這項由新加坡國立大學、新加坡管理大學和南洋理工大學等多家頂尖學府聯合開展的開創性研究，於2025年1月發表在電腦視覺頂級期刊上。研究團隊由孔令東、楊衛斯利、梅建標等數十位研究者組成，他們來自全球多個知名研究機構。有興趣深入了解的讀者可以通過https://github.com/worldbench/survey訪問完整的研究資料和代碼。
想像一下，如果我們能夠像電影《駭客任務》中那樣創建一個完全虛擬但又真實無比的世界，讓機器人和AI系統在其中學習、訓練和成長，那將是怎樣的場景？這正是世界建模研究試圖解決的核心問題。傳統的AI系統就像是只能看二維畫冊的孩子，雖然能認識各種圖片，但對真實世界的三維空間和時間變化缺乏深刻理解。而這項研究就像是給AI戴上了3D眼鏡，讓它們能夠真正"看見"和"理解"我們生活的立體世界。
這個研究領域之所以如此重要，可以用一個簡單的類比來理解。如果說傳統的AI是在學習如何看照片，那麼3D和4D世界建模就是在教AI如何在真實空間中生活和工作。就像人類嬰兒需要通過觸摸、爬行、探索來理解空間概念一樣，AI系統也需要一個能夠模擬真實物理世界的"虛擬遊樂場"來學習如何在三維世界中導航、操作物體和做出決策。
此前的研究大多專注於二維圖像和影片的生成，就像是教孩子畫畫卻不讓他們接觸真實的積木和玩具。這種方法在處理平面內容時表現不錯，但當涉及到需要理解深度、距離、物體遮擋關係以及物理運動規律的任務時，就顯得力不從心了。特別是在自動駕駛、機器人操作、虛擬現實等需要精確空間理解的應用中，這種局限性變得尤為明顯。
研究團隊發現，當前的世界建模研究存在一個嚴重的碎片化問題。不同研究組使用不同的定義、方法和評估標準，就像是不同的建築師使用完全不同的度量單位建造房屋，最終無法形成統一的建築群。缺乏統一的標準使得研究成果難以比較，也阻礙了整個領域的快速發展。
為了解決這些問題，研究團隊決定做一件前人從未做過的事情：創建第一個專門針對3D和4D世界建模的全面調研。他們像是繪製一張詳細的探險地圖，標明了這片新大陸上的各種地形、道路和重要地標。這份調研不僅整理了現有的所有重要研究成果，還建立了統一的分類系統和評估標準，為整個領域提供了一個清晰的發展路徑。
一、什麼是3D和4D世界建模
要理解3D和4D世界建模，我們可以把它想像成搭建一個超級逼真的虛擬世界。傳統的2D建模就像是製作一本精美的圖冊，雖然圖片很漂亮，但你無法走進去探索。而3D建模就像是建造一個立體的房屋模型，你可以從各個角度觀察，甚至想像自己在其中行走。4D建模則更進一步，它就像是製作一部立體電影，不僅有空間的深度，還有時間的流動，物體會移動、變化，環境會發生動態演變。
在這個研究中，團隊重點關注三種不同類型的"建築材料"來構建這些虛擬世界。第一種是影片數據，就像是用攝像機記錄的連續畫面，能夠捕捉物體的運動和變化。這種方法的優勢在於能夠生成人眼看起來非常自然的畫面，就像我們平時看的電影一樣流暢。但它的問題在於缺乏精確的幾何資訊，就像一幅逼真的風景畫，看起來很美，但你無法準確測量畫中山峰的實際高度。
第二種建築材料是占用網格，這聽起來很技術化，但其實可以簡單理解為三維像素。想像你用樂高積木搭建一個房屋，每個積木塊要麼是實心的（被占用），要麼是空心的（未被占用）。占用網格就是這樣將空間劃分成無數個小立方體，每個立方體都標記著是否有物體存在。這種方法的好處是能夠精確表示物體的幾何形狀和空間關係，就像建築師的精確圖紙一樣。
