在香港中文大学（深圳），一间名为GAP的实验室正试图弥合虚拟与现实之间的界限。实验室负责人韩晓光教授将研究重心从三维重建转向具身智能与世界模型构建，这一转变在学术界引发关注。他通过社交平台持续分享技术思考，将专业讨论与公众互动结合，形成独特的学术传播模式。这种开放姿态折射出新一代科研工作者突破传统边界的探索精神。
三维生成技术正经历关键转型期。早期研究聚焦于特定类别物体的三维重建，例如椅子、车辆等，通过深度学习模型实现单张图像到三维模型的转换。随着Stable Diffusion等文本生成图像技术的成熟，开放世界三维生成成为新热点。研究者开始尝试用自然语言直接生成三维模型，尽管生成速度仍需优化，但已突破类别限制。当前技术已进入大模型阶段，商业应用如混元3D等工具，能够基于单张图片生成高质量三维模型。
技术演进中暴露的矛盾促使行业重新思考发展方向。传统三维内容创作流程包含概念设计、建模、纹理贴图等十余个环节，最终输出视频成果。视频生成技术的突破性进展，使得文本到视频的生成成为可能，这对三维生成领域构成直接冲击。三维生成技术面临的物理真实性不足、空间一致性缺失、内容可控性差等问题，在视频生成领域同样存在，但后者在交互可控性方面的进展引发危机感。
视频生成模型的可控性突破成为关键转折点。最新推出的Sora2和Veo3系统已展示初步交互能力，用户可控制视角变化实现场景漫游。这种发展态势迫使行业重新审视三维技术的必要性。三维生成领域提出四种技术路径应对挑战：完全摒弃三维的端到端生成、利用三维仿真作为世界模拟器、将三维信息作为控制信号输入、使用三维合成数据辅助训练。这些方案均试图在保持生成效率的同时，解决物理真实性和长程记忆问题。
世界模型构建引发多维技术路线争论。该领域可划分为三类：服务于人类认知的宏观模型、满足个性化体验的虚拟世界、赋能机器的具身智能模型。在可交互场景中，三维技术展现出不可替代性。以自动驾驶为例，车辆决策需预测环境变化，这要求世界模型具备物理规律建模能力。VR设备提供的沉浸式体验同样依赖三维空间感知，触觉反馈等交互需求进一步强化三维技术的必要性。
具身智能发展凸显三维技术的基础地位。机器人学习人类操作行为时，需精确捕捉人手与物体的三维交互动态。仿真环境训练要求生成可交互的三维场景，确保机器人安全试错。制造领域从数字模型到实体产品的转化过程，完全依赖三维数据支撑。牙齿生成等医疗项目证明，高精度三维模型是智能制造的基石。
技术路线分歧聚焦于显式与隐式建模之争。隐式方法通过端到端神经网络处理任务，将物理规律编码于潜变量中，但形成"黑箱"系统。显式方法则分步建模，先重建三维几何模型，再结合物理参数进行计算。汽车碰撞预警系统的对比显示，显式可视化方案能提供更强的安全感。人类认知局限决定三维建模的不可替代性，高维潜变量难以理解，而三维空间是人类直觉可感知的维度。
可解释性成为AI发展的关键平衡点。当前技术发展过度侧重性能提升，忽视解释性需求。三维技术因其直观性，成为建立人机信任的重要桥梁。正如古代帝王追求长生不老却不懂炼丹原理的隐喻，现代AI系统若缺乏可解释性，终将引发使用者信任危机。三维建模提供的可视化路径，为破解这一困境提供了可能方向。
