AI发展瓶颈与空间智能 - 当前AI繁荣存在根本性局限，语言大模型无法理解物理世界的复杂性，空间智能是AGI缺失的关键拼图[1][11] - 视觉智能进化历时5.4亿年，远超语言能力的50万年进化周期，三维世界理解是AI根本问题[11] - World Labs聚焦空间智能连续谱，涵盖从生成到重建的全场景应用，包括元宇宙内容创作和机器人学习[16][17] ImageNet的历史突破 - ImageNet项目始于18年前，当时AI领域数据稀缺，计算机视觉算法几乎不可行[2] - 2009年开源数据集并发起ImageNet挑战赛，初始错误率30%，2012年AlexNet通过卷积神经网络和双GPU并联实现突破性进展[3][4][5] - 该突破标志着数据、GPU和神经网络首次联合发挥作用，被行业称为"AlexNet时刻"[5] 计算机视觉发展路径 - 从单一物体识别(ImageNet)到场景描述(2015年图像生成文字说明)，再到三维世界建模的技术演进[7][8][9] - 生成式AI实现图像描述的反向过程，扩散模型使文本生成图像成为可能[8][9] - 视觉处理面临三维结构、投影病态问题和物理规律约束等核心挑战[14][15] World Labs技术方向 - 团队集结可区分渲染框架创建者、神经风格迁移专家和NeRF论文作者等顶尖人才[14] - 开发区别于LLMs的新型架构，解决三维空间组合爆炸问题，需构建结构性先验[16] - 应用场景覆盖3D艺术创作、工业设计、机器人学习和元宇宙内容生成[17][19] 行业生态与学术建议 - AI发展需要多元开源策略共存，Meta通过开源繁荣生态，部分公司依赖闭源创造营收[29][30] - 博士生应选择产业界难以解决的基础性问题，如跨学科AI、表示学习和小样本学习等方向[26][27] - 学术界在理论层面存在模型可解释性、因果关系等未解难题，具有突破潜力[27]