CVPR 2026 | GaussianDWM:用3D高斯表示统一自动驾驶场景理解与多模态生成
CVPR 2026 | GaussianDWM:用3D高斯表示统一自动驾驶场景理解与多模态生成自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧,扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像,却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处,以及不同视角下的空间结构如何变化,那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
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自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧,扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像,却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处,以及不同视角下的空间结构如何变化,那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
今天,由李飞飞联合创立的空间智能公司 World Labs 在同一天发布了三篇技术论文!三篇论文分别由公司内部实习生主导完成,研究方向各异,但共享同一个核心命题:借助已在海量图片数据上训练成熟的 2D 生成模型,降低 3D 内容生成的难度门槛。
刚刚,UC伯克利放出了一场号称“智能体最后的考试”的全新基准测试。它把当今最强的AI Agent们拉到考场上,让它们干真正的活——在Siemens NX里建3D模型、在Unreal Engine里搭游戏场景、在Adobe After Effects里做特效合成。
在3D创作这个圈子,一直有个心照不宣的扎心真相: 那就是最难的一步从来不是生成,而是让模型变为可用资产。
大模型还在混战,AI及智能硬件市场先跑出了三个“爆款”:AI眼镜、AI录音笔、3D打印机。
在交互式虚拟世界和具身智能快速发展的今天,高质量 3D 资产已经不再只是 “看起来像” 就足够。一个柜门不仅要有柜门的外观,还需要知道绕哪条轴旋转;一个按钮不仅要有按钮的形状,还需要具备 “按下 / 弹起” 的状态;一个抽屉不仅要有完整几何,还需要拥有滑动方向、运动范围、材质和质量等物理属性。该研究已被 ICML 2026 接收。
6月8日,高德重磅发布了全球首个3D原生城市世界模型——ABot-Earth0.5。ABot-Earth0.5的发布不仅宣告着城市级场景3D原生技术的重要突破,更彻底重塑了传统3D建模的生产逻辑与成本结构。
空间智能与世界模型初创公司知天下(苏州)人工智能科技有限公司(以下简称“知天下”)近日已完成天使轮融资。知天下是一家专注于高斯泼溅(3D Gaussian Splatting,简称3DGS)三维重建与生成技术的AI企业,于 2024 年初推出 3DGS 免费重建与发布服务
该论文第一作者为曹子昂,研究方向主要聚焦于 3D AIGC、Physical AI 与具身智能。论文主要合作者包括来自南洋理工大学的李海天、姚润茂、洪方舟、陈昭熹,以及大晓机器人的刘英豪和潘亮。通讯作者为南洋理工大学刘子纬教授。
近日,来自清华大学智能产业研究院(AIR)的团队联合北京智源研究院(BAAI)、北京大学、南京大学等机构构建了一个基准:GeoCodeBench。这是一个面向 3D 几何计算机视觉的 PhD 级 coding benchmark,