第三種建築材料是雷射雷達點雲數據。雷射雷達就像是一個超級精確的測距儀，它發射雷射束測量周圍物體的距離，從而生成由無數個3D坐標點組成的"點雲"。每個點都記錄了空間中一個具體位置的資訊，就像是用無數個針尖在空中標記出物體的輪廓。這種數據特別適合需要高精度幾何資訊的應用，比如自動駕駛汽車需要精確知道前方障礙物的確切位置和距離。
研究團隊將世界建模分為兩種基本類型：生成式建模和預測式建模。生成式建模就像是一個創意無限的藝術家，能夠從無到有創造出全新的虛擬場景。你可以告訴它"我想要一個下雨天的城市街道"，它就能憑空生成這樣的場景。預測式建模則更像是一個經驗豐富的預言家，它觀察當前的情況，然後預測接下來會發生什麼。比如，給它展示一輛汽車正在轉彎的畫面，它能預測這輛車在下一秒鐘會出現在哪個位置。
這兩種建模方式各有用武之地。生成式建模特別適合創建訓練數據和測試場景，就像是為AI系統建造各種不同的"練習場"。而預測式建模則更適合實時決策，比如自動駕駛系統需要實時預測其他車輛的行為來避免碰撞。
為了更好地組織這些研究，團隊提出了四種功能分類。數據引擎就像是一個內容生產工廠，能夠批量生成各種類型的訓練數據和場景。動作解釋器像是一個精通多種語言的翻譯官，能夠理解各種動作指令並預測相應的結果。神經模擬器則像是一個互動遊戲平台，支持多個智能體在虛擬環境中進行實時交互。場景重建器就像是一個修復專家，能夠從不完整或損壞的數據中恢復完整的場景。
二、技術路徑的三大分支
研究團隊將整個技術領域劃分為三個主要分支，每個分支都有其獨特的優勢和應用場景。這就像是三條不同的河流，最終都匯入同一片海洋。
影片生成路徑是最接近人類視覺感知的方法。它就像是訓練一個超級導演，能夠創造出各種逼真的視覺場景。這種方法的最大優勢是生成的內容看起來非常自然，人眼很難區分真假。在自動駕駛應用中，影片生成可以創造出各種罕見的交通場景，比如暴雨中的夜間駕駛或者施工路段的複雜情況，為自動駕駛系統提供豐富的訓練素材。
MagicDrive是這個領域的代表性研究，它就像是一個魔法師，能夠根據給定的場景描述和幾何條件生成高質量的駕駛場景影片。想像你告訴它"我想要一個陽光明媚的下午，在繁忙的十字路口，有一輛紅色轎車正在左轉"，它就能生成符合這些條件的逼真影片。更令人印象深刻的是，它能夠保持多個攝影機視角之間的一致性，就像是同時指揮多個攝影師從不同角度拍攝同一個場景，確保所有畫面在時間和空間上都完全匹配。
GAIA-1代表了另一種創新思路，它將文本描述、視覺資訊和動作指令融合在一起。這就像是一個能夠理解導演意圖的智能攝影師，不僅能拍攝美麗的畫面，還能根據劇本要求調整鏡頭運動和場景變化。這種多模態融合的方法使得系統能夠生成更加可控和多樣化的內容。
Vista研究則專注於解決長時間序列生成的問題。傳統方法生成長影片時容易出現時間不一致的問題，就像是一個健忘的畫家，前面畫的內容和後面畫的內容對不上。Vista通過創新的記憶機制和時間建模方法，能夠保持長時間的一致性，生成更加連貫的長影片序列。
占用網格生成路徑則更注重幾何精確性。如果說影片生成是在追求視覺真實感，那麼占用網格生成就是在追求幾何真實感。這種方法就像是用數字積木精確地重建現實世界，每個小立方體都記錄著準確的空間資訊。
SSD研究開創了將擴散模型應用於3D語義數據生成的先河。擴散模型原本是為圖像生成設計的，就像是一個能夠從噪音中"顯影"出清晰圖像的魔法過程。SSD將這種魔法擴展到了3D空間，能夠從隨機的3D噪聲中生成有意義的3D場景結構。
