中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)系列白皮書(shū)—元宇宙技術(shù)（2025版）2 4 第2章元宇宙關(guān)鍵技術(shù) 2.2.2元宇宙典型計(jì)算場(chǎng)景 2.3.1微透鏡陣列光場(chǎng)感知 3 93 3.1.1超高清視音頻技術(shù) 3.3典型元宇宙內(nèi)容構(gòu)建平臺(tái) 第4章元宇宙典型應(yīng)用 第5章元宇宙安全治理：挑戰(zhàn)與策略 5.2元宇宙安全治理的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn) 5.2.1數(shù)字平臺(tái)的安全漏洞 5.2.2數(shù)字資產(chǎn)的安全保障 5.3元宇宙安全治理的策略與建議 5.3.1技術(shù)層面的創(chuàng)新與應(yīng)用 5.3.2法律層面的完善與實(shí)施 6.1元宇宙技術(shù)總結(jié)與展望 6.3元宇宙應(yīng)用規(guī)范制定和評(píng)測(cè)體系完善 41992年，美國(guó)科幻作家NealStephenson在《SnowCrash》中首次提出“元宇宙從技術(shù)視角來(lái)看，元宇宙由虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）、人工智能（AI）創(chuàng)造活動(dòng)，突破物理世界的時(shí)空邊界，獲得高度沉浸、無(wú)縫連接和強(qiáng)交互的數(shù)字體驗(yàn)。作為融合虛擬與現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)，元宇宙構(gòu)建了一個(gè)可持續(xù)演進(jìn)的三維空間，51.1元宇宙技術(shù)的發(fā)展歷程如圖1-1所示，“元宇宙”的概念隨著技術(shù)的演進(jìn)而不斷完善。元宇宙技術(shù)的萌芽據(jù)運(yùn)算與渲染的瓶頸。同時(shí)，人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)的成熟，為未來(lái)世界的智能交互、階段是以GPU為核心的傳統(tǒng)圖形計(jì)算時(shí)代（1990s-2010）。這一階段中，實(shí)時(shí)3D渲進(jìn)入云計(jì)算與分布式計(jì)算時(shí)代（2010-2020）。云計(jì)算平臺(tái)迅速擴(kuò)張，推動(dòng)了云渲染、6備提供基本的空間定位與環(huán)境結(jié)構(gòu)信息。多模態(tài)融合感知階段（2016-2022ARKit、），著提升了穩(wěn)定性。消費(fèi)級(jí)設(shè)備開(kāi)始普及結(jié)構(gòu)光、ToF、毫米波雷達(dá)等傳感器，能夠更準(zhǔn)助生成（2016-2021）。GAN技術(shù)推動(dòng)了虛擬人臉、紋理、物體外觀等內(nèi)容的自動(dòng)生經(jīng)歷了從在線共存到人機(jī)共創(chuàng)的系統(tǒng)性躍遷。初期階段以在線協(xié)作與虛擬社7感技術(shù)與算法的突破，進(jìn)入空間交互時(shí)代（2021元宇宙是基于多種技術(shù)打造的虛實(shí)相生的數(shù)字世界，圖1-2從技術(shù)的角度對(duì)元宇宙特點(diǎn)進(jìn)行概括，其包括沉浸式、拓展性、多元化、永續(xù)性、去中心化、實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。度方面、思想實(shí)踐方面的多重延伸。元宇宙中用戶可以一個(gè)身份或多個(gè)身份自由活動(dòng)，8世界構(gòu)建一個(gè)具有經(jīng)濟(jì)、社交和文化價(jià)值的生態(tài)系統(tǒng)。元宇宙不僅僅是一個(gè)虛擬環(huán)的交互方式更加豐富多樣，通常使用游戲手柄、鍵盤(pán)、鼠標(biāo)等傳統(tǒng)設(shè)備，還支持語(yǔ)音、9未來(lái)發(fā)展：虛擬現(xiàn)實(shí)和元宇宙是兩個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，它們的應(yīng)用場(chǎng)景各不相同。個(gè)更廣泛、更綜合的虛擬世界概念，虛擬現(xiàn)實(shí)則是一種實(shí)現(xiàn)這種世界的技術(shù)手段之一。