大规模可编辑场景的关键技术、挑战与应用前景探究

大规模可编辑场景的关键技术、挑战与应用前景探究一、引言1.1研究背景与意义在数字化技术迅猛发展的当下，大规模可编辑场景在众多领域中展现出了至关重要的价值，成为推动各领域创新与发展的关键力量。在数字孪生城市领域，大规模可编辑场景是构建数字孪生城市的核心要素。数字孪生城市旨在通过数字化手段对真实城市进行全方位映射与模拟，实现城市的智能化管理与运营。借助大规模可编辑场景技术，能够将城市中的建筑、道路、基础设施等各类元素以高精度的三维模型形式呈现出来，并支持对这些模型进行实时编辑与更新。以上海人工智能实验室联合香港中文大学和上海市测绘院发布的全球首个城市级NeRF实景三维大模型“书生・天际（LandMark）”为例，它可以4K级图像精度准确呈现大规模三维城市场景，不仅具备移除、移动和新建城市建筑等城市布局调整能力，还能“上帝视角”调节光照、季节等城市风格。这使得城市规划者、管理者能够在虚拟环境中对城市的未来发展进行各种设想与模拟，提前评估不同规划方案的效果，优化城市布局，提升城市的可持续发展能力，为城市的精细化管理与科学决策提供有力支持。影视游戏制作行业对大规模可编辑场景也有着强烈的依赖。在影视制作中，为了打造出奇幻、逼真的场景，满足观众日益挑剔的视觉需求，需要借助大规模可编辑场景技术来创建各种虚拟场景。无论是历史题材中宏大的战争场面，还是科幻题材里充满想象力的外星世界，都可以通过可编辑场景技术灵活构建与调整，大大降低了实地取景与搭建场景的成本和难度，同时提高了创作的自由度与效率。在游戏制作领域，大规模可编辑场景更是游戏体验的关键。以开放世界游戏为例，广阔的游戏地图、丰富多样的地形地貌（如高山、河流、森林、沙漠等）以及复杂多变的城市乡村场景，都需要借助大规模可编辑场景技术来实现。玩家在游戏中能够自由探索、互动的虚拟世界，其场景的丰富度、真实性以及可交互性，很大程度上取决于大规模可编辑场景技术的应用水平。优秀的可编辑场景技术能够为玩家带来沉浸式的游戏体验，增强游戏的吸引力与趣味性，从而提升游戏的市场竞争力。除了上述领域，大规模可编辑场景在教育、医疗、工业设计等领域也有着广泛的应用前景。在教育领域，可以创建虚拟的历史文化场景、科学实验场景等，让学生身临其境地感受知识的魅力，提高学习效果；在医疗领域，能够构建人体器官的三维模型场景，辅助医生进行手术规划与模拟；在工业设计领域，可用于产品的虚拟展示与设计优化，提高设计效率与质量。综上所述，大规模可编辑场景作为数字化时代的关键技术，其研究与实现对于推动各领域的发展具有重要的现实意义。它不仅能够提升各行业的生产效率与创新能力，还能为人们带来更加丰富、便捷、高效的生活体验，成为促进社会进步与发展的重要驱动力。1.2国内外研究现状在大规模可编辑场景领域，国内外的研究成果丰硕，涵盖了从基础算法到复杂模型构建，再到广泛应用实践的多个层面。在算法研究方面，国外一直处于前沿探索阶段。例如，谷歌的研究团队在场景重建算法上不断创新，提出了一系列高效的算法用于处理大规模的图像数据，以实现高精度的场景建模。其算法能够快速对海量的街景图像进行分析和处理，准确识别出建筑物、道路、植被等各类场景元素，并将这些元素整合构建成完整的三维场景模型。这种算法在处理大规模数据时展现出了极高的效率和准确性，为城市级别的场景重建提供了有力支持。同时，卡内基梅隆大学在场景分割算法上取得了显著进展，其研发的算法能够智能地将复杂的场景分割为不同的语义区域，如将一个大型商场场景分割为店铺区域、通道区域、休息区域等，为后续的场景编辑和分析提供了便利。该算法基于深度学习技术，通过对大量场景数据的学习，能够准确理解场景中不同元素的语义信息，实现精准的场景分割。国内的科研机构和高校也在算法研究上奋起直追，取得了不少令人瞩目的成果。清华大学的研究团队提出了一种基于多尺度特征融合的场景重建算法，该算法通过对不同尺度下的图像特征进行融合，能够在保证重建精度的同时，有效提高算法的速度，适用于对实时性要求较高的场景重建任务。在处理大型体育场馆的场景重建时，该算法能够快速地从多角度拍摄的图像中提取关键特征，并将这些特征进行融合，快速构建出逼真的三维场景模型，为赛事的虚拟直播和回放提供了技术支持。浙江大学则在场景优化算法方面有所突破，其研发的算法能够对已构建的场景模型进行自动优化，包括对模型的几何结构、光照效果、材质质感等方面的优化，使场景模型更加逼真和自然。当对一个历史文化街区的场景模型进行优化时，该算法能够根据历史资料和现实场景的特点，对模型的建筑风格、色彩搭配、光影效果等进行调整，使重建后的场景模型高度还原历史风貌。在模型构建方面，国外的研究注重于创建更加逼真、细腻的场景模型。例如，英伟达利用其先进的图形处理技术，开发出了能够生成高分辨率、细节丰富的场景模型的工具。这些模型不仅在视觉效果上达到了极高的水平，而且在模型的物理属性模拟上也表现出色，如对物体的材质、光影反射、碰撞效果等都能进行真实的模拟。在创建一个虚拟的未来城市场景模型时，英伟达的工具能够精确地模拟出各种建筑材料的质感和光泽，以及不同天气条件下城市的光影变化，使观察者仿佛置身于真实的未来城市之中。同时，麻省理工学院致力于开发基于人工智能的场景模型生成技术，通过训练神经网络，使其能够根据给定的文本描述自动生成相应的场景模型。用户只需输入一段关于“一个宁静的乡村小镇，有古老的教堂、绿色的田野和蜿蜒的小溪”的描述，该技术就能生成一个栩栩如生的乡村小镇场景模型，极大地提高了场景模型的生成效率和创意性。国内在场景模型构建方面也展现出了独特的优势。上海人工智能实验室联合香港中文大学和上海市测绘院发布的全球首个城市级NeRF实景三维大模型“书生・天际（LandMark）”，是国内场景模型构建领域的杰出成果。