元宇宙的主线任务，3D 内容的价值：展示、推演和实时交互

VR 硬件设备的发展，引发了对于沉浸式 3D 内容的需求，这并非是当下独有的叙事，甚至有点老调重弹了。

在 20 世纪 90 年代初期，VRML (Virtual Reality Modeling Language）创建出来了，它是一种虚拟现实建模语言，在当时甚至还被有些人视为 HTML 的 VR 版等价物，专门用于 3D 网页的制作和开发，从而为人们动态链接到互联网上的虚拟 3D 世界提供可能。

但是 VRML 发展并不顺利，人们对它的兴趣很快就减弱了。原因有很多，除了技术本身还不够成熟以外，很大程度上是因为：针对 VR 甚至计算机 3D 界面的杀手级应用，并没有出现。

从 90 年代到现在，3D 内容本身并没有消亡，只是没有成为互联网内容形态的主流叙事而已，文字、图片和视频才是镁光灯下被注视的「明星」。在一些「缝隙」中，3D 内容寻找着自己价值创造的空间。

由于 3D 可以非常好地表达和展现事物的复杂结构，小到病毒的形态还原，大到城市的规划设计，对此都有着比较强的需求。而用 3D 这种方式展现房屋结构，进而实现 VR 看房，目前已经是一个非常成功的商业落地方向了。

另外，3D 可以实现优秀的仿真模拟，这个价值无法被低估。美国密歇根大学教授迈克尔·格里夫斯在其著作《智能制造之虚拟完美模型》探讨了「数字孪生」之所以能够实现价值创造的本质：我们可以通过在计算机上进行仿真模拟，用信息来替代浪费的资源，实现预测和推演，从而获得所期望的结果。

比如在工业设计领域，以数控机床自动加工为核心的工厂，需要高精度的 3D 数据模型，它能够实现较好的仿真效果，可以在产品生产之前做出「数字样机」，去做很多前期数据的验证和模拟，从而减少浪费，进一步提高效率。此外在影视游戏产业中，对于拟真也有非常大的需求。

游戏《我的世界》在光追开启前后的对比。丨图片来源：互联网

3D 内容在增量价值创造上，打开了时间空间的可能性，最终通向的是在虚拟世界打造一个大规模可实时交互的空间。

此外，和 2D 相比，3D 在人机交互的可选方式和复杂度上升了一个数量级，这打开了更多商业的可能，比如各种 3D 虚拟时尚。

虽然长期来看 VR 和 AR 将可能是元宇宙的最终硬件入口，但 3D 内容本身的展示并不依赖于 VR 和 AR 设备。今天绝大多数的 3D 内容的展示，依然依托于 VR/AR 以外的终端进行。

3D 内容挑战：大规模和低成本

Decentraland 画面风格。丨图片来源：互联网

目前，Roblox、Decentraland、The Sandbox、Horizon Worlds……这些已经拥有很强影响力的元宇宙平台，从内容的特点来看，都是低精度 3D，相对较为粗犷，缺乏细节。

2022 年 8 月，为了庆祝 Meta 的元宇宙平台 Horizon Worlds 在法国和西班牙推出，扎克伯格发出一张在 VR 社交平台 Horizon Worlds 的自拍照片，被嘲讽其精度与 20 多年前的游戏无异。而这正是当下元宇宙内容的瓶颈——如何才能生产出更大规模和低成本的高逼真 3D 内容。

推特网友吐槽扎克伯格。丨图片来源：推特

具体来说，3D 内容本身有两个非常核心的环节：内容生成，以及交互呈现。二者在技术本身的成熟度和成本方面都有很大的挑战。过去，除了仿真行业应用外，只有在游戏和动画影视领域等市场规模较大的高毛利行业能有较大规模的应用。

目前围绕着 3D 资产生成的不同技术路线中，

第一种是基于各种硬件设备进行扫描，而后进行三维重建。比如，Matterport 和众趣科技都聚焦在将现实世界的空间转换为虚拟空间，具体落地的应用包括 VR 看房、工厂数字孪生等。目前成本依然较高。

第二种是 3D 创作工具。可以分为两大类：3D 软件和 3D 引擎，主要用于制作 3D 内容以及各类应用，比如动画和各种游戏。值得一提的是，以前的游戏引擎沉淀了大量的内容制作能力，目前在往 VR、数字孪生城市以及智能座舱等方向延伸。但其问题在于，操作门槛极高，往往需要专门的教程。

第三种是生成式 AI。从文本、图像再到视频生成，诸如 GPT-3、DALL-E 和 Stable Diffusion 等生成式 AI 模型的出现，打开了更多内容创作的可能性。2022 年，成立仅两年，Stable Diffusion 背后重要的支持公司 Stability AI 宣布完成了 1.01 亿美金的种子轮融资，估值达 10 亿美金。AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）成为了投资热词，2022 也被视为 AIGC 元年。

