作者 | 高允毅

編輯 | 趙鈺瑩

中國(guó)模型出海提速之時(shí)，騰訊混元 3D 已經(jīng)率先把世界拉進(jìn)了它的三維宇宙。

11 月 26 日，混元 3D 創(chuàng)作引擎發(fā)布國(guó)際版，API 上線騰訊云國(guó)際站；與此同時(shí)，開(kāi)源版混元 3D 的全球下載量也突破 300 萬(wàn)。產(chǎn)品出海與模型開(kāi)源兩條路徑同時(shí)推進(jìn)，混元 3D 正加速進(jìn)入全球開(kāi)發(fā)者視野，一條屬于騰訊的 AI 戰(zhàn)略路線也隨之顯形。

為什么是騰訊？為什么是今年？為什么是 3D？

騰訊的獨(dú)特之處在于，它既不是英偉達(dá)式的算力公司，也不是 Adobe 那樣的工具公司，而是同時(shí)擁有需求端（互動(dòng)游戲、地圖導(dǎo)航、AR、VR 及云端業(yè)務(wù)的海量 3D 需求）、技術(shù)端（混元大模型的多模態(tài)能力成熟遇到了 3D 生成技術(shù)快速增長(zhǎng)期）、生態(tài)端（微信、QQ、騰訊云構(gòu)成的覆蓋 C 端和 B 端的分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）的復(fù)合型科技公司 。

這種“業(yè)務(wù)—技術(shù)—生態(tài)”三位一體的能力，使其在 3D 生成的商業(yè)化落地中具備更強(qiáng)的場(chǎng)景穿透力與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

1 從“工廠車間”開(kāi)始——混元 3D 在騰訊游戲內(nèi)部的落地

傳統(tǒng) 3D 行業(yè)，“貴、慢、難”幾乎是所有團(tuán)隊(duì)的共識(shí)，這個(gè)問(wèn)題在游戲領(lǐng)域尤其尖銳。

網(wǎng)上數(shù)據(jù)顯示，美術(shù)成本在游戲研發(fā)中通常占 50%–80%，而 3D 制作又是其中最重的一塊：一個(gè) 3D 角色模型成本往往在幾萬(wàn)元到近百萬(wàn)元，制作周期從幾天到數(shù)周甚至數(shù)月不等，復(fù)雜場(chǎng)景的資產(chǎn)制作周期更是長(zhǎng)得驚人，一款頂尖 3D 游戲在 3D 研發(fā)上的投入可以高達(dá)數(shù)億美元。大制作游戲更是對(duì)細(xì)節(jié)是精益求精、容不得差，如果生成模型在某個(gè)小細(xì)節(jié)上偏了一點(diǎn)，玩家發(fā)現(xiàn)了就可能影響游戲口碑，高精度幾何與紋理因此成為整個(gè)行業(yè)最昂貴、人力最密集的環(huán)節(jié)。

這種困局直接導(dǎo)致行業(yè)兩極分化：大廠靠海量人力堆出高精度資產(chǎn)，中小團(tuán)隊(duì)和獨(dú)立開(kāi)發(fā)者只能在“低成本、低質(zhì)量”中打轉(zhuǎn)，無(wú)數(shù)好創(chuàng)意因“做不起 3D 資產(chǎn)”夭折。

因此，3D 生成已經(jīng)逐漸成為游戲行業(yè)的一個(gè)剛需。

“游戲的工業(yè)化生產(chǎn)管線遠(yuǎn)比大眾想象的復(fù)雜”，騰訊混元 3D 負(fù)責(zé)人郭春超指出。傳統(tǒng) 3D 建模流程環(huán)環(huán)相扣：原畫(huà)定稿后，建模師先建高模雕刻，再拓?fù)涑傻湍?，接著展開(kāi) UV、烘焙紋理、綁定骨骼，每一步都依賴人工經(jīng)驗(yàn)。但這些都可以用 3D 大模型去提效、提質(zhì)。