该模型创新性地提出了一种新的实景三维模型表征和训练范式，可以4K级图像精度准确呈现大规模三维城市场景。在重构出来的三维实景中，不仅具备包括移除、移动和新建城市建筑等城市布局的调整能力，还可以“上帝视角”调节光照、季节等城市风格。书生・天际利用少量的倾斜拍摄图像，便可实现大规模场景的三维实景建模，建模范围理论上具有无限可扩展性。与传统建模方式相比，书生・天际效率显著提升，有望为城市数字孪生节约可观的人力和资源。在应用案例方面，国内外都有许多成功的实践。国外，在影视制作领域，好莱坞的一些大片广泛应用大规模可编辑场景技术来打造震撼的视觉效果。电影《阿凡达》中潘多拉星球的奇幻场景，就是通过大规模可编辑场景技术构建的，制作团队利用先进的建模和渲染技术，创建了一个充满生机与神秘的外星世界，从奇特的生物到壮丽的自然景观，每一个细节都栩栩如生，为观众带来了沉浸式的视觉体验。在游戏开发领域，《塞尔达传说：旷野之息》的开放世界场景堪称经典，游戏开发者运用大规模可编辑场景技术，打造了一个广袤无垠、充满探索乐趣的游戏世界，玩家可以在这个世界中自由穿梭，与各种场景元素进行互动，游戏场景的丰富度和自由度为玩家带来了前所未有的游戏体验。国内，数字孪生城市的建设是大规模可编辑场景技术的重要应用方向。以雄安新区的数字孪生城市建设为例，通过大规模可编辑场景技术，构建了一个与现实城市一一对应的虚拟城市模型。这个模型涵盖了城市的基础设施、建筑、交通等各个方面，并且能够实时反映现实城市的运行状态。城市管理者可以在虚拟模型中进行城市规划、交通流量优化、能源管理等方面的模拟和决策，提前发现和解决城市发展中可能出现的问题，为雄安新区的高质量建设和可持续发展提供了有力支持。在影视游戏制作方面，国内的一些影视公司和游戏开发商也在积极应用大规模可编辑场景技术。例如，一些国产古装仙侠剧在场景制作上，运用可编辑场景技术创建了美轮美奂的仙侠世界，从气势恢宏的仙侠门派到神秘莫测的仙境，都给观众留下了深刻的印象。在游戏《原神》中，精美的游戏场景吸引了大量玩家，制作团队通过大规模可编辑场景技术，打造了多个风格各异的游戏区域，每个区域都有独特的地形地貌、建筑风格和文化特色，玩家在游戏中能够感受到丰富多样的游戏场景带来的魅力。1.3研究方法与创新点本研究综合运用了多种研究方法，以确保研究的全面性、科学性与创新性。案例分析法是本研究的重要方法之一。通过深入剖析数字孪生城市领域的雄安新区数字孪生城市建设案例，以及影视游戏制作领域的《阿凡达》《塞尔达传说：旷野之息》《原神》等案例，详细了解大规模可编辑场景技术在不同领域的实际应用情况。在分析雄安新区数字孪生城市建设案例时，深入研究了其如何运用大规模可编辑场景技术构建虚拟城市模型，以及该模型在城市规划、交通流量优化、能源管理等方面的具体应用和实际效果。通过对这些案例的分析，总结成功经验与存在的问题，为大规模可编辑场景技术的进一步发展提供实践依据。对比研究法也是本研究的关键方法。将国内外在大规模可编辑场景领域的算法研究、模型构建以及应用案例进行对比。在算法研究对比中，分析谷歌、卡内基梅隆大学等国外机构与清华大学、浙江大学等国内高校在场景重建、场景分割、场景优化等算法上的差异与优势。在模型构建对比方面，比较英伟达、麻省理工学院等国外团队与上海人工智能实验室等国内团队在创建场景模型时所采用的技术、工具以及模型的特点和应用效果。通过对比，找出国内外研究的差距与各自的特色，为国内大规模可编辑场景技术的发展提供借鉴与启示。本研究的创新点主要体现在以下几个方面。在技术创新上，提出了一种全新的基于多模态数据融合的场景编辑算法。该算法创新性地将图像数据、激光扫描数据以及语义信息等多种模态的数据进行融合，从而实现对场景更加精准、高效的编辑。传统的场景编辑算法往往只依赖单一类型的数据，导致编辑的准确性和效率受到限制。而本算法通过融合多模态数据，能够充分利用不同数据的优势，提高场景编辑的质量和速度。在应用创新方面，探索了大规模可编辑场景在新兴领域的应用，如教育领域的虚拟实验场景创建和医疗领域的手术模拟场景构建。在教育领域，利用大规模可编辑场景技术创建虚拟实验场景，让学生能够在虚拟环境中进行各种实验操作，打破了传统实验教学在时间和空间上的限制，提高了学生的学习兴趣和学习效果。在医疗领域，构建手术模拟场景，帮助医生在手术前进行模拟演练，提高手术的成功率和安全性。二、大规模可编辑场景的核心技术剖析2.1建模技术2.1.1基于NeRF的建模基于神经辐射场（NeuralRadianceField，NeRF）的建模技术，是近年来在大规模场景建模领域取得重大突破的前沿技术，为构建高保真、可编辑的大规模场景提供了全新的解决方案。NeRF的核心原理是将三维场景表示为一个连续的、可微分的函数，通过多层感知器（MLP）将空间中的三维坐标以及观察方向映射到该点的颜色和体密度值。在训练过程中，NeRF利用从不同视角拍摄的场景图像作为输入，通过优化神经网络的参数，使得渲染出的图像与实际拍摄的图像尽可能相似。这种基于体渲染的方式，摒弃了传统三维重建中对显式几何模型（如网格）的依赖，能够更加自然地表示复杂的场景结构和光照效果，从而实现从任意视角生成高质量且逼真的3D场景图像。以“书生・天际”这一全球首个城市级NeRF实景三维大模型为例，其背后的CityNeRF技术便是基于NeRF建模技术的创新性应用，实现了城市级大规模场景建模的重大突破。在构建城市级大规模场景时，面临着数据量巨大、场景结构复杂、细节丰富等诸多挑战。CityNeRF技术通过将卫星与近景等多种不同高度的影像进行有效融合，率先把NeRF建模技术从物体级拓展到城市级。它能够充分利用不同数据源的优势，从宏观和微观多个尺度对城市场景进行精确建模。在获取城市的卫星影像时，可以得到城市整体的布局和大致的地形地貌信息；而近景影像则能够捕捉到建筑物的细节、纹理等信息。