02.實時 3D 數字內容：元宇宙的主線任務
3D 內容的價值：展示、推演和實時交互
VR 硬件設備的發展，引發了對於沉浸式 3D 內容的需求，這並非是當下獨有的敘事，甚至有點老調重彈了。
在 20 世紀 90 年代初期，VRML (Virtual Reality Modeling Language）創建出來了，它是一種虛擬現實建模語言，在當時甚至還被有些人視為 HTML 的 VR 版等價物，專門用於 3D 網頁的製作和開發，從而為人們動態鏈接到互聯網上的虛擬 3D 世界提供可能。
但是 VRML 發展並不順利，人們對它的興趣很快就減弱了。原因有很多，除了技術本身還不夠成熟以外，很大程度上是因為： 針對 VR 甚至計算機 3D 界面的殺手級應用，並沒有出現。
從 90 年代到現在，3D 內容本身並沒有消亡，只是沒有成為互聯網內容形態的主流敘事而已，文字、圖片和視頻才是鎂光燈下被注視的「明星」。在一些「縫隙」中，3D 內容尋找着自己價值創造的空間。
由於 3D 可以非常好地表達和展現事物的複雜結構，小到病毒的形態還原，大到城市的規劃設計，對此都有着比較強的需求。而用 3D 這種方式展現房屋結構，進而實現 VR 看房，目前已經是一個非常成功的商業落地方向了。
另外，3D 可以實現優秀的仿真模擬，這個價值無法被低估。美國密歇根大學教授邁克爾·格里夫斯在其著作《智能製造之虛擬完美模型》探討了「數字孿生」之所以能夠實現價值創造的本質： 我們可以通過在計算機上進行仿真模擬，用信息來替代浪費的資源，實現預測和推演，從而獲得所期望的結果。
比如在工業設計領域，以數控機床自動加工為核心的工廠，需要高精度的 3D 數據模型，它能夠實現較好的仿真效果，可以在產品生產之前做出「數字樣機」，去做很多前期數據的驗證和模擬，從而減少浪費，進一步提高效率。此外在影視遊戲產業中，對於擬真也有非常大的需求。
遊戲《我的世界》在光追開啟前後的對比。丨圖片來源：互聯網
3D 內容在增量價值創造上，打開了時間空間的可能性，最終通向的是 在虛擬世界打造一個大規模可實時交互的空間。
此外，和 2D 相比，3D 在人機交互的可選方式和複雜度上升了一個數量級，這打開了更多商業的可能，比如各種 3D 虛擬時尚。
雖然長期來看 VR 和 AR 將可能是元宇宙的最終硬件入口，但 3D 內容本身的展示並不依賴於 VR 和 AR 設備。今天絕大多數的 3D 內容的展示，依然依託於 VR/AR 以外的終端進行。
3D 內容挑戰：大規模和低成本
Decentraland 畫面風格。丨圖片來源：互聯網
目前，Roblox、Decentraland、The Sandbox、Horizon Worlds……這些已經擁有很強影響力的元宇宙平台，從內容的特點來看，都是低精度 3D，相對較為粗獷，缺乏細節。
2022 年 8 月，為了慶祝 Meta 的元宇宙平台 Horizon Worlds 在法國和西班牙推出，扎克伯格發出一張在 VR 社交平台 Horizon Worlds 的自拍照片，被嘲諷其精度與 20 多年前的遊戲無異。而這正是當下元宇宙內容的瓶頸—— 如何才能生產出更大規模和低成本的高逼真 3D 內容。
推特網友吐槽扎克伯格。丨圖片來源：推特
具體來說， 3D 內容本身有兩個非常核心的環節：內容生成，以及交互呈現。二者在技術本身的成熟度和成本方面都有很大的挑戰。過去，除了仿真行業應用外，只有在遊戲和動畫影視領域等市場規模較大的高毛利行業能有較大規模的應用。
目前圍繞着 3D 資產生成的不同技術路線中，
第一種是基於各種硬件設備進行掃描，而後進行三維重建。比如，Matterport 和眾趣科技都聚焦在將現實世界的空間轉換為虛擬空間，具體落地的應用包括 VR 看房、工廠數字孿生等。目前成本依然較高。
第二種是 3D 創作工具。可以分為兩大類：3D 軟件和 3D 引擎，主要用於製作 3D 內容以及各類應用，比如動畫和各種遊戲。值得一提的是，以前的遊戲引擎沉澱了大量的內容製作能力，目前在往 VR、數字孿生城市以及智能座艙等方向延伸。但其問題在於，操作門檻極高，往往需要專門的教程。
第三種是生成式 AI。從文本、圖像再到視頻生成，諸如 GPT-3、DALL-E 和 Stable Diffusion 等生成式 AI 模型的出現，打開了更多內容創作的可能性。2022 年，成立僅兩年，Stable Diffusion 背後重要的支持公司 Stability AI 宣布完成了 1.01 億美金的種子輪融資，估值達 10 億美金。AIGC（AI Generated Content，人工智能生成內容）成為了投資熱詞，2022 也被視為 AIGC 元年。