SemCity進一步改進了這種方法，通過引入初始的場景重建結果作為條件，大大提高了生成質量。這就像是給畫家提供了一個粗略的草圖，讓他在此基礎上完善細節，而不是從一張白紙開始。這種方法顯著減少了生成結果中的幾何不一致問題。
OccWorld和OccSora則專注於4D占用網格的生成，也就是考慮時間維度的動態場景。這就像是製作一個會動的樂高動畫，不僅要保證每一幀的幾何精確性，還要保證幀與幀之間的運動合理性。這些系統能夠根據車輛的運動軌跡預測未來的占用情況，為路徑規劃和避障提供重要支持。
雷射雷達生成路徑則專注於最高精度的幾何建模。雷射雷達數據雖然不如圖像直觀，但它提供了毫米級的精度資訊，這對於需要精確定位和測量的應用至關重要。
LiDARGen是這個領域的先驅研究，它首次將深度學習方法應用於雷射雷達點雲生成。這個系統就像是一個精密的3D印表機，能夠根據給定的場景描述生成精確的點雲數據。不同於傳統的基於規則的生成方法，LiDARGen能夠學習真實雷射雷達數據的複雜模式和特徵。
R2DM改進了位置編碼方法，使得生成的點雲在空間分布上更加準確。這就像是改進了3D印表機的定位系統，讓每個點都能精確地放置在正確的位置上。這種改進對於需要高精度幾何資訊的應用特別重要。
WeatherGen則專注於特殊天氣條件下的點雲生成。惡劣天氣是自動駕駛面臨的重大挑戰，而收集這類數據又非常困難和危險。WeatherGen能夠生成雨雪霧等各種天氣條件下的雷射雷達數據，為系統提供充足的訓練素材。這就像是在實驗室中模擬各種極端天氣條件，讓自動駕駛系統能夠應對現實世界的各種挑戰。
三、數據集和評估體系
要訓練和評估這些世界建模系統，就需要大量高質量的數據，就像培養一個孩子需要豐富的學習材料一樣。研究團隊系統整理了這個領域使用的各種數據集，這些數據集就像是不同類型的教科書，各有其特色和用途。
nuScenes數據集就像是一本全面的城市駕駛教科書，包含了1000個完整的駕駛場景，每個場景都有6個不同角度的攝影機記錄，還配有雷射雷達和雷達等多種傳感器數據。這個數據集特別適合訓練需要多模態感知能力的系統，就像是讓學生從多個角度學習同一個知識點。
Waymo Open數據集則更像是一本高質量的駕駛手冊，雖然場景數量更多（1150個場景），但主要專注於5個攝影機視角的數據。它的標註質量極高，特別是3D目標檢測標註，為訓練精確的感知系統提供了優質素材。
CARLA數據集有些特殊，它不是真實世界的記錄，而是來自一個高度逼真的駕駛模擬器。這就像是一個可以無限擴展的虛擬駕駛學校，研究者可以根據需要生成任意數量的訓練場景，包括現實中很難遇到的極端情況。
評估這些系統的性能需要多個維度的指標，就像評價一個學生不能只看一門功課的成績一樣。研究團隊將評估指標分為五個主要類別。
生成質量評估主要關注生成內容的真實感和多樣性。FID指標就像是一個藝術評論家，比較生成圖像和真實圖像在特徵空間中的分布差異，分數越低說明生成內容越接近真實。FVD指標則專門評估影片的時間一致性，確保生成的影片不會出現跳躍或不連貫的現象。
預測質量評估關注系統預測未來狀態的準確性。這就像是測試一個天氣預報員的預測能力，看它能否準確預測明天的天氣。IoU指標測量預測的占用區域和真實占用區域的重疊程度，而Chamfer距離則測量預測點雲和真實點雲之間的幾何誤差。
規劃質量評估特別重要，因為最終這些系統要為實際的自動駕駛提供支持。L2誤差測量規劃軌跡和專家軌跡之間的偏差，碰撞率則直接關係到安全性。PDMS分數綜合考慮了進展、間距和舒適度等多個因素，更全面地評估駕駛質量。