通过巧妙地融合这些影像数据，CityNeRF能够构建出既包含城市宏观结构，又具备丰富细节的三维场景模型。在具体实现过程中，CityNeRF采用了一种分层的训练策略。首先，利用低分辨率的影像数据进行初步的模型训练，快速构建出城市场景的大致框架，确定城市中主要建筑、道路等的位置和基本形状。然后，逐步引入高分辨率的影像数据，对模型进行精细化训练，不断补充和完善场景的细节信息，如建筑物的门窗、装饰等细节，以及道路上的交通标识、路灯等设施。这种分层训练策略不仅提高了训练效率，还能够确保模型在不同尺度下都能保持较高的精度和细节表现力。书生・天际利用少量的倾斜拍摄图像，便可实现大规模场景的三维实景建模，建模范围理论上具有无限可扩展性。在重构出来的三维实景中，不仅具备包括移除、移动和新建城市建筑等城市布局的调整能力，还可以“上帝视角”调节光照、季节等城市风格。通过对城市场景中的建筑模型进行精确的几何变换和材质替换，能够实现建筑的移除、移动和新建等操作，为城市规划和设计提供了强大的工具。通过对光照模型和材质属性的调整，能够实现不同光照条件和季节变化下的场景模拟，让用户仿佛置身于不同时间和气候条件下的城市之中，极大地增强了场景的真实感和沉浸感。2.1.2其他前沿建模技术除了基于NeRF的建模技术，高斯溅射（GaussianSplatting）等新兴建模技术也在大规模场景建模中展现出了独特的优势和应用潜力。高斯溅射技术的基本原理是将场景表示为一组具有不同位置、大小和颜色的高斯分布，通过对这些高斯分布的渲染来生成场景图像。在实际应用中，首先通过对场景进行扫描或采集多视角图像，获取场景的几何和颜色信息。然后，将这些信息转化为高斯分布的参数，如位置、半径、颜色等。在渲染时，根据相机的位置和视角，对这些高斯分布进行加权求和，计算出每个像素的颜色值，从而生成场景图像。与传统的基于网格的建模方法相比，高斯溅射技术具有更高的灵活性和效率。它不需要构建复杂的网格结构，避免了网格生成过程中的复杂计算和拓扑问题，能够快速地对大规模场景进行建模和渲染。而且高斯溅射技术能够更好地处理复杂的几何形状和细节，通过调整高斯分布的参数，可以灵活地表示不同形状和大小的物体，以及物体表面的细微纹理和光照变化。在处理大规模城市场景建模时，高斯溅射技术可以快速地将城市中的建筑、道路、植被等元素表示为高斯分布，实现对城市场景的高效建模。通过对不同区域的高斯分布进行合理的参数设置，能够准确地表现出建筑物的形状、高度、颜色等特征，以及道路的布局和纹理。在渲染过程中，利用高斯溅射技术的快速渲染特性，可以实时地生成高质量的城市场景图像，为城市规划、导航、虚拟旅游等应用提供了有力支持。例如，在城市规划中，规划者可以通过高斯溅射技术快速构建出不同规划方案下的城市场景模型，实时观察和比较不同方案的效果，从而做出更加科学的决策。在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域，高斯溅射技术也有着广阔的应用前景。在VR游戏中，利用高斯溅射技术可以快速生成逼真的游戏场景，减少场景加载时间，提高游戏的流畅度和沉浸感。玩家在游戏中能够快速进入不同的场景，与丰富多样的场景元素进行自然交互，提升游戏体验。在AR导航应用中，高斯溅射技术可以将现实场景与虚拟信息快速融合，为用户提供更加直观、准确的导航指引。通过将道路、建筑物等现实场景元素用高斯溅射技术进行建模，再叠加虚拟的导航标识和信息，用户可以在真实环境中更加清晰地了解自己的位置和行进方向，提高导航的便利性和实用性。2.2编辑技术2.2.1文本驱动的编辑文本驱动的编辑技术为大规模可编辑场景的构建带来了前所未有的便利性和创造性，其中CE3D和Instruct-NeRF2NeRF是该领域中具有代表性的技术，它们展示了通过文本指令实现对3D场景精确编辑的能力。CE3D（ContextualizedEmbeddingfor3D）技术的核心在于利用上下文嵌入来理解文本指令与3D场景之间的关联。在实际应用中，它首先对输入的文本指令进行语义分析，通过自然语言处理技术提取指令中的关键信息，如场景中物体的位置、形状、颜色等描述。将这些语义信息转化为可用于3D场景编辑的参数。在编辑一个包含建筑物、树木和道路的城市街区场景时，如果输入文本指令为“将街区中心的建筑物颜色改为红色，增加一座绿色的雕像”，CE3D会先识别出“街区中心的建筑物”“颜色改为红色”“增加一座绿色的雕像”这些关键语义。然后，通过预先训练好的模型，找到场景中对应街区中心的建筑物模型，调整其材质属性，将颜色参数修改为红色。对于“增加一座绿色的雕像”这一指令，CE3D会根据场景的空间布局和语义理解，在合适的位置生成一个绿色雕像的3D模型，并将其融入到原有的场景中。这一过程中，CE3D充分利用上下文信息，确保新添加的雕像与周围环境在语义和视觉上的一致性，使编辑后的场景自然、合理。Instruct-NeRF2NeRF则是一种将文本指令与神经辐射场（NeRF）相结合的创新性技术，实现了对3D场景的高效、逼真编辑。其工作原理是在优化底层场景的同时，利用图像条件下的扩散模型Instruct-Pix2Pix迭代编辑输入图像，从而形成一个遵循编辑指令的优化三维场景。在编辑一个公园场景时，首先输入公园的多视角图像，经过训练视角下的场景渲染，得到初始的3D场景表示。然后，给定文本指令“将公园中的草地替换为花海，在湖边增加一个亭子”，Instruct-Pix2Pix根据这一全局文本指令对渲染后的图像进行编辑，将草地部分修改为花海，在湖边添加亭子的图像元素。接着，将编辑后的图像替换训练数据集中的原有图像，再将多角度下的这些编辑后的图像输入NeRF进行训练，得到新的神经辐射场模型。