AIGC 在图片生成已经取得了非常惊艳的进步，但在 3D 内容生成上，依旧挑战重重。

使用 AI 绘图工具 Midjourney 绘制的作品《太空歌剧院》获得艺术比赛首奖，引发了关于 AIGC 的讨论。丨图片来源：互联网

此外，在 3D 内容的呈现上，面临着非常大的算力挑战。虚拟场景如何动起来——比如超写实的三维数字人如果是动态交互，也需要非常庞大的计算量。目前用云端解决算力问题的方案发展非常快，但是依旧成本高，效果难以保证。

最后一个制约元宇宙发展的瓶颈，是 3D 内容资产的互操作性问题。数量众多的 3D 内容创作工具在历史发展中，形成了超过几十多种不同的文件格式，互相割裂，想要试图通过发展自己的格式，形成闭环生态圈。

这带来了很大的问题： 3D 内容和应用的制作复杂，需要在不同工具之间来回导入、修改、编辑和导出，格式的复杂提升了内容创作的难度。显然，这无法满足元宇宙对于 3D 内容规模化的需求。

3D 内容新进展和机会

挑战带来了新机会，元宇宙的标准和共识正在建立。概念宏大的元宇宙更像是一个愿景，而非具体的方向，如果没办法建立基本的发展共识，元宇宙玩家就只是散兵游勇，无法协同作战。

USD 内容标准

基于开放标准和协议的通用互操作性的推进值得关注，USD 可能正在成为元宇宙第一个技术共识。

元宇宙标准论坛创始会员。丨图片来源：Khronos 官网

2022 年 6 月，由 OpenXR 标准背后的组织 Khronos Group 发起的元宇宙标准论坛（Metaverse Standards Forum，简称 MSF），正式对外宣布成立。目前 MSF 有超过 1900 名成员，包括 Meta、微软、Epic、英伟达和高通等元宇宙相关的玩家基本上都加入了。

MSF 正在重点推动去解决 3D 资产的互操作性问题。其中 USD（Universal Scene Description，通用场景描述）的相关标准和生态推进，是官网的示例项目。USD 最初由皮克斯动画工作室发明，之后进行开源，主要用于定义、包装、组装和编辑 3D 数据。

MSF 的成员英伟达极为看好 USD，在其看来创建元宇宙所需的最基本的标准是对虚拟世界的描述，而 USD 可以成为元宇宙的互操作性内容和体验的基础，类比于 2D 互联网，USD 是「元宇宙的 HTML」。

AIGC + 3D

当前 AI 对 3D 内容资产从创建到呈现全面赋能。

在 3D 内容资产生成方面，当前的成熟度还有待提升，数字力场科技创始人 & CEO 张涛表示，「一年后，3D 模型生成的状态一定不是今天这种粗糙的状态。」

其中神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）作为一种具有隐式场景表示的新型视场合成技术，成为 3D 内容生成上最受关注的方向。它可以支持通过训练 AI 算法，输入几张 2D 照片，进而可以渲染生成逼真的 3D 场景。谷歌和英伟达先后发布了各自基于文本提示生成 3D 模型的 DreamFusion 和 Magic3D。

在超写实数字人上模型生成上，AI 已经可以降低生成本。比如基于 AI 的「表情数据迁移」，数字栩生联合创始人 & CTO 翁冬冬谈到：「现在我们采集每一位演员的表情，生成个性化的表情整套资产。未来可能在元宇宙里，每个人生成自己的脸建模，最简单的办法是用用户自己的少量数据结合已经采集的和长相相似的其他人的数据，快速生成高质量资产。这样 10 倍左右降低成本都是有可能的。」

在驱动数字人的方式上，AI 已经成为趋势。AI 驱动的游戏中的 NPC（non-player character，智能非玩家控制角色），也是目前包括超参数科技和启元世界等创业公司在探索、且被部分投资机构看好的应用场景。

归根结底，3D 内容的进步，离不开图形学的支撑。图形学是利用计算机研究图形表示、生成、处理和显示的学科，它是元宇宙重要的技术与学科基础。有不少创业者认为，元宇宙正在将图形学带到一个新的发展高峰，而图形学和 AI 的结合是重要的方向。

比如，英伟达推出的神经图形技术（Neural Graphics）就尝试将 AI 和图形学融合在一起。虽然目前有很多图形学专家和创业者认为，图形学结合 AI 尚处于早期阶段，目前实际应用还不深入，但这个领域一旦有新的突破，则必然能推动元宇宙领域的提速发展。值得持续和深入的关注。