1.2元宇宙產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀子領(lǐng)域發(fā)展大眾創(chuàng)新應(yīng)用，如Meta、蘋(píng)果等企業(yè)重點(diǎn)布局新型智能終端與下一代音視Air+智能交互”的元宇宙終端生態(tài)布局初步顯現(xiàn)。二是依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與云服務(wù)領(lǐng)域宙相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，歐洲、印度則偏重于出臺(tái)個(gè)人隱私、數(shù)據(jù)安全等加強(qiáng)監(jiān)管的要求，元宇宙發(fā)展的三大核心技術(shù)一虛擬現(xiàn)實(shí)、5G/6G、區(qū)塊鏈。在經(jīng)濟(jì)體系框架構(gòu)建上，為持和保護(hù)美國(guó)在數(shù)字資產(chǎn)領(lǐng)域創(chuàng)新的領(lǐng)先地位。此外，該政策傳遞了美國(guó)政府對(duì)涵蓋Web3概念在內(nèi)的數(shù)字資產(chǎn)發(fā)展總體上持正面態(tài)度，并對(duì)美國(guó)商品期貨交易委員會(huì)谷歌、蘋(píng)果、微軟、英偉達(dá)等全球科技企業(yè)巨頭與初創(chuàng)企業(yè)紛紛發(fā)聲，如表1-1所示，辦公和社交的平臺(tái)生態(tài)，并通過(guò)底層技術(shù)研發(fā)開(kāi)發(fā)工具及平臺(tái)，以SparkAR、123收購(gòu)游戲開(kāi)發(fā)商暴雪；發(fā)展游戲4推出數(shù)實(shí)融合的演唱會(huì)和商店；56研究高性能算力芯片，積極布局7NVIDIA從芯片技術(shù)優(yōu)勢(shì)延展，打造數(shù)字孿生引擎、數(shù)字人引擎和相關(guān)開(kāi)市場(chǎng)規(guī)模在不斷擴(kuò)大，如圖1-3所示。據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029全球與中國(guó)元宇宙市場(chǎng)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)》[3]顯示，2024年中國(guó)元宇宙產(chǎn)業(yè)規(guī)模首次突破千融合和場(chǎng)景快速?gòu)?fù)制推出希壤產(chǎn)品，致力于打造一個(gè)元宇宙虛擬創(chuàng)作體驗(yàn)和社交空間，國(guó)外的元宇宙發(fā)展較早，受限于基礎(chǔ)連接和算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展不足，因此主要通過(guò)在1.3元宇宙未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)交互，實(shí)現(xiàn)所見(jiàn)即所知，以視覺(jué)自然交互為基礎(chǔ)的人物交互機(jī)制HTI（HumanThings元宇宙新型智能終端將向適人體驗(yàn)方向發(fā)展。隨著終端技術(shù)在感知、計(jì)算、傳輸、過(guò)剩的跡象。另一方面，以手機(jī)為代表的傳統(tǒng)智能終端難以承載新型人機(jī)交互的需求，物理距離溶解在雙方所構(gòu)建的虛擬空間中，并開(kāi)始以一種持續(xù)加速的狀態(tài)跳躍和流動(dòng)。1.4元宇宙面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)的不斷演進(jìn)和基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)一步完善，元宇宙應(yīng)用場(chǎng)景將會(huì)不斷豐富，可以融入到2.1元宇宙技術(shù)架構(gòu)術(shù)體系。如圖2-1所示，元宇宙的五大支撐技術(shù)包括：計(jì)算、感知、生成、協(xié)同和交互支撐，使用戶能夠獲得沉浸式體驗(yàn)并開(kāi)展高效的協(xié)同活動(dòng)。圖2-2展示了上述五項(xiàng)支撐計(jì)算需求的核心技術(shù)之一，可實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的高效調(diào)度與協(xié)同，并顯著縮短計(jì)算時(shí)間，與數(shù)字世界之間的橋梁，使元宇宙能夠準(zhǔn)確捕捉、解讀并再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的多維信息。