这个新模型能够渲染出任意视角下符合编辑指令的清晰图像，且由于NeRF对场景的连续表示能力，不同视角下的场景过渡自然，大大减弱了场景变换的割裂感和虚假感。Instruct-NeRF2NeRF已经成功应用于多种场景的编辑，包括室内场景、室外场景以及人脸等，为虚拟现实、增强现实、三维建模、动画制作等领域提供了强大的场景编辑工具。2.2.2交互驱动的编辑交互驱动的编辑技术通过基于鼠标拖拽、键盘按键等直观的交互方式，为用户提供了一种实时、直接的场景编辑体验，使大规模可编辑场景更加贴近用户的操作习惯和创意表达需求。基于鼠标拖拽的交互方式在场景编辑中应用广泛，它能够实现对场景中物体的位置、旋转和缩放等操作。在一个虚拟的建筑设计场景中，用户可以通过鼠标点击选中需要编辑的建筑模型，然后按住鼠标左键并拖动，即可实时改变建筑在场景中的位置。通过按住鼠标右键并拖动，可以对建筑进行旋转操作，调整其朝向，以满足不同的设计需求。如果用户想要改变建筑的大小，只需通过鼠标滚轮进行缩放操作，建筑模型会根据用户的操作实时调整尺寸。这种交互方式直观、便捷，用户能够立即看到操作的结果，便于快速进行设计调整和创意表达。在一个包含多个建筑的城市规划场景中，用户可以轻松地将不同的建筑模型拖拽到合适的位置，调整它们之间的相对位置和空间关系，快速构建出不同的城市布局方案。键盘按键交互则为场景编辑提供了更多的功能和操作精度。在游戏开发中常用的场景编辑工具中，用户可以通过按下特定的键盘按键来实现对场景中物体的复制、删除、对齐等操作。按下“Ctrl+C”组合键可以复制选中的物体，按下“Delete”键可以删除不需要的物体，按下“Ctrl+Shift+A”组合键可以将多个物体自动对齐到指定的平面或轴线上。通过键盘上的方向键，用户可以对选中物体进行微调，精确控制其位置和角度。在创建一个复杂的室内装修场景时，用户可以使用键盘按键快速复制相同的家具模型，如沙发、椅子等，然后通过方向键微调它们的位置，使其排列更加整齐、美观。为了进一步提升用户体验，许多交互驱动的编辑系统还结合了多种交互方式，形成了一套完整的交互体系。在一个虚拟现实（VR）场景编辑应用中，用户不仅可以通过手持控制器进行类似鼠标拖拽的操作，还可以通过语音指令与键盘按键相结合的方式，实现更加复杂的场景编辑任务。用户可以说“打开灯光”，然后通过按下键盘上的特定按键来调整灯光的亮度、颜色和照射范围。这种多模态的交互方式，充分发挥了不同交互手段的优势，使用户能够更加自然、高效地与大规模可编辑场景进行交互，实现更加丰富和复杂的场景编辑需求。三、大规模可编辑场景面临的挑战与应对策略3.1数据处理挑战3.1.1大规模数据的存储与管理在构建大规模可编辑场景时，数据量的急剧增长带来了诸多挑战。以城市级场景为例，其中包含的建筑物、道路、植被、地下管线等各类信息的规模极其庞大。每栋建筑物都需要精确记录其几何形状、材质、纹理等信息，道路则要涵盖路面状况、交通标识、车道划分等细节，植被的种类、分布、生长状态也需详细记录，地下管线更是涉及到多种不同类型管道的位置、走向、管径等复杂数据。据统计，一个中等规模城市的精细化三维场景数据量可能达到数TB甚至数十TB，如此巨大的数据量对存储和管理提出了极高的要求。传统的存储系统在面对如此大规模的数据时，往往显得力不从心。其存储容量有限，难以满足不断增长的数据存储需求，而且存储成本高昂，随着数据量的增加，硬件购置、维护以及能耗等方面的费用也会大幅上升。传统存储系统的数据读取和写入速度较慢，在处理大规模场景数据时，数据的加载和更新操作可能会耗费大量时间，严重影响场景编辑的实时性和效率。传统存储系统在数据管理方面也存在不足，难以对海量数据进行高效的分类、索引和检索，使得数据的查找和调用变得困难。为了解决这些问题，分布式存储系统应运而生。分布式存储系统将数据分散存储在多个节点上，通过分布式的架构实现了存储容量的线性扩展，能够轻松应对大规模数据的存储需求。在一个城市级场景数据存储中，可以将不同区域的场景数据分别存储在不同的存储节点上，每个节点只负责存储和管理一部分数据，这样不仅可以提高存储容量，还能降低单个节点的负载压力。分布式存储系统通常采用冗余备份机制，将数据的多个副本存储在不同节点上，当某个节点出现故障时，其他节点上的副本可以继续提供服务，确保数据的高可用性和可靠性。如果一个存储节点发生硬件故障，系统可以自动从其他节点上读取数据，保证场景数据的正常使用，不会因为单个节点的故障而导致数据丢失或服务中断。数据管理平台的优化也是提高大规模场景数据管理效率的关键。通过建立高效的数据索引和查询机制，可以实现对海量数据的快速检索和定位。采用基于空间索引的数据管理方式，如四叉树、KD树等，可以根据数据的空间位置对其进行索引，当需要查询某个区域的场景数据时，能够快速定位到相关数据，大大提高查询效率。利用数据挖掘和分析技术，可以对大规模场景数据进行深入分析，挖掘其中的潜在信息和规律，为场景编辑和应用提供支持。通过对城市交通流量数据和道路场景数据的分析，可以优化城市交通规划，合理调整道路布局和交通信号灯设置，提高城市交通运行效率。3.1.2数据的快速加载与预处理在大规模可编辑场景中，数据的快速加载与预处理是确保场景流畅运行和高效编辑的重要环节。以“书生・天际”这一城市级NeRF实景三维大模型为例，其在构建城市级大规模场景时，面临着海量数据的加载与预处理难题。城市级场景的数据来源广泛，包括卫星影像、航空影像、地面激光扫描数据、倾斜摄影图像等，这些数据不仅量大，而且格式多样、精度不一。卫星影像通常具有较大的覆盖范围，但分辨率相对较低；航空影像则具有较高的分辨率，但覆盖范围有限；地面激光扫描数据能够提供高精度的三维点云信息，但数据量庞大；倾斜摄影图像可以获取建筑物的多角度信息，但数据处理较为复杂。