重建質量評估主要用於神經模擬器，關注從新視角觀察場景的真實感。PSNR和SSIM測量像素級的重建精度，LPIPS則評估感知層面的相似度。這些指標確保生成的虛擬場景在各個角度觀察時都保持高質量。
下游任務評估測試世界模型對實際應用任務的支持能力。比如，使用生成的數據訓練的目標檢測系統在真實數據上的表現如何，這直接反映了世界模型的實用價值。
四、實際應用領域
這些世界建模技術的應用前景就像是一片廣闊的海洋，每個領域都有其獨特的需求和挑戰。自動駕駛是最重要的應用領域之一，也是推動這項技術發展的主要動力。
在自動駕駛領域，世界建模技術就像是為司機提供了一個超級訓練場。傳統的自動駕駛測試需要在真實道路上積累數百萬公里的駕駛數據，這不僅成本高昂，而且存在安全風險。而世界建模技術能夠生成各種複雜和罕見的駕駛場景，讓自動駕駛系統在虛擬環境中經歷各種可能的情況。
比如，系統可以生成一個雨夜中的緊急避險場景：前方突然出現障礙物，旁邊車道有其他車輛，路面濕滑。這種場景在現實中很難安全地進行測試，但在虛擬環境中可以反覆練習，直到系統掌握正確的應對策略。更重要的是，系統可以嘗試不同的處理方案，評估每種方案的效果，從而選擇最優策略。
機器人領域也是一個重要的應用方向。機器人需要在複雜的3D環境中導航和操作，這需要對空間幾何有精確的理解。世界建模技術能夠為機器人提供豐富的虛擬訓練環境，讓它們學會在各種複雜環境中工作。
想像一個家庭服務機器人，它需要在充滿家具和雜物的房間中移動，同時避免碰撞或損壞物品。傳統的訓練方法需要在真實環境中反覆試驗，可能會造成損失。而使用世界建模技術，可以創建各種不同布局的虛擬房間，讓機器人在其中練習導航和操作技能，既安全又高效。
虛擬現實和遊戲是另一個充滿潛力的應用領域。用戶對虛擬環境的真實感和交互性要求越來越高，世界建模技術能夠創建更加逼真和動態的虛擬世界。傳統的遊戲場景是預先設計好的靜態環境，而基於世界建模的遊戲能夠根據玩家的行為實時生成新的內容和場景。
數字孿生技術在智慧城市建設中也有重要應用。通過世界建模技術，可以創建城市的完整數字副本，實時反映城市的狀態變化。這個數字孿生不僅可以用於城市規劃和管理，還可以用於災害預測和應急響應。比如，在發生洪水時，系統可以預測水流的路徑和影響範圍，為救援工作提供重要參考。
醫療領域的應用也很有前景。世界建模技術可以創建人體器官的精確3D模型，幫助醫生進行手術規劃和培訓。外科醫生可以在虛擬環境中反覆練習複雜的手術操作，降低真實手術的風險。
工業製造也是一個重要應用方向。在工廠的數字化轉型中，世界建模技術可以創建生產線的精確模型，幫助優化生產流程和預測設備故障。這就像是為工廠配備了一個預知未來的水晶球，能夠提前發現問題並採取措施。
五、技術挑戰與未來方向
儘管世界建模技術取得了顯著進展，但仍然面臨著多個重要挑戰，就像登山者在攀登珠峰時遇到的各種困難一樣。
首要挑戰是建立統一的評估標準。目前不同研究團隊使用不同的數據集和評估指標，這就像是用不同的尺子測量同一個物體，得出的結果難以比較。缺乏統一標準不僅影響了研究成果的比較，也阻礙了整個領域的快速發展。研究團隊認為，建立標準化的評估框架是當務之急。
長時間序列生成是另一個重大技術挑戰。雖然現有方法能夠生成短期的高質量內容，但在生成長時間序列時往往會出現累積誤差，導致內容質量逐漸下降。這就像是玩傳話遊戲，資訊傳遞的鏈條越長，最終的結果與原始資訊的偏差就越大。解決這個問題需要在算法架構和訓練策略上進行創新。
