在人工智能领域，3D模型的生成一直是一个备受关注的研究方向。然而，长期以来，AI生成的3D模型往往缺乏真实感，给人一种“塑料感”的印象。这种现象的根本原因在于，这些模型在生成过程中忽略了物理属性，使得它们在物理仿真、机器人抓取以及具身智能等需要与现实世界交互的应用场景中表现不佳。南洋理工大学与上海AI Lab 联合推出的 PhysX-3D 项目，旨在打破这一局限，为 AI 生成的 3D 模型注入“物理灵魂”，让它们在虚拟世界中也能像真实物体一样运作。
PhysX-3D 项目的核心在于，它不仅仅关注 3D 模型的外观，更注重其内在的物理属性。研究团队提出了 3D 模型的“灵魂五问”，这五个维度分别是绝对尺寸、材质属性、功能可供性、运动学特性和功能描述。这五个维度构成了真实 3D 世界的基础架构，也是 PhysX-3D 项目的核心关注点。
- 绝对尺寸：AI 需要准确判断生成的物体的大小，例如，区分一个是一米八的衣柜还是十八厘米的手办。这对于在虚拟环境中进行精确的尺寸匹配至关重要。
- 材质属性：系统需要理解物体由何种材料构成，例如玻璃、金属或海绵。不同的材料决定了物体的密度、硬度、弹性等物理参数，这些参数直接影响物体在虚拟世界中的行为。
- 功能可供性：AI 需要理解物体的核心功能以及最常被接触的部位。例如，椅子的主要功能是“坐”，因此坐垫和靠背就是最重要的交互区域。这有助于 AI 生成更符合人类使用习惯的 3D 模型。
- 运动学特性：涉及物体的运动能力，包括哪些部件可以移动、如何移动、运动范围多大以及部件间的父子关系。例如，一个水龙头的旋转角度和方向，或者一个铰链的运动范围。
- 功能描述：要求 AI 能够用自然语言解释物体的用途和功能。这有助于提高 AI 模型的可用性和可解释性。
为了解决市场上缺乏全面物理标注数据集的问题，PhysX-3D 团队创建了 PhysXNet 数据集。这是一个全球首个系统性标注了五大物理维度的 3D 数据集，包含超过 2.6 万个精细标注的 3D 物体。PhysXNet-XL 更是扩展到超过 600 万个物理标注的 3D 模型。数据集的构建采用了“人机协作”的标注流水线，首先由视觉语言模型 GPT-4o 等 AI 系统进行初步自动化标注，随后由人类专家进行审核和精修，确保每个参数都具有物理真实性。
有了 PhysXNet 数据集，研究团队进一步开发了 PhysXGen 生成框架。该框架采用了“嫁接”与“融合”的策略，在已有的优秀几何生成模型基础上，添加一个专门理解和生成物理属性的“物理大脑”。PhysXGen 的双分支架构设计精妙，结构分支继承预训练模型的几何生成能力，负责创造高质量的形状和纹理外观；物理分支则专门学习和生成对应的五大物理属性。两个分支通过潜空间对齐技术实现深度融合，使 AI 能够逐渐学会几何特征与物理特性之间的内在关联。
实验结果表明，PhysXGen 在与传统“先几何后 GPT”方法相比，取得了显著的优势。在几何外观质量方面，新系统不仅保持了预训练模型的优势，甚至还有所提升；在物理属性预测准确度上，PhysXGen 在所有五个核心维度都全面超越基线方法，其中材质和可供性预测误差分别降低了 64% 和 72%。
PhysXGen 的优势在定性对比中也得到了直观的展现。例如，对于水龙头模型，传统方法可能无法准确生成旋转运动，而 PhysXGen 能够准确生成旋转关节和正确的父子部件关系；对于办公椅，新系统能够精确预测海绵和织物材质，以及靠背的旋转运动特性。这些结果表明，PhysXGen 能够生成更符合物理规律、更具有真实感的 3D 模型。