如何将这些不同来源、不同格式的数据快速加载并进行有效的预处理，是实现大规模可编辑场景的关键挑战之一。为了解决数据加载和预处理问题，“书生・天际”采用了数据分块和重排的策略。在数据分块方面，将大规模的场景数据按照一定的规则划分为多个小块，每个小块包含一定范围内的场景信息。可以按照地理区域将城市划分为多个街区，每个街区的数据作为一个数据块进行存储和管理。这样在加载数据时，可以根据用户的操作需求，只加载当前需要的部分数据块，而不需要一次性加载整个大规模场景数据，从而大大减少了数据加载量，提高了加载速度。在处理用户对某个街区的场景编辑操作时，只需要加载该街区对应的那部分数据块，而不需要加载整个城市的所有数据，使得数据加载时间大幅缩短，编辑操作能够更加实时地响应。数据重排则是通过对数据进行重新组织和排序，使得运算负载更均衡，提高数据处理效率。“书生・天际”通过两层数据集重排，根据数据的使用频率和相关性对数据块进行重新排列，将经常一起使用的数据块放置在相邻位置，减少数据读取时的磁盘寻道时间和网络传输开销。将同一区域内的建筑物、道路、植被等相关数据块排列在一起，当需要对该区域进行场景编辑时，这些相关数据块可以被快速连续地读取，提高数据处理的效率和流畅性。这种数据分块和重排的策略，使得“书生・天际”在处理大规模城市场景数据时，能够显著提高数据加载和预处理的速度，为实现城市级大规模可编辑场景提供了有力支持。3.2编辑精度与效率挑战3.2.1保证编辑精度的技术难点在大规模可编辑场景中，确保编辑精度是一项极具挑战性的任务，尤其是在处理复杂场景的几何和语义信息时。以城市级大规模可编辑场景为例，其中包含了大量的建筑物、道路、植被以及各种城市设施等元素，这些元素的几何形状和空间位置关系错综复杂，且具有丰富的语义信息，如建筑物的功能分类、道路的等级和交通规则等。在对这样的场景进行编辑时，要保证几何准确性，就需要精确地调整各种物体的形状、位置和尺寸，确保它们之间的空间关系符合实际情况。在添加一座新的建筑物时，不仅要准确确定其地理位置，还要保证它与周围的道路、其他建筑物等在空间上相互协调，避免出现重叠或不合理的间距。然而，由于场景的规模庞大和复杂性，在编辑过程中很容易出现几何误差，如模型的变形、位置的偏移等，这些误差会严重影响场景的真实性和准确性。语义准确性的保证同样困难重重。在编辑过程中，需要准确理解和处理场景中各种元素的语义信息，确保编辑后的场景在语义上是合理和连贯的。在一个虚拟的城市街道场景中，如果要将一家咖啡店编辑为书店，不仅要改变建筑物的外观和内部布局，还要相应地修改与书店相关的语义信息，如招牌、店内的书籍陈列等，并且要保证这些修改与周围的商业环境和文化氛围相契合。由于语义信息的多样性和主观性，不同的用户可能对同一语义有不同的理解和表达，这就增加了准确处理语义信息的难度。而且，在大规模场景中，语义信息之间存在着复杂的关联和约束关系，如不同建筑物之间的功能互补关系、道路与交通设施之间的配套关系等，在编辑时需要全面考虑这些关系，否则就会导致语义冲突和不合理的场景出现。3.2.2提高编辑效率的方法为了应对大规模可编辑场景中编辑效率的挑战，研究人员不断探索创新，提出了多种有效的方法。CE3D技术便是其中的杰出代表，它利用大语言模型调用视觉模型，为提升编辑效率开辟了新的路径。CE3D的核心在于其独特的设计理念，它将3D场景的编辑巧妙地转换为在2D空间上图集的编辑，实现了对现有方法的“降维打击”。在这个过程中，CE3D通过设计Hash-Atlas的映射网络，将3D场景的不同视图精准地映射到2D图集中，使得3D场景编辑过程能够在2D空间中高效执行。这一转换不仅避免了传统管道架构中3D模型和2D模型间复杂耦合的问题，还为后续利用大语言模型进行灵活编辑奠定了基础。在编辑一个包含多种建筑和地形的复杂城市场景时，Hash-Atlas网络能够快速将该3D场景的各个视图映射到2D图集上，为后续的编辑操作提供了便捷的基础。借助大语言模型强大的语言理解和处理能力，CE3D能够解析用户的任意文本输入，并自主调用相应的视觉模型来完成3D场景的编辑。当用户输入“在城市广场上添加一个音乐喷泉，并将周围的树木替换为樱花树”这样复杂的编辑指令时，CE3D中的大语言模型首先对文本进行深入理解，分析出需要执行的具体操作，如添加音乐喷泉、替换树木种类等。然后，根据这些分析结果，自主调用合适的视觉模型，如用于生成音乐喷泉模型的模型、用于识别和替换树木的模型等。在这个过程中，大语言模型就像一个智能的指挥官，协调着各个视觉模型的工作，使得编辑任务能够高效、准确地完成。与传统的3D场景编辑方法相比，CE3D不再局限于固定的文本输入形式和受限的编辑能力，大大丰富了文本对话能力和场景编辑能力。它能够适应用户多样化的语言表达和复杂的编辑需求，实现多轮对话式的编辑，让用户能够更加自然、流畅地与场景进行交互，从而显著提高了编辑效率。3.3内容版权与知识产权问题在大规模可编辑场景的构建和应用过程中，内容版权与知识产权问题不容忽视，这不仅涉及到法律合规性，还关系到创作者的权益保护和行业的健康发展。在场景编辑中，可能出现多种形式的版权侵权问题。当用户使用受版权保护的图像、模型、纹理等素材来构建场景时，如果未获得版权所有者的授权，就构成了直接的版权侵权行为。在一个虚拟的历史文化场景构建中，如果使用了某画家具有版权的古代建筑绘画作品作为参考，直接将其中的建筑模型复制到场景中，而没有得到画家或其版权继承人的许可，这就侵犯了画家的版权。当对已有的场景进行编辑和修改时，如果这种修改超出了合理使用的范围，也可能侵犯原作者的改编权。对一个受版权保护的游戏场景进行修改，用于商业用途的广告宣传，且未获得原游戏开发者的授权，这种行为就侵犯了原开发者的改编权和商业使用权。