在数字技术与文化产业深度交融之际，人工智能正推动视频生成领域实现从二维平面创作向三维空间叙事的历史性跨越。当前，以谷歌Veo3、OpenAI Sora等为代表的2D AI技术已形成海外垄断格局，技术标准、开发框架与核心数据集均由西方主导。我国受限于高质量中文视频训练数据匮乏，加之底层技术对PyTorch、Transformer等海外开源体系存在依赖，技术追赶面临瓶颈。而3D AI作为下一代视频生成的核心赛道，正成为各国争夺数字经济主导权的战略制高点。我国若能抢抓技术迭代机遇，实现3D AI大模型的自主突破，不仅可跻身技术引领行列，更将为文化强国建设提供关键支撑。
3D AI大模型的核心突破与
产业价值
从手绘动画到计算机二维渲染，再到当下的人工智能生成内容（AIGC），技术迭代持续革新内容生产范式。3D AI大模型的出现标志着视频生成领域迈入智能化、空间化的新纪元。相较于2D AI技术，3D AI展现出五大核心优势：一是数据处理升维。将二维像素转换为点云、网格、体素等三维空间结构，使机器能够理解物体的空间位置与拓扑关系。二是认知逻辑拓展。从单一物体识别进阶至空间关系解析，精准建模物理交互与光影映射。三是输出形态进化。突破静态图像与线性视频限制，生成可交互立体模型与动态场景。四是创作机制革新。告别“抽盲盒式”的提示词随机生成机制，实现角色、动作、灯光、镜头深度等要素参数可定制调整的独立生成机制。五是内容质量飞跃。依托统一空间数据模型，解决2D AI跨镜头创作中的角色形象与场景元素“穿帮”难题，真正实现“同一角色千组镜头复用”。
这种技术跃迁蕴含巨大的产业变革潜力。3D AI大模型凭借数字资产体系与智能场景引擎的构造潜能，开辟出“一次建模、多维复用”的独特工业化路径，可深度赋能虚拟制片、元宇宙基建、沉浸式交互等前沿场景，与影视工业化生产需求形成高度适配。更重要的是，3D AI技术体系的自主构建，将使我国在数字内容标准制定、知识产权保护、技术生态构建等方面掌握主动权，打破海外长期形成的技术垄断与规则主导局面。
我国3D AI大模型发展的
局限与挑战
我国在3D AI大模型领域的发展仍面临结构性困境，其既源于技术积累的历史差距，也受制于产业生态的现实短板。
其一，产业基础层面的结构化数据制约。与2D AI可通过公开视频爬取与自动化标注快速构建训练集不同，3D AI大模型高度依赖专业化产业数据积淀。当前，我国在三大高价值数据维度存在“资源洼地”。一是物理动作数据，如骨骼绑定、肌肉动力学等参数需专业动捕棚采集，国内规模化数据集稀缺。二是跨模态语义对齐数据，中文音频与面部表情的映射矩阵尚未体系化构建，难以实现语音指令到口型变化的精准转化。三是工业级物理仿真参数，如织物飘动系数等领域知识密集型数据，无法通过资本投入快速获取，形成技术壁垒。此外，三维表征体系缺乏统一标准，差异化拓扑结构与材质表述导致模型跨场景泛化能力不足，加大数据整合难度。
其二，生态建设层面的创新主体协同失灵。国内3D AI大模型研发呈现“散、小、弱”的碎片化格局，尚未形成覆盖全链条的企业矩阵，导致双重矛盾。一方面，研发资源低效重复，多家企业在物理引擎等相似技术路径上重复投入，资源配置效率低下。另一方面，工具链生态割裂，各主体输出的3D资产格式互不兼容，用户需反复进行格式转换与系统适配，严重制约3D AI大模型的规模化应用与商业化落地。
其三，示范推广层面的“场景—认知”负向反馈。主流领域对3D AI大模型的应用渗透不足，这种示范真空将引发恶性循环。一方面，缺乏标杆性应用案例，导致公众对3D AI技术价值认知模糊，甚至将其等同于简单的视觉特效。另一方面，行业对技术风险过度保守，延缓整个行业的健康发展和技术迭代速度。破解这一困局，需打破“技术—场景—认知”的三重割裂，构建可验证的商业应用闭环。