騰訊沒(méi)有試圖用“一鍵生成”的噱頭顛覆生產(chǎn)方式，而是拆成兩條技術(shù)主線：

一條面向 3D 資產(chǎn)本身，提升批量產(chǎn)出效率；

一條面向世界模型，解決場(chǎng)景級(jí)搭建問(wèn)題。

先說(shuō)前者。

目前騰訊內(nèi)部數(shù)十個(gè)游戲項(xiàng)目已接入該系統(tǒng)試驗(yàn)落地?！对獕?mèng)之星》是其中的代表性案例之一，其 UGC 編輯器接入了混元 3D。玩家只需輸入一句描述，例如“一個(gè)海盜主題的木桶道具”，幾秒鐘后，一件可直接編輯的 3D 資產(chǎn)就跳到了屏幕上，極大地幫助玩家減輕了建模負(fù)擔(dān)、提升 UGC 創(chuàng)作者的地圖創(chuàng)作效率。

更具代表性的是另一款零代碼編輯器《輕游夢(mèng)工坊》。傳統(tǒng)游戲美術(shù)制作需原畫(huà)、建模、動(dòng)畫(huà)等多崗位協(xié)作，而接入混元 3D 后，“做的人不再需要懂建模”，郭春超這樣描述。一個(gè)新手可以借助《輕游夢(mèng)工坊》成熟的預(yù)制模板與功能組件以及混元 3D 強(qiáng)大的美術(shù)資產(chǎn)生成能力，一周左右完成一款游戲。

在 2025 年輕游夢(mèng)工坊全國(guó)游戲創(chuàng)作大賽中，約有四成參賽者沒(méi)有任何游戲開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，卻憑借編輯器及其內(nèi)置的混元 3D 功能完成了可玩性與創(chuàng)意十足的優(yōu)秀作品。不少創(chuàng)作者反饋稱，編輯器內(nèi)置的混元 3D 功能讓他們能夠在幾分鐘內(nèi)完成建模，做到了“開(kāi)箱即用”，生成的模型已自動(dòng)綁定骨骼并制作好基礎(chǔ)動(dòng)畫(huà)，可以直接在編輯器中使用，大大縮短了開(kāi)發(fā)周期。

用混元 3D 制作的“帶有齒輪的機(jī)械海豚，蒸汽朋克風(fēng)”

混元 3D 的定位不是替代，而是分工重塑：讓 AI 生成大部分可用的基礎(chǔ)資產(chǎn)和原型，人類聚焦風(fēng)格統(tǒng)一、細(xì)節(jié)打磨和最終決策。郭春超給過(guò)一個(gè)驚人的數(shù)據(jù)對(duì)比：“原本做一個(gè)輕量游戲道具，需要兩天；現(xiàn)在用混元 3D 只需要 0.2 天，一天能做五個(gè)。”

在混元 3D 上傳多張圖片，生成精準(zhǔn)三維游戲角色

盡管如此，要完全進(jìn)入 3D 游戲的高精度生產(chǎn)線，混元 3D 還要攻克組件化生成、低多邊形拓?fù)淦胶?/strong>等難題。

如何理解組件化生成？比如把一把槍拆成槍托、槍管、彈匣，把一輛車拆成車門、燈組、底盤。拆得不對(duì)，美術(shù)無(wú)法編輯；拆得不穩(wěn)，動(dòng)畫(huà)無(wú)法綁定；拆得不一致，生產(chǎn)線就斷流?！罢嬲挠螒蛸Y產(chǎn)不是一體成型，而是分組件生成便于復(fù)用，還要在細(xì)節(jié)精度和運(yùn)行流暢度之間找平衡”。郭春超解釋道。