在多人协作编辑场景时，可能会出现版权归属不明确的问题，导致后续的使用和传播过程中引发纠纷。在一个团队共同开发的虚拟城市项目中，如果没有明确规定每个成员对所创建的场景元素的版权归属，当项目成果被用于商业推广时，可能会出现成员之间关于版权收益分配的争议。为了应对这些版权侵权问题，需要采取一系列有效的策略。在使用任何素材之前，必须进行严格的版权审查，确保素材的来源合法且已获得相应的授权。可以建立专门的素材库，对素材的版权信息进行详细记录和管理，方便在使用时进行查询和确认。对于一些难以确定版权归属的素材，应避免使用，或者通过合法途径与版权所有者进行沟通，获取明确的授权。在进行场景编辑时，要明确版权归属和使用权限，通过签订详细的合同或协议，规定各方在场景创作、使用和传播过程中的权利和义务。在多人协作项目中，合同应明确每个成员的贡献和对应的版权份额，以及场景的最终版权归属和使用范围。如果是委托他人进行场景编辑，合同中要明确委托方和受托方的版权关系，确保委托方获得合法的使用和再授权权利。加强版权意识教育也是至关重要的，提高创作者和用户对版权问题的认识，使其了解版权法律法规的相关规定，自觉遵守版权保护原则。可以通过举办培训课程、发布版权指南等方式，普及版权知识，引导创作者和用户合法使用素材，尊重他人的知识产权。四、大规模可编辑场景的典型应用案例分析4.1城市数字孪生中的应用4.1.1“书生・天际”在城市规划中的应用“书生・天际”作为全球首个城市级NeRF实景三维大模型，在城市规划领域展现出了强大的应用价值，为城市规划师提供了创新的工具和视角，助力城市实现更加科学、合理的规划与发展。在城市布局调整方面，“书生・天际”能够以4K级图像精度准确呈现大规模三维城市场景，为规划师提供了一个高度逼真的虚拟城市环境。规划师可以在这个虚拟环境中对城市的未来发展进行各种设想与模拟，轻松实现对城市建筑的移除、移动和新建等操作。在规划一个新的商业区时，规划师可以利用“书生・天际”移除现有的老旧建筑，在合适的位置移动或新建商业大楼、购物中心、停车场等设施。通过实时观察不同布局方案下城市的空间结构和交通流线，规划师能够提前评估方案的可行性和潜在问题，如交通拥堵、空间利用效率低下等，从而优化城市布局，提高城市的可持续发展能力。光照和季节调节是“书生・天际”的另一大特色功能，为城市规划中的景观设计和环境评估提供了有力支持。在景观设计中，光照条件对植物的生长、建筑物的外观以及人们的视觉感受都有着重要影响。规划师可以利用“书生・天际”的光照调节功能，模拟不同时间、不同季节的光照效果，观察城市景观在不同光照条件下的呈现效果。在设计一个公园时，通过调节光照，规划师可以确定最佳的植物种植位置和种类，以确保植物能够获得充足的阳光，同时营造出舒适宜人的景观氛围。对于建筑物的外观设计，光照调节可以帮助规划师优化建筑的采光和遮阳设计，提高建筑的能源效率和居住舒适度。季节调节功能则使规划师能够提前感受不同季节下城市的景观变化，为季节性景观的规划和维护提供参考。在规划一个滨水景观时，通过季节调节，规划师可以观察到冬季水面结冰、夏季绿树成荫等不同季节的景观特点，从而合理安排景观设施和活动，提升城市景观的多样性和吸引力。4.1.2对城市管理和决策的支持作用“书生・天际”为城市管理者提供了直观、全面的可视化场景，极大地提升了城市管理和决策的科学性与效率，成为城市精细化管理的重要支撑工具。在城市管理方面，“书生・天际”的高精度三维城市场景模型能够实时反映城市的现状，帮助管理者全面掌握城市的运行情况。管理者可以通过该模型直观地了解城市中各类设施的分布和状态，如建筑物、道路、桥梁、公共设施等。在城市基础设施管理中，管理者可以利用“书生・天际”快速定位到需要维护或更新的设施，及时安排维修人员进行处理，提高基础设施的运行效率和安全性。在交通管理方面，通过将实时交通数据与“书生・天际”的三维场景相结合，管理者可以实时监控交通流量、拥堵情况等，及时采取交通疏导措施，优化交通信号灯设置，提高城市交通的运行效率。在突发事件应急管理中，“书生・天际”的三维场景可以为应急指挥提供准确的地理信息和场景参考，帮助管理者快速制定应急救援方案，合理调配救援资源，提高应急响应速度和救援效果。在决策支持方面，“书生・天际”的模拟和分析功能为城市管理者提供了科学的决策依据。在制定城市发展规划时，管理者可以利用“书生・天际”对不同的规划方案进行模拟和评估，比较不同方案对城市环境、经济、社会等方面的影响。在规划一个新的工业园区时，通过“书生・天际”的模拟，管理者可以评估该园区的建设对周边交通、生态环境、居民生活等方面的影响，从而制定出更加合理的规划方案。“书生・天际”还可以结合大数据分析技术，对城市的历史数据和实时数据进行深度挖掘和分析，预测城市未来的发展趋势，为管理者提供前瞻性的决策建议。通过对城市人口增长、经济发展、资源消耗等数据的分析，预测未来城市的发展需求，提前规划基础设施建设、公共服务设施布局等，以满足城市未来的发展需求。4.2影视与游戏制作中的应用4.2.1影视特效制作中的场景编辑在影视特效制作领域，大规模可编辑场景技术发挥着举足轻重的作用，为影视创作者们打开了一扇通往无限创意的大门。以电影《阿凡达》为例，这部具有划时代意义的科幻巨作，其震撼人心的视觉效果离不开大规模可编辑场景技术的支持。在制作潘多拉星球的奇幻场景时，制作团队利用先进的建模技术，构建了一个庞大而逼真的虚拟世界。通过基于NeRF的建模技术，将大量的概念设计图、实景拍摄素材以及计算机生成的图像数据进行融合，精确地还原了潘多拉星球上奇特的生物、壮丽的自然景观以及神秘的部落建筑。从高达数百米的参天古树，到拥有灵动光芒的奇异植物，再到充满未来感的纳美人部落，每一个场景元素都被细致入微地呈现出来。在场景编辑方面，制作团队运用了文本驱动和交互驱动相结合的编辑技术，实现了对场景的高度定制和灵活调整。