度挖掘语言模型能力并探索与其他模态结合的上限 [11] 空间智能演进 - 发展历程从数字孪生/仿真平台起步 逐步扩展至VR/元宇宙 光场技术提升沉浸体验质量 [12] - 神经网络技术如NeRF推动空间智能从数字复刻转向智能理解 生成式AI进一步实现空间创造能力 [12] - 文生3D技术突破传统建模限制 通过单张图片实时生成三维结构 CLAY项目获SIGGRAPH最佳论文提名 [14] 关键技术瓶颈 - 3D场景数据严重不足 真实世界复杂物体交互数据尤其匮乏 如家庭环境物品分布变化案例 [18] - 三维表达方式未统一 NeRF/SDF/Mesh参数化等方案各有优劣 影响数据利用效率 [26] - 物理规则建模是核心难点 需解决物体间动态关系模拟 如堆叠物体操作中的连锁反应 [20] 行业应用前景 - 短期聚焦影视/游戏内容生成 大幅降低元宇宙构建成本 中长期成为具身智能基础模型 [42] - 低空经济是潜力场景 无人机配送需厘米级空间精度 相关研究年底将展示demo [45] - 养老机器人需突破翻身/洗澡等刚需功能 15年内有望成熟 需解决负重与安全平衡 [49] 研究方法论创新 - 引入"行动者网络理论" 认为三维物体具有潜在行动力 其变化会显著影响环境 [16] - 整体性方法强调感知-认知-行为协同 如NLOS成像技术可推断物体背面几何形态 [36][37] - 合成数据与真实数据互补 通过跨模态学习缓解3D数据不足 如文本描述辅助推断物体关系 [19] 教育范式变革 - 编程课程将提前至高中阶段 学生接受度与能力提升显著 AI课程将成为通识教育 [52] - 教学模式转向短课程快迭代 美国quarter system显示课时压缩有助于内容更新 [8][53] - 教师需对接工业界痛点 传统教材被教参取代 持续学习能力成为核心要求 [53]