低多邊形拓?fù)淦胶猓瑒t關(guān)系到一個(gè) 3D 模型“看起來(lái)夠細(xì)致，同時(shí)在引擎里跑得動(dòng)”。這一塊傳統(tǒng)算法靠人工反復(fù)調(diào)整，成本極高；而 AI 模型要想自動(dòng)完成這一點(diǎn)，則必須在“還原細(xì)節(jié)”與“保持結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)潔”之間找到動(dòng)態(tài)平衡。這一問(wèn)題正是整個(gè)游戲工業(yè)化管線能否真正吃下 AI 產(chǎn)出的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

圍繞不同用戶，騰訊搭了兩層平臺(tái)：

（1）面向大眾創(chuàng)作的「混元 3D AI 創(chuàng)作引擎平臺(tái)」，目標(biāo)是把門檻壓到最低，讓普通用戶、大學(xué)生、策劃都能快速產(chǎn)出可用模型；

（2）面向?qū)I(yè)團(tuán)隊(duì)的「混元 3D Studio」，服務(wù)設(shè)計(jì)師、開(kāi)發(fā)者和建模師，覆蓋概念、幾何、拓?fù)?、紋理到骨骼動(dòng)畫(huà)的全流程，更強(qiáng)調(diào)結(jié)構(gòu)正確、流程可控和資產(chǎn)可落地。

草圖生 3D 功能：混元 3D 一張簡(jiǎn)筆畫(huà)就能完成 3D 內(nèi)容創(chuàng)作

再說(shuō)后者。

如果說(shuō)前一條路線解決的是“做東西”的問(wèn)題，混元 3D 的另一條主線則指向“生成世界”——通過(guò)世界模型，用一句文字或一張圖片，在幾分鐘內(nèi)生成一個(gè)可漫游的三維場(chǎng)景。

在騰訊的構(gòu)想里，當(dāng)輸入一句并不起眼的提示詞，比如“雨后黃昏的賽博城街巷”，幾分鐘后，一個(gè)可以自由移動(dòng)視角、走進(jìn)街角、看到燈牌厚度和地面反光的 3D 世界就會(huì)出現(xiàn)。它不再是 360°全景圖或靜態(tài)美術(shù)，而是一個(gè)“能走、能看、能互動(dòng)”的空間。

世界模型競(jìng)爭(zhēng)正進(jìn)入白熱化階段。Google DeepMind、Meta、OpenAI、NVIDIA、特斯拉、World Labs 等團(tuán)隊(duì)都在加速推進(jìn)：從視頻生成到可漫游三維場(chǎng)景，再到物理一致性的環(huán)境模擬，試圖讓模型從“看見(jiàn)世界”邁向“理解并預(yù)測(cè)世界”——這是行業(yè)普遍認(rèn)為通往通用智能（AGI）的關(guān)鍵路徑。

在這一賽道上，各家巨頭都有不同的切入口：

• DeepMind 用長(zhǎng)時(shí)序預(yù)測(cè)推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)；

• Meta 用 V-JEPA 2 探索物理理解與沉浸式交互；

• OpenAI 以視頻生成試探物體關(guān)系及物理變化的建模能力；

• NVIDIA 聚焦物理 AI，將世界模型視為下一代仿真引擎；

• Tesla 則把世界模型納入自動(dòng)駕駛體系，讓系統(tǒng)從簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)走向更完整的世界理解。

騰訊的路線并不相同。它不是從技術(shù)前沿反推應(yīng)用，而是從自身龐大的三維業(yè)務(wù)需求反推技術(shù)路線——因此天然更接近大規(guī)模落地的一側(cè)。

在 World 1.1 發(fā)布后，騰訊先解決的是最基礎(chǔ)的問(wèn)題：生成的世界能否穩(wěn)定地“跑起來(lái)”。下一步，則集中攻克行業(yè)公認(rèn)最難的一環(huán)——讓世界在時(shí)間維度上保持一致，并具備基本的物理與因果邏輯。

這意味著：繞場(chǎng)景一圈，街燈亮度是否一致？推開(kāi)的門是否仍然打開(kāi)？從高臺(tái)跳下，落點(diǎn)是否合理？這些在真實(shí)制作流程中需要大量人工復(fù)查的小細(xì)節(jié)，正是決定一個(gè)世界是否“能互動(dòng)、能持續(xù)”的核心難點(diǎn)。