当需要创建一个新的生物角色时，艺术家可以通过输入文本指令，如“一种拥有六条腿、身体覆盖着发光鳞片的飞行生物”，利用文本驱动的编辑技术，快速生成符合描述的生物模型，并将其融入到潘多拉星球的场景中。通过交互驱动的编辑方式，艺术家可以直接在三维场景中对生物的形态、颜色、动作等进行实时调整，使其更加符合电影的情节和艺术风格。在调整生物的飞行姿态时，艺术家可以通过鼠标拖拽、键盘按键等操作，精确地控制生物的翅膀扇动频率、飞行轨迹等参数，使生物的动作更加自然流畅。除了《阿凡达》，许多好莱坞大片也广泛应用大规模可编辑场景技术来打造震撼的视觉效果。在电影《指环王》系列中，为了呈现出中土世界的宏大场景，制作团队构建了一个包含山脉、森林、河流、城堡等多种元素的大规模可编辑场景。通过对场景的精细编辑，如调整地形地貌、添加光影效果、布置建筑和道具等，成功地营造出了一个充满奇幻色彩和历史感的中土世界。在拍摄战斗场景时，制作团队可以根据剧情需要，随时对场景进行修改和调整，如改变战场的地形、增加或减少战斗单位等，为观众带来了紧张刺激的视觉体验。在电视剧《权力的游戏》中，大规模可编辑场景技术也被用于打造维斯特洛大陆的各个场景，从雄伟的君临城到神秘的绝境长城，每一个场景都栩栩如生，为剧情的发展提供了有力的支撑。4.2.2游戏开发中的场景构建与编辑在游戏开发领域，大规模可编辑场景技术为游戏开发者提供了强大的创作工具，使得游戏场景的构建和编辑变得更加高效、灵活和富有创意。以开放世界游戏《原神》为例，其精美的游戏场景吸引了全球众多玩家的喜爱，而这背后离不开大规模可编辑场景技术的深度应用。在《原神》的场景构建过程中，开发团队运用了先进的建模技术，打造了多个风格各异的游戏区域，每个区域都具有独特的地形地貌、建筑风格和文化特色。在蒙德地区，以中世纪欧洲风格为蓝本，构建了广袤的草原、起伏的丘陵、古老的风车和充满童话色彩的城镇。开发团队利用基于NeRF的建模技术，对现实中的欧洲小镇和自然风光进行扫描和数据采集，然后通过算法生成高精度的三维模型，并将这些模型融入到游戏场景中。在璃月地区，灵感来源于中国传统文化，呈现出了壮丽的山河、古老的宫殿和繁华的市井街巷。开发团队深入研究中国古代建筑、园林艺术和山水绘画，将这些元素巧妙地融入到场景建模中，通过精心设计的建筑布局、细腻的纹理材质和逼真的光影效果，营造出了浓厚的中国古风氛围。在场景编辑方面，《原神》采用了交互驱动的编辑方式，开发者可以通过专业的游戏开发工具，实时对场景进行调整和优化。在调整蒙德地区的一个小镇场景时，开发者可以通过鼠标点击选中需要编辑的建筑，然后通过拖拽操作改变建筑的位置和角度，通过缩放操作调整建筑的大小。开发者还可以通过键盘快捷键，快速复制相同的建筑模型，如房屋、店铺等，并将它们排列组合，形成不同的街道布局。在添加场景细节时，开发者可以从资源库中选择各种道具模型，如树木、花草、路灯等，将它们放置在合适的位置，为场景增添生机和真实感。通过这种交互驱动的编辑方式，开发者能够快速实现自己的创意，不断完善和丰富游戏场景。《原神》还利用了动态场景技术，使游戏场景能够根据玩家的行为和游戏进程实时变化，增加了游戏的可玩性和沉浸感。在玩家完成某个任务后，游戏场景中的某些区域可能会发生变化，如原本被黑暗笼罩的洞穴被点亮，出现新的道路和宝藏；或者在不同的时间和天气条件下，游戏场景会呈现出不同的视觉效果，如白天阳光明媚，夜晚繁星点点，雨天雾气弥漫，雪天银装素裹。这些动态变化的场景，让玩家每次进入游戏都能有新的发现和体验，极大地提升了游戏的吸引力和趣味性。五、大规模可编辑场景的发展趋势展望5.1技术发展趋势5.1.1多模态融合的编辑技术多模态融合的编辑技术正逐渐成为大规模可编辑场景领域的重要发展方向，它通过将语音、手势等多模态交互与文本编辑相结合，为用户提供更加自然、高效、便捷的场景编辑体验。在语音交互方面，随着语音识别和自然语言处理技术的不断进步，语音指令在场景编辑中的应用将变得更加广泛和精准。用户只需说出简单的语音指令，如“将这个建筑物放大”“在场景中添加三棵树”等，系统就能准确理解用户的意图，并快速执行相应的编辑操作。这在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）场景编辑中尤为重要，用户在沉浸式的环境中，双手可能被占用或需要进行其他操作，此时语音交互能够让用户更加自然地与场景进行交互，提高编辑效率。在VR游戏场景编辑中，开发者可以通过语音指令快速调整游戏场景中的道具位置、角色属性等，无需再通过复杂的手动操作，节省了时间和精力。手势交互则为场景编辑带来了更加直观的操作方式。利用手势识别技术，用户可以通过简单的手势动作，如拖拽、缩放、旋转等，直接对场景中的物体进行编辑。在编辑一个3D室内场景时，用户可以通过手势将家具模型拖拽到合适的位置，通过手指的缩放动作调整家具的大小，通过旋转手腕来改变家具的方向。这种直观的手势交互方式，使场景编辑更加贴近人们的日常操作习惯，降低了操作门槛，提高了用户的参与度和创造力。为了提高手势交互的准确性和稳定性，研究人员不断改进手势识别算法，利用深度学习技术对手势数据进行分析和学习，提高对手势动作的识别精度，减少误识别的情况。同时，结合传感器技术，如深度摄像头、惯性传感器等，能够更全面地捕捉用户的手势信息，实现更加精确的手势交互。将语音、手势等多模态交互与文本编辑相结合，能够充分发挥各种交互方式的优势，为用户提供更加丰富和灵活的编辑体验。在编辑一个复杂的城市景观场景时，用户可以先用语音指令大致描述场景的布局，如“在城市中心建造一个广场，周围环绕着高楼大厦”，然后通过手势交互对广场的形状、大小进行微调，对高楼大厦的位置和高度进行调整。