从虚拟到现实：南洋理工与上海AI Lab发布PhysX-3D，3D模型有了“物理超能力”
3D生成迈入物理纪元
当Midjourney的惊艳画作与Sora的电影级视频让我们目不暇接时，一个更深层次的问题正逐渐显现：为何AI生成的3D世界总给人一种"塑料感"？答案在于它们缺乏"物理灵魂"。
现实世界中的每一件物品都遵循着物理规律------重量、硬度、可动性、材质特性等。然而，目前的AI 3D生成技术只关注外观的逼真度，忽略了这些关键的物理属性。这一短板在机器人抓取、具身智能、物理仿真等应用中尤为明显。
PhysX-3D：打破虚拟魔咒
南洋理工大学与上海AI Lab联合推出的PhysX-3D项目，正在为3D生成领域带来革命性变革。该项目旨在打破"虚拟魔咒"，让AI创造出真正"接地气"、具备物理属性的3D世界。
团队提出了3D模型的"灵魂五问"，即五大核心物理维度，构成真实3D世界的基础：
- 绝对尺寸：AI需准确判断物体大小，如衣柜高度或手办尺寸。
- 材质属性：理解玻璃、金属或海绵等材料的物理特性。
- 功能可供性：识别物体的核心功能，如椅子用于"坐"的交互区域。
- 运动学特性：掌握哪些部件可动、如何运动及其父子关系。
- 功能描述：用自然语言解释物体的用途与功能。
构建全球首个物理标注数据集
面对缺乏全面物理标注数据集的难题，研究团队打造了PhysXNet------全球首个系统性标注五大物理维度的3D数据集，包含超过2.6万个精细标注模型，扩展版PhysXNet-XL更覆盖600万条物理标注。
该数据集采用"人机协作"标注流程：由GPT-4o等视觉语言模型进行初标，人类专家复核精修。对于复杂运动学参数，团队设计了从接触区域识别到运动轴生成的精密流程，确保物理真实性。
PhysXGen：融合几何与物理的生成框架
基于PhysXNet这一"教科书"，团队开发了PhysXGen生成框架，采用"嫁接"与"融合"策略，在现有几何生成模型基础上添加"物理大脑"。
PhysXGen采用双分支架构：
- 结构分支：继承预训练模型的几何生成能力，打造高质量外观。
- 物理分支：专精学习五大物理属性，赋予物体"灵魂"。
通过潜空间对齐技术，两个分支深度融合，使AI逐步掌握几何特征与物理特性的内在联系。
实验结果：全面超越传统方法
实验数据显示，PhysXGen在多项指标中显著优于"先几何后GPT"的传统方法：
- 在几何外观质量上保持甚至提升原有模型表现。
- 在五大物理属性预测上全面领先，其中材质预测误差降低64% ，可供性预测误差降低72%。
定性对比也验证了其优势：对于水龙头模型，PhysXGen能准确生成旋转关节与部件关系；对于办公椅，系统可精准识别织物与海绵材质，并还原靠背的运动特性。
从"皮囊"到"灵魂"：3D生成的未来方向
PhysX-3D不仅是一项技术突破，更指明了3D内容生成的新方向------从单纯追求几何外观，转向融合物理特性的"灵魂与皮囊"兼备的建模方式。这项变革将深刻影响机器人学、自动驾驶、虚拟现实等多个领域。
尽管仍面临物体尺寸分布不均、运动学定义复杂、虚拟与现实鸿沟等挑战，PhysX-3D已为我们打开了通往物理智能世界的大门。
未来，AI将不再是虚拟世界的"空想家"，而是能够真正理解并创造符合物理规律的3D世界的"建造师"。这场从"塑料感"迈向"物理灵魂"的革命，正在重塑我们对AI创造力的认知边界。