騰訊給出的解法是World Play：一套把 2D 的穩(wěn)定性與 3D 的空間多樣性連接起來(lái)的交互模型，讓 AI 不只是“看到世界”，而是能在其中執(zhí)行任務(wù)。再往后，是面向更真實(shí)場(chǎng)景的世界模型 2.0，更準(zhǔn)確的幾何、更真實(shí)的材質(zhì)，用于線上展會(huì)等對(duì)逼真度要求更高的場(chǎng)景。

與此同時(shí)，混元 3D 在海外也掀起了另一場(chǎng)浪潮——自 2024 年 11 月首代模型開(kāi)源，2025 年 7 月世界模型 1.0 全面開(kāi)放以來(lái)，累計(jì)下載量超過(guò) 300 萬(wàn)次

對(duì)騰訊來(lái)說(shuō)，開(kāi)源更像是一個(gè)生態(tài)選擇。

“開(kāi)源的核心是‘生態(tài)’，是與社區(qū)的雙向奔赴”，郭春超說(shuō)。一方面，通過(guò)開(kāi)源促進(jìn)整個(gè) 3D 領(lǐng)域的繁榮發(fā)展，讓方法、工具更快迭代；另一方面，社區(qū)也會(huì)帶來(lái)技術(shù)改進(jìn)和產(chǎn)品需求反饋，指導(dǎo)下一階段研發(fā)方向。

這一戰(zhàn)略已收獲顯著成效，有人提交了紋理生成的改進(jìn)建議，有人提出分組件、幾何編輯等需求，促使騰訊在基礎(chǔ)模型中兼容這些能力。

很多海外團(tuán)隊(duì)不等騰訊工具鏈更新，直接把模型部署在自己服務(wù)器上，用于快速搭建游戲地圖、做玩法驗(yàn)證、生成 NPC、甚至搭建 VR 空間原型。

2 走出游戲工廠——混元 3D 的行業(yè)實(shí)驗(yàn)

混元 3D 的價(jià)值，已經(jīng)明顯超出了游戲行業(yè)。在越來(lái)越多的 B 端場(chǎng)景里，它開(kāi)始被當(dāng)作一種提升生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)能力使用，這些場(chǎng)景對(duì) 3D 生成的需求更直接，也更具規(guī)模。

目前，已有超過(guò) 150 家企業(yè)經(jīng)由騰訊云接入混元 3D 模型，應(yīng)用范圍橫跨游戲制作、電商展示、影視特效、廣告營(yíng)銷、社交內(nèi)容生成及 3D 打印等行業(yè)。其中既有 Unity 中國(guó)這樣的實(shí)時(shí) 3D 引擎廠商，也有拓竹科技等消費(fèi)級(jí) 3D 打印公司，以及 Liblib 等內(nèi)容創(chuàng)作平臺(tái)。

作為騰訊對(duì)外能力輸出的主通道，騰訊云長(zhǎng)期服務(wù)各行各業(yè)，這些客戶都在向更高質(zhì)量、更自動(dòng)化的 3D 內(nèi)容靠攏。“3D 大模型是我們最具競(jìng)爭(zhēng)力、需求也最旺盛的能力之一?！惫撼f(shuō)，“從商業(yè)化角度，我們認(rèn)為 3D 是一個(gè)規(guī)模巨大且持續(xù)增長(zhǎng)的市場(chǎng)。”

最先跑通商業(yè)閉環(huán)的，是 3D 打印。

靜態(tài)模型可用度高，用戶付費(fèi)意愿明確，是最容易形成結(jié)果的場(chǎng)景。過(guò)去，想做一個(gè)可打印的個(gè)性化模型，要么依賴素材庫(kù)，要么具備專業(yè)建模技能，門檻很高。接入混元 3D 后，用戶一句自然語(yǔ)言或一張參考圖，就能生成符合打印標(biāo)準(zhǔn)的三維模型，由廠商完成自動(dòng)校驗(yàn)和支撐結(jié)構(gòu)生成。對(duì)用戶而言，相當(dāng)于在 3D 打印機(jī)背后接入了一位“云端建模師”，建模門檻從專業(yè)技能降到了大眾可用。