物理真實性是世界建模面臨的核心挑戰之一。現有方法雖然能夠生成視覺上令人信服的內容，但往往缺乏物理合理性。比如，生成的影片中可能出現物體穿牆而過或者違背重力定律的現象。這種缺乏物理約束的生成結果無法滿足需要精確物理模擬的應用需求。
計算效率也是一個不容忽視的問題。當前的世界建模方法通常需要大量的計算資源和時間，這限制了它們在實時應用中的部署。特別是對於需要即時響應的應用，如自動駕駛或機器人控制，系統必須在毫秒級的時間內完成複雜的世界建模計算。
跨模態一致性是另一個技術難點。在多模態世界建模中，不同傳感器類型的數據需要保持嚴格的時空一致性。比如，攝影機看到的物體位置必須與雷射雷達測量的位置完全匹配，否則會導致感知錯誤。實現這種一致性需要在算法設計和訓練過程中加入專門的約束機制。
面對這些挑戰，研究團隊提出了幾個重要的發展方向。首先是發展更加物理感知的生成模型，將物理定律直接嵌入到生成過程中。這就像是給AI系統上一堂物理課，讓它明白什麼是可能的，什麼是不可能的。
其次是開發更高效的推理算法，通過模型壓縮、知識蒸餾等技術降低計算複雜度。這就像是讓一個博學的教授把複雜的知識簡化成學生容易理解的形式，既保持了核心內容，又提高了傳授效率。
實時生成能力的提升也是重要方向。未來的世界建模系統需要能夠根據實時輸入快速生成相應的場景，這對算法的並行化和硬體優化提出了更高要求。
跨模態統一建模是另一個重要發展方向。目前針對影片、占用網格和雷射雷達的建模方法相對獨立，未來需要開發能夠統一處理多種數據類型的通用架構。這就像是培養一個多才多藝的藝術家，既能畫畫，又能雕塑，還能製作音樂。
大規模預訓練模型的應用也是未來趨勢。借鑑自然語言處理領域的成功經驗，通過在海量數據上進行預訓練，然後針對特定任務進行微調，有望大大提升世界建模的效果和泛化能力。
最後，建立開放的評估平台和數據共享機制將推動整個領域的協同發展。這就像是建立一個學術交流平台，讓全世界的研究者能夠分享數據、比較方法、交流經驗，共同推動技術進步。
Q&A
Q1：3D和4D世界建模是什麼？和我們平時看到的影片有什麼區別？
A：3D和4D世界建模就像搭建超級逼真的虛擬世界。傳統2D方法就像製作圖冊，只能看不能探索。3D建模像建造立體房屋模型，可以從各角度觀察。4D建模更進一步，像製作立體電影，有空間深度還有時間流動。和平時影片不同的是，這些模型包含精確的幾何資訊和物理規律，AI可以在其中真正"生活"和學習，就像《駭客任務》中的虛擬世界一樣。
Q2：這些世界建模技術主要用在哪些地方？對普通人有什麼影響？
A：主要應用包括自動駕駛汽車的訓練、機器人學習、虛擬現實遊戲、智慧城市建設等。對普通人來說，未來的自動駕駛會更安全可靠，因為AI在虛擬世界中經歷了各種複雜場景的訓練。遊戲體驗會更加真實互動，虛擬現實更加沉浸。智能家居機器人會更聰明，能夠在複雜環境中自如工作。醫療方面，醫生可以在虛擬環境中練習手術，降低真實手術風險。
Q3：目前這些技術還面臨哪些困難？什麼時候能真正普及？
A：主要困難包括長時間生成容易出錯、物理真實性不足、計算資源需求大、不同技術方法缺乏統一標準等。就像登山遇到的各種困難一樣。研究團隊正在開發更高效的算法、加入物理約束、建立統一評估標準。雖然技術進展很快，但要真正普及還需要幾年時間，特別是在計算效率和成本控制方面還需要進一步突破。不過在某些專業領域如自動駕駛測試，已經開始實際應用了。
