苏州创企想要掀起一场三维重建的AI革命

  三年前，元宇宙大热，但很快便偃旗息鼓，留下了一个“概念大于落地”的幻影。

  然而随着Vision Pro面世，其令人震撼的虚拟现实体验，让国外投资人评价道，Vision Pro或将使元宇宙“再次伟大”。

  如果说Vision  Pro等XR交互设备的核心理念是将数字内容无缝融入真实世界，让用户处在当下并与他人保持连接，那在这个美好愿景之上，仍难逃一个核心命题：3D内容稀缺。

  当前，三维重建领域普遍采用的是Mesh技术，一些企业虽短暂青睐过谷歌在2020年提出的NeRF(神经辐射场)技术(因其展示了AI在三维重建领域的曙光)，但因没有解决3D内容不够真实、高生产门槛、高生产所带来的成本等问题，更广泛的XR体验始终没有走入寻常百姓家。

  大规模便宜且逼真的三维镜像，或许正是AI和XR结合时的missing link（缺环）。

  一家坐落在苏州工业园区的AI创企——知天下(苏州)人工智能科技有限公司(以下简称知天下)，想要试着补齐这一环。

  知天下走的技术路线，正是近期在计算机视觉领域大火的3D Gaussian Splatting(3D高斯溅射)技术。

  去年7月份，法国科研机构Inria和德国马普所联合发表了一篇论文，详细的介绍3D高斯溅射技术，这项技术使得大规模生成精细化3D模型成为可能。论文一经发出，便在计算机视觉领域引起极高关注。

  “这项技术具有划时代意义”，   知天下创始人兼CEO宋宽博士激动地说，“高斯溅射将使三维点云算法从‘小众’变成‘大杀器’”。

  除了由衷的开心之余，基本上没有任何犹豫，宋宽当即做了一个决定：集结全公司的研发力量，All in高斯溅射。

  “点云”算法是高斯溅射的核心技术之一。巧合的是，在过去的四年时间里，知天下团队一直在和“点云”算法打交道。

  从2021年起，知天下团队在首席科学家魏泽强博士带领下，连续三年揽下国际人工智能顶会(ICCV、ECCV、CVPR)在大规模点云和光场算法方向的大赛冠军。

  在那篇重磅论文面世的九个月后，知天下推出了一款基于高斯溅射的三维重建小程序，于上周五正式对外公测。

  这是国内市场上第一个基于高斯溅射技术、公开可用的AI三维重建工具。   在这个工具中，任何一个人都可以用手机或者无人机拍摄的二维照片，自动重建高保真的三维场景。

  但当前，他很清醒的认识到，提升AI算法能力，完成一个又一个美轮美奂的实物3D模型，把三维重建的数据模型做起来才是前提。

  将自己视为一名艺术家。你不是在普通画布上绘画，而是在三维的空间中进行创作。你为场景中的每个对象绘制彩色的泡泡，生成一堆泡沫。这堆泡沫被称之为高斯溅射的“点云”。

  再进一步，你不只是使用点，也在画布上混合颜色，让画面更平滑、更真实。这就是“泼溅”。

  这就是3D高斯泼溅背后的想法：它不只使用点，  而是使用柔和地混合在一起的“泼溅”。每个splat就像一个温柔的泡泡，有自己的颜色并能是透明的。

  不同于传统的点云可视化方法，高斯分布使得空间中的“连续可视化”成为可能，并赋予其深度和自然的外观，使场景看起来更真实，而不是看起来离散和像素化。

  如果对其技术特点进行概括，可总结为：高品质(超越NeRF和传统Mesh);实时渲染(超过100fps);  训练时间短(比NeRF和Mesh降低一个数量级)。

  一时间，高斯溅射技术在业内引起广泛关注，并被不少业内人士称之为是三维重建领域的颠覆式生产力。

  在此背景下，即便是此前以NeRF为主要技术路线的厂商Luma  AI，也随即发布新一代基于高斯溅射构建的可交互场景和API，开始“NeRF+高斯溅射”并行，两条腿走路。

  当回忆起看到这篇论文时的第一反应时，宋宽说，除了迅速转发到团队群之外，我还发了一句话：我们之前一直在寻找AI和XR结合时缺失的那一环，终于出现了。

  一直以来，XR领域被认为缺乏大规模、高质量的3D内容，无法喂饱用户;AI领域则一直在寻找能轻松实现规模效益和网络效应的直观应用场景。

  简单来说，三维重建任务就是给定一个场景的多个视角的图像，重建出这个场景的三维模型。

  三维重建最早出现于上世纪中叶测绘学的一个子领域：摄影测量。随后在上世纪八九十年代，计算机科学领域重新发现了这项工作的价值，将其快速推进、迭代。

  目前，在大多数的3D建模领域中，Mesh网格表达慢慢的变成了行业主流。近二十年来，GPU的快速迭代，更是大幅度的提升了Mesh模型的渲染速度。

  当然弊端也很明显。Mesh模型只能重建出物体的一层表面“薄壳”，对于表面不平滑的物体的建模效果就会很差、很假，需要追加大量人工，加以修订。

  尤其是面对植物、毛发、水面倒影、建筑纹理等建模细节，即便经过人工修订，仍旧没办法达到真实世界的视觉效果。

  研究NeRF的目的是合成同一场景不同视角下的图像。其路径大概能概括如下：根据给定场景的若干张图片，重构出这个场景的3D表示，然后推理的时候输入不同视角就可以合成(渲染)这个视角下的图像了。