在這一帶動(dòng)下，消費(fèi)級(jí) 3D 打印第一次出現(xiàn)了明確的“供給側(cè)擴(kuò)張”跡象。拓竹、創(chuàng)想三維等頭部廠商接入后，用戶開(kāi)始從被動(dòng)下載模型，轉(zhuǎn)向主動(dòng)創(chuàng)造模型。拓竹方面透露，MakerWorld 平臺(tái)月調(diào)用量預(yù)計(jì)突破 10 萬(wàn)次；創(chuàng)想三維的 MakeNow 平臺(tái)接入混元后，可以做到“給一張照片，五分鐘生成 Q 版手辦”。AI 生成正在把 3D 打印從工具，變成一種面向普通用戶的創(chuàng)意載體。

廣告和內(nèi)容行業(yè)也在沿著同一方向移動(dòng)。

游戲類廣告需要大量 3D 素材，混元 3D 已能直接供給。未來(lái)隨著 3D 世界模型成熟，它還可以服務(wù)旅游、文博、家居品牌等領(lǐng)域，讓廣告從“展示”變成“體驗(yàn)”。目前，基于衛(wèi)星地圖的 3D 生成已經(jīng)有落地案例，一些海外電商平臺(tái)也開(kāi)始申請(qǐng)商用開(kāi)源模型。

在設(shè)計(jì)領(lǐng)域，變化更直觀。

全球首個(gè) AI 設(shè)計(jì)助手 Lovart 選擇混元 3D 作為核心 3D 引擎，使其從平面設(shè)計(jì)跨到高清 3D 內(nèi)容。3D 不再是專業(yè)部門的技能，而是整個(gè)設(shè)計(jì)流程可直接調(diào)用的能力。

在電商場(chǎng)景中，商家上傳一張商品實(shí)拍圖即可生成可旋轉(zhuǎn)、可縮放的 3D 模型，已有家居商家接入后實(shí)現(xiàn)了約 35% 的點(diǎn)擊率提升。在教育與文博領(lǐng)域，文物和教具能夠被快速轉(zhuǎn)化為三維內(nèi)容，整體制作成本約為傳統(tǒng)流程的十分之一，為機(jī)構(gòu)大規(guī)模開(kāi)展數(shù)字化展示提供了可行路徑。在珠寶等對(duì)細(xì)節(jié)要求較高的行業(yè)中，設(shè)計(jì)師通過(guò)自然語(yǔ)言或參考圖即可在數(shù)分鐘內(nèi)生成可 360°查看、可用于設(shè)計(jì)評(píng)審的模型，顯著縮短了前期建模周期。

在自動(dòng)駕駛和具身智能領(lǐng)域，混元 3D 則承擔(dān)著補(bǔ)齊“仿真場(chǎng)景短缺”的重要角色。

AI 訓(xùn)練需要大量三維物體與場(chǎng)景，以縮短迭代周期、提高測(cè)試密度。自動(dòng)駕駛對(duì)仿真環(huán)境依賴更強(qiáng)，開(kāi)源 3D 模型已經(jīng)被多家廠商使用，用于補(bǔ)充真實(shí)道路采集。

騰訊內(nèi)部的具身智能實(shí)驗(yàn)室 Robotics Lab 是一個(gè)典型試驗(yàn)場(chǎng)：3D 生成 API 輸送到實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)室再將智能領(lǐng)域的需求反饋給研發(fā)團(tuán)隊(duì)，反向推動(dòng)模型迭代。在對(duì)外合作中，做機(jī)械臂和人形機(jī)器人的公司幾乎都對(duì) 3D 資產(chǎn)和世界模型有需求；自動(dòng)駕駛側(cè)，由于仿真平臺(tái)相對(duì)通用，基本每家廠商都有類似訴求。

