数字孪生：颠覆传统的科技革命

facai888 科技创新 2024-07-23 482 0 数字孪生颠覆传统的科技革命

在当今数字化的浪潮中，AI和数字孪生这两项前沿技术的结合正以前所未有的方式重塑着各个领域。目前国内的数字孪生应用大多都是三维建模渲染叠加业务数据，主要注重数据以及场景渲染效果，再结合业务需求传递业务价值。除此之外，目前AI与数字孪生的结合到底有哪些实际可以落地的呢？

一、行业趋势1.自动化建模1）文生模型（TEXTTO3D）

LumaAI是一家提供3D捕捉和建模技术的公司，旨在帮助用户轻松创建高质量的3D内容。LumaAI于2024年1月发布的Genie1.0，只需输入一句文字提示，就能在10秒内生成四个高保真的3D模型，用户可选择并在三维网格界面内编辑模型纹理。这些模型可在屏幕上预览，也能导出到Blender、Unity等工具中进一步使用。

除LumaAI外，市面上还有非常多的文生模型产品，大家可以自行去体验一下。

2）图片/视频建模

目前，由文生模型直接生成的模型在实际项目中还不具备很强的应用价值。那么，另一种图片/视频建模更具有实际的应用价值，其原理基本就是根据图片或者视频计算空间坐标，生成点云数据，根据点云模型和照片进行简单的粗建模和点云匹配照片映射，生成一个可看的模型。

目前图片以及视频建模，有好多产品都可以做到，这里看一下通过SA完成的图片建模效果。

由相机拍摄的甜甜圈图片（需要n多张图片）

自动建模产生的甜甜圈模型

这里可以看到，由SA完成建模的图片，质量其实算不错的，如果是做一些小物件的资产沉淀，大家可以尝试使用这类方法。

这里推荐下虚幻的Bridge模型库，号称价值千亿的扫描模型库。

总的来说，目前自动化建模基本都存在以下问题：

细节缺失与精度问题：生成的3D模型在复杂的细节和高精度要求方面可能表现不佳。例如，对于具有精细纹理和微小结构的物体，生成的模型可能会显得粗糙或模糊。材质和光照模拟问题：生成的模型在材质表现和光照效果的模拟上可能与真实情况存在偏差，影响视觉效果和真实性。比如生成的金属材质可能没有真实金属的反射和光泽特性。AI理解能力有限（文生模型）：在高质量3D数据获取上，本身就是一个非常大的挑战，训练数据又直接影响生成的模型本身。AI可能无法完全理解模型在特定场景或整体设计中的上下文和语义关系，导致生成的模型在实际应用中不够贴合需求。例如为特定游戏场景生成的道具模型，可能与游戏的整体风格和逻辑不匹配。后期编辑和修改困难：与传统手工建模相比，对自动建模生成的3D模型进行后期的大幅度编辑和修改可能较为困难，需要特定的技术和工具。有时候修改成本甚至会远远超出手工建模成本。

以上问题均会导致生成的模型无法直接应用于实际项目。

因此，目前阶段，自动化建模还无法被大批量使用来提高生产效率。

2.AI算法训练最近自动驾驶与机器人概念十分火爆，那么在这两个行业中，数字孪生又能发挥什么作用呢？

1）自动驾驶

自动驾驶是经典的四维空间计算难题，其重点在于实现四维空间中的感知、建图、定位与决策规划的实现。

目前市面上大多自动驾驶技术前期都会基于仿真三维场景进行大量数据的训练，通过构建虚拟的交通场景，对训练好的模型进行测试和验证。比如，在孪生仿真平台中设置各种复杂的交通状况，包括突发的事故、恶劣的天气等，以检验模型的应对能力。

2）机器人训练

在今年的WAIC世界人工智能大会上，出现了服务型机器人展示，如机器人拿着咖啡杯在咖啡厅移动进行客户服务，以此来展示其在用餐环境下的服务能力。又或者在景区导览上，已经有部分导览机器人在对游客进行服务了。

那么这一类需要在不同环境下具备感知环境、与人交互、执行任务能力的机器人，大多数的实现思路都需要先将周边环境进行三维建模，再结合特定的服务场景，对机器人进行训练。那么，在对服务要求较高的情况下，每一个店铺甚至是每一个场景，都需要进行专门的场景建模以及针对性训练。

在众多的仿真场景中，如工业生产、气象防灾、低空经济等领域，皆需要三维仿真场景来支撑数据训练，数字孪生：颠覆传统的科技革命因此，如何快速构建精准的三维场景就显得极为重要。

二、TEXTTO3D实测—D5渲染器D5是我非常喜欢的一款软件，它高效的场景搭建功能以及高质量的三维资产，真的在市面上很有竞争力。