  这一技术的核心思想是将每一个三维场景的底层数据结构从Mesh网格转为更微小的层级：沿着光传导路线的体渲染。

  学者们假设，相机从各个角度去给这个三维场景拍照的时候，相当于从相机角度的光路做了一次该方向的色彩和体素密度的积分，这被称为体渲染   。而深度学习网络所做的就是对每个相机角度拍到照片，和体渲染计算之间的误差最小化。

  NeRF提出三年多来，最可贵的思想是光栅化(rasterization)渲染，这是能够正常的使用深度学习的部分。

  但是在后来的实践中，从业者们渐渐发现NeRF的渲染效果其实有限，而且体渲染的深度学习训练效率并不高。

  从某种程度上来说，高斯溅射的出现，对于急于补上AI与XR之间missing link的宋宽来说，无疑是“久旱逢甘霖”。

  “人工智能一定是生产3D内容的必经之路。VR这一块如果用人工手绘或者Mesh建模来做的话，效率极其低下，必定会陷入内容匮乏、成本高昂的境地。可是直到高斯溅射出来之后，我才有了技术抓手。”他说道。

  早在2023年秋季这一段时间点之前，宋宽和团队就开始专注于研究“点云”技术。其首席科学家魏泽强博士，更是带领团队接连拿下2021-2023年国际AI顶会(ICCV、ECCV、CVPR)三项深度学习算法冠军。

  “当时国内很少有人研究这个方向，我们也不知道是抽了哪根筋，一门心思的铺在点云深度学习这门技术上。”他说。

  此外，发源于摄影测量领域的立体视觉定位，也是高斯溅射技术的重要步骤之一。而在先前研究AI遥感技术的岁月里，宋宽团队在这一块也积累了不少经验。

  如今，高斯溅射横空出世后，知天下团队凭借在点云深度学习算法和摄影测量算法上的积累，成功将其融合，探索出下一代超大规模的三维重建算法，并打造了一套三维重建自动化生产线。

  AI遥感技术是指通过对遥感卫星和无人机影像数据的深度分析和学习，实现自动化识别分类地表特征，提高数据处理的效率和解译的准确性。

  从某种程度上来说，AI遥感是计算机视觉和数据挖掘行业的结合点。而在这一结合点上，宋宽已拥有十余年的产学研经验。

  2002年，人工智能的浪潮并未掀起，火热的正是计算机视觉和数据挖掘两大方向。

  看中这两大“热门方向”于交汇处的潜力，宋宽选择在整个世界最著名的卫星遥感研究中心——马里兰大学攻读博士。毕业归国后，他曾任阿里云数据挖掘专家、佳格天地首席科学家。直到2022年底，方踏上创业之路。

  创业之初，他本摩拳擦掌，想大干一场，却受到不少意向投资者的质疑：AI遥感技术的应用落地会不会太过于小众?

  他发现，在战争和灾难的场景下，国家会对AI遥感技术有一个井喷式的增长需求。

  例如在地震和洪水之后，可紧急调配卫星和飞机拍摄发生地震时的场景;深度学习受灾前后照片，就可以评估受灾程度和范围。再比如在欧亚大陆衔接的边缘，战争正在肆虐。深度学习还可以对比每天的照片，找到各种隐藏线索。

  无人机航拍和固定翼无人机制造，是宋宽自2016年起，闲暇之余消遣时间的爱好。

  最开始他只是单纯觉得酷炫，可在成为一位创业者后，面对行业趋势转移，一个念头闪过：能否以无人机作为数据采集源，来打造属于知天下的“空中数据库”。

  那时，他判断，未来以无人机为数据源或许将在中国广阔大地上应用空间更广泛，而没有民航机场的经济发达城市会在无人机数据的AI应用上具备战略优势。

  2022年，宋宽团队从北京整体迁移到苏州工业园区，并接连拿下两个领军人才资助项目。

  去年9月，知天下团队历时半年精心打磨的同名软件“知天下”登陆国内最大的元宇宙商店PICO，当月冲上免费榜排名第一名。迄今为止，有十分之一的Pico用户已经用过这款App。

  这是一个世界旅行应用，用户都能够通过该应用游览全球各地的风景名胜。它提供了近百万个地点的无人机全景照片和上百个旅行路线，涵盖了从亚洲到美洲，从太平洋到大西洋，从南极到北极等各个地区，并用大语言模型将全世界的文化历史地理和照片关联到一起。