元宇宙所依賴的感知體系涵蓋光、聲、力、電、熱、磁及生化等多類(lèi)型傳感器。例如，光傳感通過(guò)高精度攝像頭與視覺(jué)雷達(dá)獲取環(huán)境的視覺(jué)信息，并生成高分辨率三維圖像；2.2元宇宙計(jì)算以不同計(jì)算側(cè)重點(diǎn)共同構(gòu)建元宇宙相關(guān)應(yīng)用，其主要計(jì)算場(chǎng)景包括三維圖形渲染（3D擬機(jī)（VirtualMachine）或容器（Container）。支持虛擬）：）：（6）低延時(shí)高速網(wǎng)絡(luò)：元宇宙需要支持大規(guī)模用戶的實(shí)時(shí)交互，這對(duì)網(wǎng)絡(luò)的延遲和帶寬提出了極高的要求。低延時(shí)高速網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，如5G、Wi-Fi6等，可以提供高達(dá)的代際跨越。當(dāng)下的元宇宙不再是靜態(tài)資源的簡(jiǎn)單堆砌，而是逐漸由世界模型（World端設(shè)備之間動(dòng)態(tài)分配和協(xié)同執(zhí)行。云端提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，負(fù)責(zé)復(fù)雜的渲染、采集、用戶行為分析等任務(wù)[5，6]。云邊端協(xié)同計(jì)算（Cloud-Edge-EndCollaborativeComputing）需要統(tǒng)一的任務(wù)調(diào)度和資源管理機(jī)制，以及高效的數(shù)據(jù)同步和一致性維護(hù)）；負(fù)責(zé)解碼與繪制G-Buffers數(shù)據(jù)并顯示繪制結(jié)果。云邊端協(xié)同繪制（Cloud-Edge-EndCollaborativeRendering）需要統(tǒng)一的任務(wù)調(diào)動(dòng)和資源管理機(jī)已全面超越傳統(tǒng)方法，成為元宇宙實(shí)時(shí)渲染的主流范式。不同于NeRF的隱式表達(dá)，洞和鋸齒現(xiàn)象，生成更加平滑、連續(xù)的表面，還支持實(shí)時(shí)的場(chǎng)景編輯與物理碰撞模擬。（2）元宇宙領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用：元宇宙將包含大量智能化的虛擬助手、非玩家的，而是包含了思維鏈（ChainofThought）推理、多輪次自我反思以及復(fù)雜的任務(wù)拆降低了構(gòu)建高保真虛擬世界的門(mén)檻，但也帶來(lái)了巨大的模型訓(xùn)練和實(shí)時(shí)推理算力挑戰(zhàn)。AIGC（AI-GeneratedContent）是元宇宙內(nèi)容創(chuàng)作的新范式。（DistributedMachineLearningAlgorithms）和聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Fed私保護(hù)（PrivacyProtection）、安全機(jī)制（Securi的方法，研究復(fù)雜系統(tǒng)的行為和演化。物理引擎（PhysicsEngine）、流體動(dòng)力學(xué)forScience）。通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)與物理模擬相結(jié)合，可以顯著提高科學(xué)計(jì)算的效率和精物理系統(tǒng)的概率分布，生成合理的狀態(tài)樣本，用于加速蒙特卡洛采樣（MonteCarloLearning）在優(yōu)化控制、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。將人工智能與科學(xué)計(jì)算相清視頻編解碼（Ultra-High-DefinitionVideoCoding）、傳輸優(yōu)化（TransmissionOptimization）、內(nèi)容緩存（ContentCaching）等技術(shù)，可以提供身臨其境同時(shí)，需要研究面向元宇宙的新型流媒體架構(gòu)，如支持自由視點(diǎn)的沉浸式視頻（Free-（5）端側(cè)用戶交互計(jì)算：元宇宙的交互形態(tài)正經(jīng)歷從重型頭顯向輕量化AI眼鏡），Mapping）技術(shù)實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)的空間定位，結(jié)合端側(cè)視覺(jué)模型，將虛擬導(dǎo)航箭頭精確錨定2.3元宇宙感知基于透鏡陣列的光場(chǎng)采集[12]主要依靠在成像傳感器與主鏡頭之間加入一片微透鏡陣列，物體表面光線首先經(jīng)過(guò)主鏡頭，然后經(jīng)過(guò)微透鏡，最后到達(dá)成像傳感器（e.g.CCD/CMOS）。