【摘要】

以大模型、生成式为代表的新一代人工智能技术与产业变革如火如荼，从ChatGPT代表的文生文，到DALL·E代表的文生图，再到Sora代表的文生视频，“暴力美学”在持续突破技术的天花板，多模态也成为了共识的发展趋势，继文本、代码、图片、视频之后，我们认为下一个有可能实现突破的模态大概率是3D。

3月4日，AI领域又出了一个黑科技——3D建模文生3D，2张图2秒钟3D重建，这款AI工具DUSt3R火爆GitHub。这是一款利用AI技术生快速生成包括3D图，深度图、置信度图和点云图等一系列图形的工具，AI领域又有新东西AI+3D。

目前海外在AI+3D技术上主要分为工业场景探索与非工业场景探索。非工业场景应用探索主要以谷歌的DreamFusion和英伟达的Magic3D为代表，主要面向游戏、元宇宙中的3D资产设计；工业场景应用则主要以衍生式设计软件为主，如PTC的Creo以及Autodesk的Fushion360均提供衍生式设计能力。

Sora之后的新方向：AI赋能文生3D建模或成为新发展趋势。除了视频时长、多角度拍摄连贯性上之外，Sora最大的突破在于其对物理规律开始有了真正意义上的理解，但也可以看到，Sora对物理规律的理解仍然有较大的提升空间，而这一步的提升或对应相应的产业潜在机会。未来随着数字化的持续发展，3D资产数量的快速增长，3D建模的自动化生成或成为新的发展风口，而以各种大模型为代表的AIGC生产能力赋能3D建模，以及文生3D需求持续增长，都将促进AI赋能3D建模的快速发展。

在工业设计领域，AI+3D建模主要可以应用于CAD、BIM、EDA三大设计工具。对于CAD而言，AI赋能CAD可以加快三维模型的设计过程；对于BIM，AI赋能BIM可以帮助BIM软件优化工程设计如管线排布方案，提升工程项目的生产效率、提高建筑质量、缩短工期、降低建造成本。对于EDA，随着2.5D/3DIC设计的加速发展，AI赋能EDA有望快速实现系统级全流程3D设计。综上，AI赋能3D建模进一步提升了CAD、BIM、EDA三类研发设计类工具的价值量，从而有望扩大其当前市场规模。

AI+3D之于工业场景：衍生式设计（生成式设计/创成式设计）。和非工业场景有所区别的是，由于工业生产制造场景对准确度、精度的要求较高，目前AI赋能3D建模在工业制造领域主要集中于研发设计阶段，且目前仍以辅助式手段的角色存在。在工业生产制造领域内，AI+3D主要以衍生式设计（又称生成式设计/创成式设计）的形式存在。

衍生式设计是模仿自然的进化设计方法。设计师或工程师将设计目标输入到生成设计软件中，以及材料，制造方法和成本限制等参数。软件会探索解决方案的所有可能排列，快速生成设计备选方案，然后软件自己测试并从每次迭代中学习哪些有效，哪些无效。具体步骤如下：设计师根据重量，成本，材料，体积和强度等约束条件输入要求。计算机使用算法和AI生成数千种设计，同时对每种设计进行性能分析。设计师研究选项，并允许改变设计目标，允许人类进入设计迭代循环。计算机还使用其AI来创建预先验证的解决方案。该文件已导出，可以生成原型。如果设计师和工程师对结果不满意，或者希望探索其他选项，可以根据需要重复步骤3。

文生3D领域关键性问题的突破，不仅对于3D生成具有重要意义，还对于VR/游戏/影视等领域有广泛的应用前景，为实现更高质量、更多样化的3D生成提供新的可能。

产业角度可以继续文生3D建模领域的进展：

1)BIM领域：广联达、盈建科等；

2)CAX领域：中望软件、索辰科技、浩辰软件等；

3)EDA领域：华大九天、概伦电子等；

4)3D建模应用：凡拓数创、恒信东方、风语筑等。

研究报告：

20240303-中泰证券-人工智能的下一站：文生3D

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