當(dāng)然，世界級(jí)、場(chǎng)景級(jí)生成仍在前半程。距離自動(dòng)駕駛仿真或 3A 游戲制作所需的嚴(yán)格品質(zhì)，還有不小差距。目前真正達(dá)到要求的內(nèi)容比例仍不足 10%。但方向已經(jīng)明確：3D 正在成為一個(gè)跨行業(yè)、跨場(chǎng)景的基礎(chǔ)能力，進(jìn)入更多實(shí)際生產(chǎn)流程。

3 騰訊 AI 深層戰(zhàn)略：不卷規(guī)模，卷生態(tài)壁壘

10 月初，國(guó)際大模型競(jìng)技場(chǎng) LMArena 公布最新榜單，混元圖像 3.0 在全球 26 個(gè)模型的盲測(cè)中登頂，拿下最佳綜合文生圖模型與最佳開(kāi)源模型兩項(xiàng)第一。面對(duì)全球用戶的無(wú)提示投票，混元圖像 3.0 超過(guò)了 Seedream 4 以及 Gemini 2.5 Flash Image Preview 等頂級(jí)選手，被認(rèn)可為當(dāng)前效果最好的開(kāi)源生圖模型。這意味著，騰訊已經(jīng)在關(guān)鍵的多模態(tài)方向上達(dá)到全球領(lǐng)先。

騰訊把路線押在了更能形成壁壘的方向——場(chǎng)景與生態(tài)，而不只是規(guī)模競(jìng)速。

“我們的首要任務(wù)很明確：先把技術(shù)做到業(yè)界領(lǐng)先。質(zhì)量、效果、可控性、速度、成本這些基礎(chǔ)能力是一切的根基，當(dāng)技術(shù)指標(biāo)做到位，商業(yè)化往往是‘水到渠成’的事”，郭春超的表述，精準(zhǔn)詮釋了騰訊的 AI 戰(zhàn)略。

混元 3D 是最能代表這套邏輯的產(chǎn)品。相較于其他大廠，騰訊的特點(diǎn)在于：

• 內(nèi)部有游戲、內(nèi)容、社交等多元場(chǎng)景，可以“以戰(zhàn)養(yǎng)技”；

• 外部有云服務(wù)和開(kāi)源體系，可以規(guī)?；敵?；

• 技術(shù)上在幾何、拓?fù)浜弯秩竟芫€等 3D 關(guān)鍵環(huán)節(jié)已經(jīng)積累多年。

財(cái)報(bào)中也能看到這一策略的影子。騰訊第三季度營(yíng)收同比增長(zhǎng) 15%，管理層把AI 定義為“貫穿內(nèi)部業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)能力”：從微信生態(tài)里的“元寶”，到嵌入會(huì)議、QQ、廣告和游戲的智能功能，再到云服務(wù)的垂直解決方案，AI 正在從研發(fā)投入轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)力。

與此同時(shí)，騰訊保持著克制的資本開(kāi)支。管理層反復(fù)強(qiáng)調(diào)，AI 投入的重點(diǎn)不是“堆規(guī)?！?，而是“提效率”?；煸?3D 的迭代路徑也是如此：先滿足內(nèi)部需求，經(jīng)真實(shí)業(yè)務(wù)驗(yàn)證后開(kāi)源，再進(jìn)入 3D 打印、廣告、設(shè)計(jì)、自動(dòng)駕駛等行業(yè)，從而以較低成本跑出較大價(jià)值。

盡管成績(jī)斐然，但混元 3D 離“大規(guī)?？捎谩边€有距離。而這些局限，恰恰揭示了 3D 創(chuàng)作行業(yè)的終極挑戰(zhàn)，也讓騰訊的領(lǐng)跑之路充滿變數(shù)。