PhysX-3D 项目的意义不仅在于技术本身，更在于它为整个 3D 内容生成领域指明了一个全新的方向：从单纯关注“皮囊”的几何建模，走向“灵魂”与“皮囊”兼备的物理接地建模。这种变革将深刻影响机器人学、自动驾驶、虚拟现实等众多领域的发展。例如，在机器人学领域，具有物理属性的 3D 模型可以用于训练机器人，使其更好地理解和操作现实世界中的物体；在自动驾驶领域，具有物理属性的 3D 模型可以用于模拟交通环境，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性；在虚拟现实领域，具有物理属性的 3D 模型可以增强用户的沉浸感和交互体验。
尽管 PhysX-3D 项目取得了显著的进展，但通往“物理 AI”的道路仍然充满挑战。现实世界中物体尺寸的长尾分布、复杂运动学关系的精确定义、从虚拟到现实的技术鸿沟等问题都需要进一步攻克。例如，如何处理尺寸差异巨大的物体，如何精确模拟复杂的运动关系，以及如何将虚拟世界的经验迁移到现实世界中，这些都是未来需要解决的关键问题。
然而，PhysX-3D 已经为我们打开了一扇通往物理智能世界的大门。随着这项技术的不断成熟，未来的 AI 将不再只是虚拟世界的“空想家”，而是能够真正理解和创造符合物理规律的 3D 世界，成为各个应用领域的强大“建造师”。这场从“塑料小人”到“物理灵魂”的革命，正在重新定义我们对 AI 创造力的认知边界。我们有理由相信，在不久的将来，AI 将能够创造出更加真实、更加智能的 3D 世界，为人类的生活带来更多的便利和惊喜。
未来，我们可以期待 PhysX-3D 技术在以下几个方面取得更大的突破：
- 更精确的物理属性模拟：通过引入更先进的物理引擎和算法，提高 3D 模型在虚拟环境中的物理行为的真实性和准确性。
- 更智能的运动学关系推断：利用深度学习等技术，自动推断 3D 模型中各个部件之间的运动学关系，减少人工干预。
- 更广泛的应用场景：将 PhysX-3D 技术应用于更多的领域，例如游戏开发、建筑设计、工业制造等，为各行各业赋能。
- 更强大的创造能力：使 AI 能够根据用户的需求，自动生成具有特定物理属性和功能的 3D 模型，实现真正的“所想即所得”。
总之，PhysX-3D 项目是一项具有里程碑意义的研究，它为 AI 生成 3D 模型注入了“物理灵魂”，开启了物理智能的新时代。我们期待着 PhysX-3D 技术在未来能够取得更大的发展，为人类创造更加美好的未来。
随着 AI 技术的不断发展，3D 模型的应用场景也越来越广泛。从游戏、电影到建筑设计、工业仿真，3D 模型的身影无处不在。然而，传统的 3D 模型生成方法往往需要耗费大量的人力和时间，而且难以保证模型的真实性和物理合理性。PhysX-3D 技术的出现，为解决这些问题提供了一种全新的思路。通过将物理属性融入到 3D 模型中，PhysX-3D 不仅提高了模型的真实感和可用性，也为 AI 在 3D 内容创作领域开辟了新的可能性。
可以预见，随着 PhysX-3D 技术的不断完善和普及，未来的 3D 内容创作将变得更加高效、智能和便捷。AI 将能够根据用户的需求，自动生成具有特定物理属性和功能的 3D 模型，从而大大降低 3D 内容创作的门槛，让更多的人能够参与到 3D 世界的构建中来。同时，PhysX-3D 技术也将推动虚拟现实、增强现实等领域的发展，为用户带来更加沉浸式和真实的体验。这场由 PhysX-3D 引领的 3D 革命，必将深刻地改变我们与虚拟世界互动的方式，为我们的生活带来更多的惊喜和可能性。
