生成式AI打造虛擬實境世界新革命

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AI透過世界模型技術正從文字生成進化為建構虛擬實境，能即時創建3D模擬環境並進行互動，廣泛應用於XR沉浸體驗、遊戲開發、影視製作與建築模擬，是推動未來虛擬空間商機的重要產業趨勢。

AI正在打造虛擬實境世界：從對話能力進化為構建現實

人工智慧已從文字與語言的生成進化到「建構世界」的階段。矽谷知名創投公司Andreessen Horowitz（a16z）近日指出，一種被稱為「世界模型（World Models）」的新型AI正在迅速崛起，這種AI不僅能理解環境、模擬物理現象，甚至能即時與使用者互動，打造出可操作、具邏輯性的虛擬世界。這不只是技術進展，更將徹底改變設計、遊戲、工程、影視等產業的運作模式。

這些世界模型在多個領域展現出廣泛的應用潛力，包括：​

• 機器人工程師：可在模擬環境中訓練AI系統，降低現實測試的風險和成本。​

• 電影製作公司：能創建虛擬拍攝場景，提升製作效率並降低佈景成本。​

• 遊戲開發者：利用這些模型構建更具互動性和沉浸感的遊戲世界。​

• 擴增實境（XR）創作者：設計更逼真的沉浸式體驗。​

• 建築師：在設計建築和空間時，能夠更直觀地呈現和調整設計方案。​

• 都市規劃師：模擬城市景觀和基礎設施的發展，預測規劃效果。​

• 室內設計師：可視覺化空間佈局，提升設計溝通效率。​

從語言模型走向空間理解：世界模型的誕生

自從GPT類語言模型在語言理解和生成方面展現強大能力後，研究者開始進一步思考：如果AI能理解語言，它是否也能理解空間、物理法則，甚至整體環境？答案是肯定的。

所謂「世界模型」是指AI系統能夠建立起對現實世界的內部模擬，它不只是單純地輸出圖像，而是具備對環境邏輯的掌握，例如：「如果我推這個箱子，它會往哪裡移動？會撞到什麼東西？會翻倒嗎？」

這類模型可接受文字、圖像、影片作為輸入，並輸出具有深度和互動性的三維環境或連續動態的影片片段。與傳統影片生成不同的是，這些模型能即時回應使用者的操作，例如你往左走，它就即時產生左側視角的影像畫面，讓整個體驗更像一款遊戲或模擬系統。

技術分類：3D模型 vs 互動影片

目前世界模型的技術路線大致可分為兩種：

• 原生3D模型（Native 3D Models）：這類模型透過提示詞或圖像生成空間場景，並內建物理與互動邏輯。應用範圍涵蓋遊戲開發、建築模擬、室內設計、都市規劃等，可進一步與AR/VR結合，提供沉浸式體驗。

• 互動式影片模型（Interactive Video Models）：這類模型則類似影像生成，但具有時序感與互動性。它會根據使用者輸入（例如滑鼠移動或語音命令）來「預測」下一幀應該出現的畫面。其優勢在於渲染速度快、視覺效果更自然，適合用於敘事型互動媒體、電影模擬場景與虛擬演出等。

多元應用場景正在成形

這項技術的潛力不僅限於娛樂與設計領域，更正影響以下關鍵行業：

• 遊戲開發：過去開發一個大型3D遊戲世界需要數百人團隊與數年時間，而世界模型能快速生成世界、角色與互動邏輯，甚至協助QA測試與物件邏輯驗證，大幅提升開發效率與降低成本。

• 機器人訓練：機器人在現實世界中學習成本高且風險大，而AI虛擬模擬世界可提供大量訓練樣本，並模擬真實物理規律，加速機器人技能的學習。

• 電影與影視製作：製作一場災難場景或未來城市的鏡頭，原需昂貴的動畫團隊與佈景預算。透過AI生成場景與物理互動，不但大幅節省成本，更為創作帶來極大自由度。

• 建築與都市規劃：建築師與都市規劃者可快速生成虛擬街道、建物與人流模擬，協助決策與展示；不再僅靠靜態圖說，而是提供沉浸式、可互動的空間提案。

• 零售與電商展示：透過虛擬商店、3D商品互動展示，消費者可預覽產品使用情境或室內陳列樣貌，進一步提升購買率。

• 教育與醫療模擬：學生與醫療人員可進入虛擬模擬環境進行訓練，無需昂貴器材與場地即可學習各種複雜流程與突發情境處理。

商業模式的潛在變革

這波世界模型的成熟，可能讓許多過往高門檻的創作活動「平台化」甚至「API化」。未來創作者不需要專業的3D建模能力，只要輸入提示詞或簡單互動，就能生成完整世界，這將降低創作門檻，並促成類似「AI開放世界遊戲引擎」或「虛擬建築師平台」的出現。

開發者甚至可能透過世界模型建立虛擬城市，再開放他人進入城市中生活、消費、創作，催生一種全新的「生成式虛擬經濟」。

當前限制與未來挑戰

儘管潛力巨大，目前世界模型仍面臨數項挑戰：

1. 準確度與邏輯性不足：目前的世界生成模型偶爾仍會出現物理邏輯錯誤，例如物體穿模、人物動作不合理等。

2. 即時互動性待加強：若想應用於即時遊戲或高互動性應用，運算頻寬與反應速度需大幅提升。

3. 創作控制性不足：對於專業創作者來說，生成內容難以細緻調整，缺乏參數化與可控性。

不過，從語言模型的發展速度來看，預期在1～2年內，這些問題可望獲得明顯改善。

參考資料：https://a16z.com/ai-is-learning-to-build-reality/

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