2024年12月，在东京圆满落幕的第十七届SIGGRAPH Asia大会吸引了来自全球的学者和行业专家，成为计算机视觉领域的一次盛会。此次大会以“好奇之心”为主题，吸引了创纪录的注册人数和论文投稿，充分展示了学术界在3D生成和具身智能等前沿领域的热情。尤其是华人学者的参与，成为大会的一大亮点，他们在多个场合分享了创新的研究成果，为整个会议注入了活力。这不仅突显了计算机视觉领域的广泛关注，也预示着这一领域未来的发展趋势，将更多地集中在如何将理论应用于实际。

　　在大会上，两大派别的研究竞争愈发明显：新兴的3D生成与具身智能研究向前推进，而传统的几何建模和处理仍然扮演着重要的角色。新兴派研究者们的热情，尤其是在3D AIGC（3D生成艺术智能）领域，显示出这一新兴技术的潜力。然而，尽管论文成果如雨后春笋般涌现，传统派的深厚积累和实践经验仍不可小觑，为新的理论创新提供了重要的支撑。

　　展区的热闹场面同样引人注目，各种尖端技术展示琳琅满目。特别是动作捕捉和3D生成技术的画面，成为展位的主角。参展的公司多为中韩两国的前沿企业，如影眸和VAST，展出他们在AIGC领域的创新成果。从产业化角度来看，目前3D应用仍未达到多模态大模型的高度，但以深圳大学冯老师的观点为引导，3D的发展前途依旧广阔。未来，随市场的逐步扩大和技术的成熟，3D生成将成为数字媒体内容的重要组成部分，助力进入体积视频、元宇宙等新型应用。

　　与此同时，技术细节仍需打磨。业内对于3D生成的方式存在不同路径选择的分歧，尤其在端到端模型与多步迭代方法的应用上。当前技术尚未完全成熟，因此AIGC在实际应用中的推广进展较慢。这一方面是因用户对3D的认知与需求有待提升，另一方面在经济范围内，初步应用大多分布在在游戏和电商等较近的日常生活领域，而工业应用则显得相对更为成熟。

　　就最新技术成果而言，海外公司如Meta的3DGen、Adobe的LRM等，正在不断推动3D生成技术的前沿发展。国内的影眸科技则在SIGGRAPH上获得了荣誉奖，其3D生成模型CLAY突破了传统的2D升维限制，直接通过3D数据集进行训练，展现出未来潜力。VAST的技术团队则开发了一种基于rectified flow的大规模形状生成模型，能够在采样步数较少的情况下实现高精度的结果。

　　然而，数据的获取和处理仍是3D生成技术的关键障碍。专家提醒，数量庞大的高质量3D训练数据是成功的基础。与更具规模的新兴公司相比，缺乏优质数据的小型团队难以实现同样的技术成果，这无疑影响了他们的模型精度和泛化性。各公司对数据质量的重视，折射出市场之间的竞争的激烈。同时，3DTokenizer的技术发展仍面临挑战，亟需突破。

　　在面对未来发展时，业内人士指出3D生成的应用场景仍需进一步理清。目前，多家厂商主要关注游戏、设计、3D打印等具体场景。展望未来，实时低成本的3D内容创作、用户生成内容（UGC）等领域，将成为重要的市场焦点。对于从业者来说，如何切入这些场景，以及怎么样做技术上的精细化管理，将直接影响市场竞争力。

　　最后，展会的各项展示和讨论提供了丰富的信息源自，让人们对3D AIGC和具身智能的未来充满期待。这一领域或许正处于变革的边缘，处于技术成熟与大范围的应用的起点。随着行业持续不断的发展，潜在的投资机会以及进一步的科技突破，将不仅推动学术研究的深度，也将对整个社会的数字化转型产生深远影响。返回搜狐，查看更加多