文章核心观点 - 大语言模型在语言理解和生成方面展现出强大能力，但仅依赖语言不足以支撑真正的智能，构建能够理解和操作世界的空间智能与世界模型成为下一代人工智能发展的关键方向[2][4] - 空间智能被定义为在三维空间中进行推理、理解、移动和交互的深层能力，与语言智能互补，是通往通用人工智能不可或缺的拼图[4] - 语言是对三维世界的“有损压缩”，而视觉和空间感知是更接近“无损”的表征方式，让AI理解像素和三维空间中的物理规律难度高于处理符号化语言[10][11] - World Labs公司推出的Marble模型是全球首个高保真度3D世界生成模型，旨在突破模型“只懂文本”的限制，具备在三维环境中定位、推理、模拟、生成和执行任务的能力[15][17] 空间智能的必要性与理论基础 - 从生物演化角度看，大自然花费5.4亿年优化动物的视觉感知与空间行动能力，而人类语言形成历史仅约50万年，忽视这5.4亿年的进化积淀仅通过语言构建通用人工智能是不合理的[7][8] - 空间智能是人类进行高级科学创造不可或缺的思维工具，DNA双螺旋结构的发现就依赖于高强度空间推理，通过在三维空间中对分子结构进行几何构建和逻辑验证而完成[12][13] - 根据多元智能理论，人类智能是多维度的，至少具备八种相互独立的智能，空间智能与语言智能并非对立而是互补关系[4][5] Marble模型的技术特点 - 模型采用多模态输入方式，用户可输入文本描述、单张图像或一组图像，并能基于照片在虚拟空间中重构3D模型[20] - 具备交互式编辑功能，用户可对生成场景下达具体修改指令，模型能根据新约束条件重新生成并调整整个3D世界，形成“生成-反馈-修改”的闭环[20][21] - 选择Gaussian Splats作为3D世界的基础原子单元，通过大量3D高斯体表示和渲染场景，实现了在移动设备上30fps甚至60fps的实时渲染能力[24][25] - 模型架构基于Transformer，其本质是集合模型而非序列模型，置换等变的特性使其天然适合处理3D空间数据[28][29] Marble模型的应用场景 - 在创意与影视领域提供精确的相机放置控制，能极大降低特效制作门槛和成本，成为电影工业强大的生产力工具[21][31] - 室内设计成为典型涌现用例，用户通过手机拍摄厨房照片即可在虚拟空间重构3D结构并随意尝试各种设计方案，无需掌握复杂CAD软件[31][32] - 在机器人领域可作为强大模拟器，生成高保真合成数据填补真实数据与互联网视频之间的鸿沟，为具身智能体提供零成本虚拟训练环境[34][35] 技术发展趋势与挑战 - 当前世界模型面临的最大挑战是视觉真实与物理真实的差距，生成看起来合理的3D场景不等于模型理解物理定律[27] - 公司正在探索将传统物理引擎与生成式模型结合的混合路径，包括通过物理引擎生成模拟数据训练模型，以及给Splats赋予物理属性等方式[27][28] - 在算力被巨头垄断的时代，学术界应专注于探索短期内看似不可行但具备长远颠覆性的研究方向，如打破硬件彩票现象，寻找替代矩阵乘法的计算原语[36][37][38]