在數字技術與文化產業深度交融之際，人工智能正推動視頻生成領域實現從二維平面創作向三維空間敘事的歷史性跨越。當前，以谷歌Veo3、OpenAI Sora等為代表的2D AI技術已形成海外壟斷格局，技術標準、開發框架與核心數據集均由西方主導。我國受限于高質量中文視頻訓練數據匱乏，加之底層技術對PyTorch、Transformer等海外開源體系存在依賴，技術追趕面臨瓶頸。而3D AI作為下一代視頻生成的核心賽道，正成為各國爭奪數字經濟主導權的戰略制高點。我國若能搶抓技術迭代機遇，實現3D AI大模型的自主突破，不僅可躋身技術引領行列，更將為文化強國建設提供關鍵支撐。
3D AI大模型的核心突破與
產業價值
從手繪動畫到計算機二維渲染，再到當下的人工智能生成內容（AIGC），技術迭代持續革新內容生產范式。3D AI大模型的出現標志著視頻生成領域邁入智能化、空間化的新紀元。相較于2D AI技術，3D AI展現出五大核心優勢：一是數據處理升維。將二維像素轉換為點云、網格、體素等三維空間結構，使機器能夠理解物體的空間位置與拓撲關系。二是認知邏輯拓展。從單一物體識別進階至空間關系解析，精準建模物理交互與光影映射。三是輸出形態進化。突破靜態圖像與線性視頻限制，生成可交互立體模型與動態場景。四是創作機制革新。告別“抽盲盒式”的提示詞隨機生成機制，實現角色、動作、燈光、鏡頭深度等要素參數可定制調整的獨立生成機制。五是內容質量飛躍。依托統一空間數據模型，解決2D AI跨鏡頭創作中的角色形象與場景元素“穿幫”難題，真正實現“同一角色千組鏡頭復用”。
這種技術躍遷蘊含巨大的產業變革潛力。3D AI大模型憑借數字資產體系與智能場景引擎的構造潛能，開辟出“一次建模、多維復用”的獨特工業化路徑，可深度賦能虛擬制片、元宇宙基建、沉浸式交互等前沿場景，與影視工業化生產需求形成高度適配。更重要的是，3D AI技術體系的自主構建，將使我國在數字內容標準制定、知識產權保護、技術生態構建等方面掌握主動權，打破海外長期形成的技術壟斷與規則主導局面。
我國3D AI大模型發展的
局限與挑戰
我國在3D AI大模型領域的發展仍面臨結構性困境，其既源于技術積累的歷史差距，也受制于產業生態的現實短板。
其一，產業基礎層面的結構化數據制約。與2D AI可通過公開視頻爬取與自動化標注快速構建訓練集不同，3D AI大模型高度依賴專業化產業數據積淀。當前，我國在三大高價值數據維度存在“資源洼地”。一是物理動作數據，如骨骼綁定、肌肉動力學等參數需專業動捕棚采集，國內規模化數據集稀缺。二是跨模態語義對齊數據，中文音頻與面部表情的映射矩陣尚未體系化構建，難以實現語音指令到口型變化的精準轉化。三是工業級物理仿真參數，如織物飄動系數等領域知識密集型數據，無法通過資本投入快速獲取，形成技術壁壘。此外，三維表征體系缺乏統一標準，差異化拓撲結構與材質表述導致模型跨場景泛化能力不足，加大數據整合難度。
其二，生態建設層面的創新主體協同失靈。國內3D AI大模型研發呈現“散、小、弱”的碎片化格局，尚未形成覆蓋全鏈條的企業矩陣，導致雙重矛盾。一方面，研發資源低效重復，多家企業在物理引擎等相似技術路徑上重復投入，資源配置效率低下。另一方面，工具鏈生態割裂，各主體輸出的3D資產格式互不兼容，用戶需反復進行格式轉換與系統適配，嚴重制約3D AI大模型的規模化應用與商業化落地。
其三，示范推廣層面的“場景—認知”負向反饋。主流領域對3D AI大模型的應用滲透不足，這種示范真空將引發惡性循環。一方面，缺乏標桿性應用案例，導致公眾對3D AI技術價值認知模糊，甚至將其等同于簡單的視覺特效。另一方面，行業對技術風險過度保守，延緩整個行業的健康發展和技術迭代速度。破解這一困局，需打破“技術—場景—認知”的三重割裂，構建可驗證的商業應用閉環。
