南洋理工大学与上海AI实验室联合推出PhysX-3D，为AI创造的3D模型赋予“物理生命力”！

发布时间：2025-07-25 11:58:38 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：15 次

3D生成补上物理短板!当我们还在为Midjourney的绝美画作和Sora的电影级视频惊叹时，一个更加根本性的问题正悄然浮现:为什么这些AI创造的3D世界总给人一种"塑料感"?
答案很简单，它们缺乏物理灵魂。现实世界中的每一件物品都遵循着严格的物理定律，椅子有重量和硬度，笔记本电脑的屏幕能够翻开，材质决定了手感和散热性能。然而，现有的AI生成3D模型只关心外表是否逼真，完全忽略了这些至关重要的物理属性。这种缺陷在物理仿真、机器人抓取或具身智能等硬核应用场景中立刻暴露无遗。
南洋理工大学和上海AI Lab的科学家们意识到了这个核心问题，他们推出的PhysX-3D项目正在为整个3D生成领域带来颠覆性变革。这个项目的目标明确而宏大:打破3D生成的"虚拟魔咒"，让AI创造出真正"接地气"、拥有物理灵魂的3D世界。
PhysX-3D团队提出了3D模型的"灵魂五问"，这五个核心物理维度构成了真实3D世界的基础架构。首先是绝对尺寸，AI必须准确判断生成的物体究竟是一米八的衣柜还是十八厘米的手办。其次是材质属性，系统需要理解物体是由玻璃、金属还是海绵制成，这决定了密度、硬度、弹性等一系列物理参数。
功能可供性维度要求AI理解物体的核心功能和最常被接触的部位，比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。运动学特性则涉及物体的运动能力，包括哪些部件能动、如何运动、运动范围多大以及部件间的父子关系。最后是功能描述，要求AI能够用自然语言解释物体的用途和功能。
面对市场上缺乏全面物理标注数据集的困境，研究团队展现出了工程师的浪漫主义精神:既然没有合适的"教科书"，那就自己创造一个。PhysXNet应运而生，这是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，扩展版PhysXNet-XL更是拥有超过600万个物理标注的3D模型。
数据集的构建采用了巧妙的"人机协作"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。对于最复杂的运动学参数，团队设计了从接触区域计算到平面拟合，再到运动轴生成的精密流程，确保每个参数都具有物理真实性。
有了PhysXNet这本厚实的"教科书"，下一步就是教会AI如何生成带有物理属性的3D模型。PhysXGen生成框架采用了"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的双分支架构设计极为精妙。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，这是物体的"皮囊"。物理分支则是新增模块，专门学习和生成对应的五大物理属性，这是物体的"灵魂"。两个分支通过潜空间对齐技术实现深度融合，AI逐渐学会几何特征与物理特性之间的内在关联。
实验结果令人振奋。PhysXGen在与传统"先几何后GPT"方法的全面对比中取得压倒性胜利。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%。
定性对比更加直观地展现了PhysXGen的优势。对于水龙头模型，传统方法可能连基本的旋转运动都会搞错，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，新系统能精确预测海绵和织物材质，以及靠背的旋转运动特性。
PhysX-3D项目的意义远超技术本身，它为整个3D内容生成领域指明了全新方向: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。
当然，通往"物理AI"的道路依然充满挑战。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。但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。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.12465