AIGC 在圖片生成已經取得了非常驚艷的進步，但在 3D 內容生成上，依舊挑戰重重。
使用 AI 繪圖工具 Midjourney 繪製的作品《太空歌劇院》獲得藝術比賽首獎，引發了關於 AIGC 的討論。丨圖片來源：互聯網
此外，在 3D 內容的呈現上，面臨着非常大的算力挑戰。虛擬場景如何動起來——比如超寫實的三維數字人如果是動態交互，也需要非常龐大的計算量。目前用雲端解決算力問題的方案發展非常快，但是依舊成本高，效果難以保證。
最後一個制約元宇宙發展的瓶頸，是 3D 內容資產的互操作性問題。數量眾多的 3D 內容創作工具在歷史發展中，形成了超過幾十多種不同的文件格式，互相割裂，想要試圖通過發展自己的格式，形成閉環生態圈。
這帶來了很大的問題： 3D 內容和應用的製作複雜，需要在不同工具之間來回導入、修改、編輯和導出，格式的複雜提升了內容創作的難度。顯然，這無法滿足元宇宙對於 3D 內容規模化的需求。
3D 內容新進展和機會
挑戰帶來了新機會，元宇宙的標準和共識正在建立。概念宏大的元宇宙更像是一個願景，而非具體的方向，如果沒辦法建立基本的發展共識，元宇宙玩家就只是散兵游勇，無法協同作戰。
USD 內容標準
基於開放標準和協議的通用互操作性的推進值得關注，USD 可能正在成為元宇宙第一個技術共識。
元宇宙標準論壇創始會員。丨圖片來源：Khronos 官網
2022 年 6 月，由 OpenXR 標準背後的組織 Khronos Group 發起的元宇宙標準論壇（Metaverse Standards Forum，簡稱 MSF），正式對外宣布成立。目前 MSF 有超過 1900 名成員，包括 Meta、微軟、Epic、英偉達和高通等元宇宙相關的玩家基本上都加入了。
MSF 正在重點推動去解決 3D 資產的互操作性問題。其中 USD（Universal Scene Deion，通用場景描述）的相關標準和生態推進，是官網的示例項目。USD 最初由皮克斯動畫工作室發明，之後進行開源，主要用於定義、包裝、組裝和編輯 3D 數據。
MSF 的成員英偉達極為看好 USD，在其看來創建元宇宙所需的最基本的標準是對虛擬世界的描述，而 USD 可以成為元宇宙的互操作性內容和體驗的基礎，類比於 2D 互聯網，USD 是「元宇宙的 HTML」。
AIGC + 3D
當前 AI 對 3D 內容資產從創建到呈現全面賦能。
在 3D 內容資產生成方面，當前的成熟度還有待提升，數字力場科技創始人 & CEO 張濤表示，「一年後，3D 模型生成的狀態一定不是今天這種粗糙的狀態。」
其中神經輻射場（Neural Radiance Field，NeRF）作為一種具有隱式場景表示的新型視場合成技術，成為 3D 內容生成上最受關注的方向。它可以支持通過訓練 AI 算法，輸入幾張 2D 照片，進而可以渲染生成逼真的 3D 場景。谷歌和英偉達先後發布了各自基於文本提示生成 3D 模型的 DreamFusion 和 Magic3D。
在超寫實數字人上模型生成上，AI 已經可以降低生成本。比如基於 AI 的「表情數據遷移」，數字栩生聯合創始人 & CTO 翁冬冬談到：「現在我們採集每一位演員的表情，生成個性化的表情整套資產。未來可能在元宇宙里，每個人生成自己的臉建模，最簡單的辦法 是用用戶自己的少量數據結合已經採集的和長相相似的其他人的數據，快速生成高質量資產。這樣 10 倍左右降低成本都是有可能的。」
在驅動數字人的方式上，AI 已經成為趨勢。AI 驅動的遊戲中的 NPC（non-player character，智能非玩家控制角色），也是目前包括超參數科技和啟元世界等創業公司在探索、且被部分投資機構看好的應用場景。
歸根結底，3D 內容的進步，離不開圖形學的支撐。圖形學是利用計算機研究圖形表示、生成、處理和顯示的學科，它是元宇宙重要的技術與學科基礎。有不少創業者認為， 元宇宙正在將圖形學帶到一個新的發展高峰，而圖形學和 AI 的結合是重要的方向。
比如，英偉達推出的神經圖形技術（Neural Graphics）就嘗試將 AI 和圖形學融合在一起。雖然目前有很多圖形學專家和創業者認為，圖形學結合 AI 尚處於早期階段，目前實際應用還不深入，但這個領域一旦有新的突破，則必然能推動元宇宙領域的提速發展。值得持續和深入的關注。