從技術(shù)維度看，質(zhì)量、可控性和速度是三座大山，這也是 3D 生成與世界模型兩條主線上共同的核心挑戰(zhàn)。

生成質(zhì)量方面，如何保證視覺(jué)效果高，避免畸形和紋理模糊；可控性方面如何保證生成結(jié)果符合用戶需求；速度方面如何提高生成速度，進(jìn)一步降低 GPU 算力消耗和成本？

郭春超的排序是：“先攻質(zhì)量和可控，再攻加速和降本”。

可控性可以說(shuō)其中最核心的痛點(diǎn)，復(fù)雜機(jī)械道具的拆件靈活性不足，AI 生成的往往是整體，單獨(dú)編輯某個(gè)零件仍需手動(dòng)調(diào)整；在對(duì) 3A 水準(zhǔn)要求較高的項(xiàng)目中，模型進(jìn)入正式生產(chǎn)前仍需較多人工調(diào)整。

對(duì)此，混元 3D 正從三個(gè)層面突破：

• 數(shù)據(jù)層面：擴(kuò)充高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)，并優(yōu)化渲染管線；

• 模型架構(gòu)層面：注入更豐富的條件信息，設(shè)計(jì)“分析—雕刻”式模型；

• 交互面：支持三視圖、多模態(tài)輸入，研發(fā) 3D Omni 模型，讓用戶可以通過(guò)拖動(dòng)直接修改形態(tài)。

更深層的瓶頸則來(lái)自數(shù)據(jù)本身。“3D 數(shù)據(jù)已經(jīng)成了行業(yè)瓶頸?！惫撼偨Y(jié)。

一方面是數(shù)量和質(zhì)量受限，3D 資產(chǎn)多為人工建模生成，全球可用數(shù)據(jù)僅千萬(wàn)量級(jí)，遠(yuǎn)不及文本的百億級(jí)規(guī)模。另一方面是處理門檻高，3D 模型不能直接喂給大模型，需經(jīng)過(guò)預(yù)處理、格式轉(zhuǎn)換等復(fù)雜工程步驟”，郭春超解釋道。數(shù)據(jù)稀缺直接限制模型的泛化能力，導(dǎo)致 3D 生成效果不穩(wěn)定，進(jìn)一步影響落地場(chǎng)景的擴(kuò)張——一個(gè)典型的“越用越缺”的循環(huán)。

而騰訊的解法是，一通過(guò)采買或收集開(kāi)源 3D 資產(chǎn)擴(kuò)充數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量。二探索更多模態(tài)的信息嵌入，減少對(duì)純 3D 資產(chǎn)數(shù)量的依賴。

目前，3D 生成行業(yè)整體上仍處于早期階段，郭春超用文生圖類比：“3D AIGC 革命目前剛跨過(guò)第一階段的門檻，真正的大規(guī)模革命還沒(méi)開(kāi)始——現(xiàn)在類似 Midjourney 時(shí)代，能滿足部分場(chǎng)景，但距離‘高度復(fù)雜場(chǎng)景 + 極高可控性 + 任意組合’的第二階段還有很大空間”。

商業(yè)化的考驗(yàn)同樣存在。但騰訊并不急于求成：“在現(xiàn)在這個(gè)大模型 AI 的時(shí)代，Model as a Service 本身就是核心競(jìng)爭(zhēng)力”，當(dāng)技術(shù)領(lǐng)先性持續(xù)鞏固，商業(yè)化的平衡點(diǎn)自然會(huì)出現(xiàn)。

這場(chǎng)暗戰(zhàn)，騰訊已經(jīng)領(lǐng)跑一步。而終局的勝負(fù)，取決于誰(shuí)能更深刻地理解行業(yè)痛點(diǎn)，誰(shuí)能更持續(xù)地構(gòu)建生態(tài)壁壘——畢竟，技術(shù)會(huì)過(guò)時(shí)，場(chǎng)景會(huì)變遷，但生態(tài)的力量，才是最持久的競(jìng)爭(zhēng)力。

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