构建自主可控的
3D AI技术生态战略路径
强化国家数据治理，构建3D数字资源的统筹机制。一是筑牢3D数据主权根基。数据主权是数字时代国家主权的核心构成，构建国家级3D数据治理体系是突破技术瓶颈的基础工程。建议实施“中华文化3D基因库”建设专项，采用“政府主导、多元参与”机制，系统采集京剧、皮影、武术等百余种非遗项目及现代文化符号的动态数据，构建具有中华文化标识的专业化训练数据集。在采集标准上，需统一骨骼绑定、材质参数、物理仿真等技术规格，编制《3D数字资源建设规范》，提升数据兼容性与互操作性。二是破解跨行业数据孤岛。建立跨领域数据共享联盟是释放3D数据要素价值的关键路径。可由宣传文化部门牵头，整合影视、游戏、VR、工业设计等领域数据资源，打造国家级3D数据交易平台，通过“数据确权—价值评估—流通交易”的市场化机制，推动数据要素优化配置。同时，应重点建设多模态语义库（覆盖方言音素—表情映射）与全维度动捕数据库（覆盖不同人种、年龄、体型），填补中文3D数据的结构性缺口。三是构建数据安全与流通平衡机制。建立三维数据分类分级保护制度，在保障数据安全的前提下提升流通效率。同步完善数据产权界定、合规审查等配套制度，为3D AI技术发展提供兼具安全性与开放性的数据生态支撑。
优化创新生态布局，组建协同高效的产业发展矩阵。一是构建三位一体协同创新体系。建议以全栈技术能力领军企业为“链主”，联合头部企业构建“链主企业+专精特新企业+科研院所”的生态网络，形成技术攻关与产业落地的协同合力。链主企业需牵头制定动作数据交换、数字资产确权等核心行业标准，统筹物理引擎、渲染算法等基础模块开发，避免重复建设与资源内耗；引导专精特新企业聚焦骨骼绑定算法、实时渲染优化、物理仿真参数等细分领域突破，形成互补性技术矩阵，通过专业化分工提升创新效率。二是强化标准体系与工具链建设。建立统一的技术标准与接口规范，推动不同主体开发的3D资产格式互认互通，提升产品互操作性，从根本上降低用户使用成本。同步推进数字资产确权登记系统建设，为3D内容创作、交易提供合规化保障，夯实产业生态的制度基础。三是深化产学研协同育人机制。实施“AI影视人才专项培育计划”，联合相关高校开设三维导演、智能建模等前沿课程，建设国家级AI影视制作实训基地，重点培养兼具艺术审美与技术能力的复合型人才，为创新生态注入可持续发展动能。
深化应用场景创新，打造多层级示范推广体系。一是国家级标杆工程引领技术认知升级。建议支持主流媒体在旗舰栏目开展3D AI技术应用示范，通过国家级权威平台集中展示技术实力，形成覆盖全国的标杆效应，打破公众对3D技术的认知壁垒。二是省域县域协同推进技术下沉。在省级层面，推动卫视在综艺节目、纪录片中开展多场景适配验证，形成可复制的技术应用模板。在县域层面，部署轻量化3D内容生成工具包，重点赋能党建教育动画、文旅数字化宣传片、非遗活化保护等基层文化数字化场景，构建“技术赋能文化，文化带动经济”的良性循环。三是商业化场景拓展强化技术价值验证。聚焦微短剧、网络电影等数字内容新业态领域，推出“影视制作数字化专项补贴”机制，对使用3D AI技术的项目按制作费用比例给予抵扣，以降本增效的实际成效印证技术商业价值，加速3D AI从技术示范向产业应用的转化进程。
（本文系中国社会科学院重大经济社会调查课题组“中国网络民意和舆情指数调查（2024—2026）”研究成果）
（作者单位：中国社会科学院新闻与传播研究所；北京邮电大学）
