你是否也曾惊叹于AI绘画的逼真，或是Sora视频的流畅，但总觉得那些3D模型似乎少了点什么？就像精致的塑料模型，看起来很美，却缺乏生命的质感。这正是当前AI生成3D内容普遍存在的“塑料感”——它们只懂“好看”，却不懂“好用”，更不懂物理世界的运行法则。现实中的每一件物品，从一把椅子到一台笔记本，都自带一套复杂的物理属性：它有重量、有硬度、有特定的功能，甚至会随着互动而运动。然而，目前的AI模型，在创造3D世界时，往往选择性忽略了这些至关重要的“物理灵魂”。这种缺失，在需要精确物理交互的机器人抓取、自动驾驶模拟等硬核领域，立刻暴露无遗。
现在，来自南洋理工大学与上海人工智能实验室的科学家们，正试图打破这一局面。他们联合推出的PhysX-3D项目，目标直指3D生成的核心痛点：为AI创造的3D模型注入真正的“物理灵魂”。简单来说，就是让AI不仅能“画”得像，更能“动”得对，“用”得准。
PhysX-3D团队首先定义了构成真实3D世界骨架的五大物理维度，就像给3D模型做了一次深入的“灵魂拷问”：
- 尺寸： AI需要分辨出它是高耸入云的衣柜，还是摆放在桌上的迷你手办。
- 材质： 是冰凉的金属，温润的木头，还是柔软的织物？材质决定了密度、硬度、甚至触感。
- 功能可供性： 椅子是用来“坐”的，所以它的坐垫和靠背是关键的交互区域；门把手是用来“转”的。AI需要理解物体的核心用途和最常被接触的部分。
- 运动学： 物体能动吗？能怎么动？运动的范围有多大？哪些部件是关联的（比如车门和车窗）？这涉及到复杂的关节、轴承和层级关系。
- 功能描述： 用自然语言解释这个物体是做什么的，如何使用。
要教会AI理解这些，最关键的是要有足够丰富、足够“懂行”的学习材料。但市面上却鲜有这样的“物理教科书”。于是，PhysX-3D团队选择自己动手，创造了全球首个系统性标注了这五大物理维度的3D数据集——PhysXNet。这个数据集包含超过2.6万个精细标注的3D模型，而扩展版PhysXNet-XL更是将规模推至600万以上。
数据集的构建过程也颇为巧妙，融合了AI的效率与人类专家的严谨。首先，利用GPT-4o等先进的视觉语言模型进行初步的自动化标注，然后由人类专家进行审核和精修，特别是对于最复杂的运动学参数，他们设计了一套从接触区域计算到运动轴生成的精密流程，确保每一个标注都尽可能符合物理现实。
有了这本厚实的“教科书”，下一步就是训练AI模型。PhysXGen生成框架采用了“嫁接”与“融合”的策略，它不是从零开始，而是基于现有的优秀3D几何生成模型，巧妙地为其增加了一个专司物理属性的“大脑”。PhysXGen的双分支架构是其核心亮点：一个分支继承和增强了模型原有的几何生成能力，负责塑造3D模型的外观；另一个新增的物理分支，则专门学习和生成那五大物理维度。通过“潜空间对齐”技术，这两个分支得以深度融合，让AI逐渐理解形状与物理特性之间的内在联系。
实验结果也令人振奋。与传统的“先生成几何，再进行物理推断”的方法相比，PhysXGen在几何外观质量上不仅保持了原有优势，甚至有所提升。而在物理属性的预测准确性上，新系统在所有五个核心维度上都实现了显著超越，其中在材质和功能可供性预测上的误差分别降低了惊人的64%和72%。
更直观的是定性对比。例如，在水龙头模型生成上，传统方法可能连基本的旋转运动都搞错，而PhysXGen则能准确生成旋转关节和正确的部件层级关系。对于办公椅，PhysXGen不仅能准确预测出海绵和织物材质，还能模拟出靠背的旋转运动。
PhysX-3D项目的意义，绝不仅仅在于提升了3D模型的“真实感”。它为整个3D内容生成领域指明了一个全新的方向：从过去只关注“皮囊”的几何建模，转向“灵魂”与“皮囊”并重的物理接地建模。这种转变，预示着未来机器人学、自动驾驶、虚拟现实等领域的巨大革新。
当然，要实现一个完全“物理化”的AI世界，挑战依然严峻：如何处理现实世界中数量极其庞大且差异巨大的物体尺寸？如何精确定义和模拟复杂的运动学关系？如何弥合虚拟与现实之间的技术鸿沟？这些都是需要持续探索的课题。
但PhysX-3D无疑已经为我们打开了一扇大门。随着这项技术的不断发展成熟，未来的AI将不再是只会“空想”的艺术家，而是能够真正理解并创造出遵循物理规律的、有“生命力”的3D世界，成为各行各业不可或缺的“建造师”。这场从“塑料小人”到“物理灵魂”的深刻变革，正在重新定义我们对AI创造力边界的认知。