構建自主可控的
3D AI技術生態戰略路徑
強化國家數據治理，構建3D數字資源的統籌機制。一是筑牢3D數據主權根基。數據主權是數字時代國家主權的核心構成，構建國家級3D數據治理體系是突破技術瓶頸的基礎工程。建議實施“中華文化3D基因庫”建設專項，采用“政府主導、多元參與”機制，系統采集京劇、皮影、武術等百余種非遺項目及現代文化符號的動態數據，構建具有中華文化標識的專業化訓練數據集。在采集標準上，需統一骨骼綁定、材質參數、物理仿真等技術規格，編制《3D數字資源建設規范》，提升數據兼容性與互操作性。二是破解跨行業數據孤島。建立跨領域數據共享聯盟是釋放3D數據要素價值的關鍵路徑。可由宣傳文化部門牽頭，整合影視、游戲、VR、工業設計等領域數據資源，打造國家級3D數據交易平臺，通過“數據確權—價值評估—流通交易”的市場化機制，推動數據要素優化配置。同時，應重點建設多模態語義庫（覆蓋方言音素—表情映射）與全維度動捕數據庫（覆蓋不同人種、年齡、體型），填補中文3D數據的結構性缺口。三是構建數據安全與流通平衡機制。建立三維數據分類分級保護制度，在保障數據安全的前提下提升流通效率。同步完善數據產權界定、合規審查等配套制度，為3D AI技術發展提供兼具安全性與開放性的數據生態支撐。
優化創新生態布局，組建協同高效的產業發展矩陣。一是構建三位一體協同創新體系。建議以全棧技術能力領軍企業為“鏈主”，聯合頭部企業構建“鏈主企業+專精特新企業+科研院所”的生態網絡，形成技術攻關與產業落地的協同合力。鏈主企業需牽頭制定動作數據交換、數字資產確權等核心行業標準，統籌物理引擎、渲染算法等基礎模塊開發，避免重復建設與資源內耗；引導專精特新企業聚焦骨骼綁定算法、實時渲染優化、物理仿真參數等細分領域突破，形成互補性技術矩陣，通過專業化分工提升創新效率。二是強化標準體系與工具鏈建設。建立統一的技術標準與接口規范，推動不同主體開發的3D資產格式互認互通，提升產品互操作性，從根本上降低用戶使用成本。同步推進數字資產確權登記系統建設，為3D內容創作、交易提供合規化保障，夯實產業生態的制度基礎。三是深化產學研協同育人機制。實施“AI影視人才專項培育計劃”，聯合相關高校開設三維導演、智能建模等前沿課程，建設國家級AI影視制作實訓基地，重點培養兼具藝術審美與技術能力的復合型人才，為創新生態注入可持續發展動能。
深化應用場景創新，打造多層級示范推廣體系。一是國家級標桿工程引領技術認知升級。建議支持主流媒體在旗艦欄目開展3D AI技術應用示范，通過國家級權威平臺集中展示技術實力，形成覆蓋全國的標桿效應，打破公眾對3D技術的認知壁壘。二是省域縣域協同推進技術下沉。在省級層面，推動衛視在綜藝節目、紀錄片中開展多場景適配驗證，形成可復制的技術應用模板。在縣域層面，部署輕量化3D內容生成工具包，重點賦能黨建教育動畫、文旅數字化宣傳片、非遺活化保護等基層文化數字化場景，構建“技術賦能文化，文化帶動經濟”的良性循環。三是商業化場景拓展強化技術價值驗證。聚焦微短劇、網絡電影等數字內容新業態領域，推出“影視制作數字化專項補貼”機制，對使用3D AI技術的項目按制作費用比例給予抵扣，以降本增效的實際成效印證技術商業價值，加速3D AI從技術示范向產業應用的轉化進程。
（本文系中國社會科學院重大經濟社會調查課題組“中國網絡民意和輿情指數調查（2024—2026）”研究成果）
（作者單位：中國社會科學院新聞與傳播研究所；北京郵電大學）
