重新定义人工智能 是设计 3D 环境的重要议题。来自慕尼黑的初创公司 Spaitial 以创新模型进行创新。这些全新的模型带来了对空间的物理理解。 这家公司脱离了传统的方法，提供了不同于 2D 图像生成系统的替代方案。 凭借引人注目的三维环境，交互的力量变得无限。 这些进展将改变沉浸式媒体和数字基础设施领域。 从自主机器人到城市模拟的应用潜力显得非常丰富。
空间基础模型技术
这家初创公司慕尼黑 Spaitial 开发了一种创新的人工智能模型，称为空间基础模型（SFM）。这些系统能够基于图像和文本创建和解释复杂的 3D 环境。其主要目标是赋予人工智能对空间的物理理解，这是当前模型的一大缺陷。
SFM 的工作原理
SFM 脱离了基于像素或文本的传统生成性 AI 系统。它们直接作用于 3D 结构，如几何形状、材料和物理特性。 这种方法提供了更连贯的时间和空间表示，对于物理过程模拟等过程是必要的。
多样化的应用
SFM 的潜在应用涵盖多个领域。视频游戏、电影及增强/虚拟现实（AR/VR）等领域将受益于这一技术。此外，数字双胞胎用于规划、机器人自动化，以及城市和工业基础设施建模也代表了重要的应用领域。
沉浸式互动
Spaitial 设计其模型以从简单的图像或短视频片段生成逼真且物理精确的 3D 场景。用户可以以动态方式与这些环境进行互动，从一个镜头角度导航到另一个镜头角度。此项创新旨在统一并增强重现的一致性。
财务背景与团队发展
在增长的推动下，Spaitial 完成了一轮1300万美元的融资，由 Earlybird 风投引导。这轮融资得到了知名投资者的丰富支持，如 Robin Rombach，旨在推动 SFM 技术的发展并扩大团队规模。该公司还计划进行战略合作，以测试特定应用。
技术与创业技能
创始人 Matthias Niessner 是慕尼黑工业大学的教授，将技术专长与创业愿景结合在一起。其他共同创始人，如 Ricardo Martin-Brualla 和 David Novotny 也贡献了在 Google 和 Meta 获得的宝贵技能。这些合伙人形成了一个经验丰富的团队，能够在先进人工智能领域中驾驭。
研究与合作伙伴关系
该研究通过整合各种专长而脱颖而出。知名研究人员，如与 Spaitial 合作开发 3D 生成模型的 Katja Schwarz，也为该公司的项目提供支持。他们的联合专业知识促进了 3D 表现领域的显著创新。
数字双胞胎的进展
在数字双胞胎方面的进展，特别是在如这里提到的项目，展示了人工智能在真实结构建模中的重要性。这些技术改善了城市基础设施的监控和管理，从而推动了该领域的创新。
对人工智能的前瞻性看法
模型中的物理理解为创建世界的模型铺平了道路，使 AI 代理能够在动态环境中有效互动。 SFM 的未来看起来非常光明，预计将在建筑和工程等多个领域广泛采用。
关于生成性人工智能和 Spaitial 的 3D 建模的常见问题
什么是空间基础模型（SFM）？
空间基础模型是由 Spaitial 开发的人工智能模型，旨在直接基于 3D 结构如几何形状、材料和物理特性生成和解释 3D 环境。
SFM 如何不同于传统生成性 AI 系统？
与主要使用像素或文本的 AI 系统不同，SFM 专注于 3D 表示，从而提供更真实的物理和时间理解。
可以使用 SFM 生成哪些类型的内容？
SFM 可以基于如单张图像、短视频或文本等输入生成逼真且物理精准的 3D 场景，使用户可以以互动的方式探索环境。
在 IA 模型中具备物理理解的优势是什么？
具备物理理解使 AI 模型能够在复杂和动态的环境中更精准地导航和行动，这对于如物理仿真或自主机器人等应用至关重要。
Spaitial 的应用可以在哪些行业中使用？
Spaitial 的技术可应用于多个领域，如视频游戏、电影、增强现实和虚拟现实，以及工业或城市基础设施建模和数字双胞胎仿真。
Spaitial 如何计划测试其具体应用？
Spaitial 计划与企业合作，测试 SFM 在其领域的具体应用，以促进创新并根据市场需求调整技术。
Spaitial 创始团队的背景和专长是什么？
Spaitial 的创始团队汇集了技术和创业领域的专家，包括慕尼黑工业大学的教授、Google 和 Meta 的前员工，以及 3D 建模的专家，确保 holistic 和创新的视角。
我如何获得 Spaitial 技术的提前访问权限？
感兴趣的人可以报名参加 Spaitial 提供的候补名单，以获得提前访问其技术的机会。