  高斯溅射技术爆火后，在这一技术的加持下，通过无人机拍摄的大规模建筑的二维画面，可以在数小时内转化为栩栩如生的三维模型。

  嗅觉灵敏的公司早已付诸行动。这一点，我们能从美国创业公司Luma  AI的官网上窥见一斑，其网站上呈现出的大量三维模型，数量最多的就是由无人机照片建模的室外场景。

  而在中国，在知天下的网站上，以无人机为数据源进行三维重建的室外场景，数量也在稳步攀升中。

  近期，知天下的三维重建小程序上线，宋宽一连在朋友圈发布多个demo，陆续吸引到一批客户，其中主要是在工程建筑和文旅行业的从业者。比如当前，某省级博物馆相关负责人正在与他们洽谈合作，希望能对现有的文博数字展览系统来进行替换。

  当步入知天下的办公室，“简单”二字扑面而来，映入眼帘的是一个非常典型的理工男创业场景：

  左侧是简单装修的办公区，右侧是一个简单搭建的照相区——用来进行各种物件的三维测试，台面上摆放着八卦阵——用来进行方位标识，周边则是五架奇形怪状的无人机——用来拍摄素材。

  在这一方小天地里，上周一款基于高斯溅射的三维重建小程序“知天下三维”面世，这使得大批量生成实景3D模型成为可能。

  用户只需要从上、中、下三个空间层，八个方位拍摄，上传24张图片，便可获得一张实物的三维重建图：从毛茸茸的童鞋到苏州园林，包罗万象，20分钟便能产出栩栩如生的三维画面。

  此前，法国科研机构Inria在公布论文时，同步也对高斯溅射的基础代码进行开源。这对众多想“尝鲜”的行业从业者来说，无疑是一大利好。

  知天下团队在欣喜之余，变得谨慎起来。“copycat并不可能会产生任何技术护城河，我们并不想当一位心安理得的‘拿来主义者’”。

  因此，在消化吸收开源的基础上，知天下团队对原有代码进行了60%的自研替换，和法国Inria团队的成果相比，在精细度上有了大幅提高。

  其中，电商的交互式三维广告，被宋宽认为是直播电商之后的千亿市场，但是碍于当前电子商务平台限制第三方链接嵌入，这一市场在短时间内很难切入，需要“等风来”。

  一直以来，工程领域的三维重建，“代价”很高，平均每平方公里能达到一万元。而利用3D高斯溅射技术，宋宽说能把这个成本压降到每平方公里千元，甚至更低。

  但是二者出来的效果却有着云泥之别。利用3D高斯溅射技术生成的大型商场demo，玻璃透光和建筑的纹理都清晰可见，远超过往的三维展示效果;而且在时间成本上，原本需要数日的集群计算，被压缩至个把小时。

  然而，令人稍显挫败的是，公司商务团队在对外沟通时，别人一听“三维”，第一反应是“我们已有了”。

  “大家对于三维这个概念的定义和理解不一样，不少人还停留在Mesh阶段。但在我们看来，这会是一个平台级的机会。从某一些程度上来说，我们现在在做市场教育工作。”宋宽说。

  瞄准这一平台级机会的，不乏国外入局者。尤其是看到不少有中国元素的三维重建场景图(其素材源自中国用户提交的无人机航拍照片)，出现在美国Luma  AI的公司主页上时，宋宽的紧迫感更强了。

  他说，在当前的国际地理政治学形势下，真实世界精细的三维重建，蕴含极大的价值，我们要尽可能让中国的三维数据留在中国的服务器上。

  创业至今，宋宽从一开始碰到压力晚上睡不着，到现在习惯了压力，泰然接受来自管理、经营、研发带来的全方面考验。他说自己逐渐有了一颗强心脏，也对未来三维重建的世界有了更多的想象：

  未来的电商不再是摆拍照片和视频的卖家秀，而是所见即所得、买家可以翻来覆去探查的高保真三维镜像;

  未来XR的3D内容不再是由三维设计师爆肝画出来的，而是在海量真实三维镜像基础上快速编辑、融合、生成的。

  这一未来画面的出现，需要三维领域在基本的数据结构层面上，逐渐从Mesh网格结构向高斯溅射技术兼容。

  “以真实世界里海量且高质量的数据作为土壤，是这一轮人工智能技术革命的核心。高斯溅射即将为三维重建带来一场颠覆性的革命。谁能掌握最出色的高斯溅射三维算法和数据，谁将有希望训练出最出色的三维生成式AI。”宋宽表示。

  他补充道，当一门颠覆性技术出来，希望能看见中国团队带来的中国产品。即便我们不是最先提出来的，但是希望不要被甩开几个身位。

  当跳过单一的三维重建世界，把视线拉的再远一些，三维高斯溅射与多模态AI、生成式AI在未来世界里，又将碰撞出何种火花?

  这时，一贯以逻辑严密、理性冷静著称的理工男，竟打了个浪漫的比喻：这三种技术在未来将会像格林童话中杰克种下的三颗魔豆一样，互相缠绕支撑，通向天空之城。(稿件来源：甲子苏州  作者：七月)

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