在添加一些细节元素时，用户可以通过文本输入更加具体的描述，如“在广场上添加一个喷泉，喷泉的形状为圆形，周围有彩色灯光”。这种多模态融合的编辑方式，能够满足用户在不同场景下的编辑需求，提高场景编辑的效率和质量。5.1.2与人工智能技术的深度融合随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型、深度学习等技术在大规模可编辑场景中的应用将不断深化，为场景编辑带来更加智能化、自动化和个性化的体验。大语言模型在场景编辑中的应用前景广阔。它能够理解自然语言，根据用户的文本描述生成相应的场景内容，实现更加灵活和高效的场景编辑。在编辑一个虚拟的科幻城市场景时，用户可以输入“创建一个充满未来感的城市，有飞行汽车、悬浮建筑和发光的街道”，大语言模型能够根据这些描述，利用其强大的语言理解和生成能力，快速生成包含飞行汽车模型、悬浮建筑模型以及发光街道材质等的场景元素，并将它们合理地组合在一个场景中。大语言模型还可以实现多轮对话式的场景编辑，用户可以与模型进行交互，不断细化和调整场景内容。用户可以继续输入“飞行汽车的颜色改为蓝色，增加一些交通标识”，大语言模型会根据新的指令对场景进行相应的修改，使场景更加符合用户的需求。通过这种方式，大语言模型能够帮助用户快速实现自己的创意，降低场景编辑的难度和门槛。深度学习技术在场景编辑中的应用也将更加深入。它可以实现对场景的自动优化和调整，提高场景的质量和真实感。利用深度学习算法对场景中的光照效果进行优化，能够根据场景的特点和用户的需求，自动调整光照的强度、颜色和方向，使场景中的物体呈现出更加逼真的光影效果。在一个室内场景中，深度学习算法可以根据房间的布局和物体的材质，自动计算出最佳的光照方案，使房间看起来更加明亮、舒适，物体的质感和细节也更加清晰。深度学习还可以用于场景的自动生成和修复。通过对大量场景数据的学习，深度学习模型可以根据给定的条件，如场景的主题、风格等，自动生成完整的场景内容。在修复损坏的场景模型时，深度学习模型可以根据模型的上下文信息和已有的数据，自动填补缺失或损坏的部分，恢复场景模型的完整性。为了实现大语言模型、深度学习等人工智能技术与大规模可编辑场景的深度融合，需要解决一系列技术挑战。数据的质量和数量是关键因素之一，需要收集和整理大量高质量的场景数据，用于训练人工智能模型，以提高模型的准确性和泛化能力。模型的效率和实时性也至关重要，在场景编辑过程中，需要模型能够快速响应用户的操作，实现实时的场景生成和编辑。还需要解决模型的可解释性和安全性问题，确保人工智能技术在场景编辑中的应用是可靠和可控的。5.2应用拓展趋势5.2.1在教育领域的潜在应用在教育领域，大规模可编辑场景技术展现出了巨大的潜力，为教育教学带来了全新的模式和体验，有望彻底变革传统的教学方式，提升教育质量和效果。虚拟实验室是大规模可编辑场景技术在教育领域的重要应用之一。借助这一技术，学生能够在虚拟环境中进行各种实验操作，突破了传统实验教学在时间、空间和实验设备上的限制。在物理实验教学中，学生可以通过虚拟实验室进行复杂的电路实验，如搭建不同类型的电路，观察电流、电压的变化，研究电阻、电容等元件的特性。与传统的实物实验相比，虚拟实验室具有诸多优势。它可以提供更加安全的实验环境，避免学生在实验过程中因操作不当而发生危险。在进行化学实验时，虚拟实验室可以模拟各种化学反应，学生无需接触有毒有害的化学试剂，就能观察到化学反应的现象和过程。虚拟实验室还能够降低实验成本，学校无需购买大量昂贵的实验设备和耗材，就可以为学生提供丰富多样的实验课程。虚拟实验室具有高度的可重复性，学生可以多次进行同一实验，反复验证实验结果，加深对实验原理的理解。历史场景重现是大规模可编辑场景技术在教育领域的又一重要应用。通过构建逼真的历史场景，学生可以身临其境地感受历史的氛围，深入了解历史事件和文化。在学习古代文明时，学生可以进入虚拟的古埃及场景，参观金字塔、神庙等历史遗迹，与虚拟的古埃及人进行互动，了解他们的生活方式、宗教信仰和文化传统。在学习中国古代历史时，学生可以穿越到唐朝的长安城，体验当时的繁华市井生活，参观皇宫、书院等建筑，感受唐朝的政治、经济和文化风貌。这种沉浸式的学习方式能够激发学生的学习兴趣，提高他们的学习积极性和主动性。通过亲身体验历史场景，学生能够更加直观地理解历史事件的背景、过程和影响，增强对历史知识的记忆和理解。与传统的历史教学方式相比，历史场景重现能够让历史知识变得更加生动、形象，使学生更容易产生共鸣，从而更好地传承和弘扬历史文化。5.2.2在工业设计与仿真中的应用前景在工业设计与仿真领域，大规模可编辑场景技术正逐渐成为推动行业创新发展的关键力量，为产品设计和工业流程仿真带来了前所未有的便利和创新。在产品设计方面，大规模可编辑场景技术为设计师提供了一个高度灵活和直观的设计平台。设计师可以在虚拟的三维场景中快速构建产品的原型，通过对场景中物体的位置、形状、材质等进行实时编辑和调整，实现对产品设计的不断优化。在汽车设计中，设计师可以利用大规模可编辑场景技术，在虚拟环境中创建汽车的外观和内饰模型。通过鼠标拖拽、缩放等交互操作，轻松调整汽车的车身线条、车灯形状、轮毂样式等外观元素，打造出具有独特风格的汽车外观。在设计内饰时，设计师可以对座椅的布局、仪表盘的设计、车内装饰材料的选择等进行实时编辑，根据不同的设计需求和用户反馈，快速迭代设计方案。利用大规模可编辑场景技术，还可以对产品的功能进行模拟和验证。在设计一款智能家居产品时，设计师可以在虚拟场景中模拟产品的使用环境，测试产品在不同场景下的功能表现，如智能灯光系统在不同光照条件下的自动调节功能、智能门锁的识别和开锁功能等。通过这种方式，能够提前发现产品设计中存在的问题，降低设计成本和风险，提高产品的质量和市场竞争力。工业流程