如圖2-3所示，物體表面A點(diǎn)在FOP角度范圍內(nèi)發(fā)出的光微透鏡陣列的主要作用是將物體表面同一點(diǎn)在一定角度范圍內(nèi)的各個(gè)方向發(fā)出光光場(chǎng)相機(jī)[13]是基于微透鏡陣列光場(chǎng)采集的原理，通過(guò)在主透鏡與傳感器元件間放力。其能夠提供更加準(zhǔn)確和全面的圖像數(shù)據(jù)，有助于實(shí)現(xiàn)精確的工業(yè)檢測(cè)和質(zhì)量控制。于其位姿估計(jì)嚴(yán)重依賴重疊區(qū)域的全局優(yōu)化，隨著像感器數(shù)量增加，復(fù)雜度急劇增加，遵守任何重疊限制，從本質(zhì)上賦予像感器陣列極高的靈活性和可擴(kuò)展性。在此基礎(chǔ)上，如圖2-5所示的非結(jié)構(gòu)化異構(gòu)像感器陣列本質(zhì)上是將多個(gè)極低成本的相機(jī)，以多尺基本光學(xué)計(jì)算單元受制于固化結(jié)構(gòu)與低擴(kuò)展性，大多僅能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的單通道前饋網(wǎng)絡(luò)，使用小視場(chǎng)（FoV）和低維場(chǎng)景檢測(cè)設(shè)備。全景成像作為下一代兩種方法原理都是采集得到包含整個(gè)場(chǎng)景信息的多幅圖像，最后再合成得到全景圖像。的幾何算法通過(guò)描述同一場(chǎng)景從不同視角下獲取的多幅圖像與物體之間投影關(guān)系的幾基于深度學(xué)習(xí)[18]的三維重建最近幾年取得了非常大進(jìn)展，是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域比較流行的方法之一。學(xué)習(xí)系統(tǒng)是由多層卷積層和多層全連接層組成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行學(xué)習(xí)圖像的層次化特征表示，這種方法能夠精確地重建出物體的幾何形到該領(lǐng)域的研究者們廣泛關(guān)注。Savinov等[19]提出了一個(gè)稠密的語(yǔ)義三維重建方法。Blaha等[20]提出了一個(gè)自適應(yīng)多分辨率的語(yǔ)義三維重建方法。該方法的目的是在給定達(dá)能力，如圖2-7所示。同時(shí)設(shè)計(jì)了一個(gè)延遲神經(jīng)渲染框架，以高效解碼表示，并提出實(shí)際大規(guī)模場(chǎng)景的跨尺度、高分辨率新視角合成，XScale-NVS在GigaNVS上相對(duì)于MetaAI[23]提出了一個(gè)統(tǒng)一的幾何感知框架VGGT（View），元客視界研發(fā)了LuStage數(shù)字人元數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，如圖2-8所示，系統(tǒng)包含77識(shí)別、聲紋識(shí)別、情感識(shí)別、語(yǔ)音合成等多個(gè)模塊，如圖2-9所示?？梢圆捎幂p量化網(wǎng)絡(luò)或模型蒸餾/量化技術(shù)減少計(jì)算并保持音質(zhì)與可懂度。需要強(qiáng)調(diào)的號(hào)對(duì)應(yīng)的文本。經(jīng)典的混合式（Hybrid）語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成被結(jié)合起來(lái)形成解碼搜索空間。加權(quán)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換器是構(gòu)建解碼搜索空間的重要工具。-理解-說(shuō)”的端到端語(yǔ)音智能。這類(lèi)模型通常采用音頻編碼器+大語(yǔ)言模型+語(yǔ)音解碼模態(tài)等復(fù)雜場(chǎng)景下的表現(xiàn)。隨著這些大模型與工程化工具（如WhisperX、NeMo入感知并理解人的的情感變化。語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)主要由三部分組成：語(yǔ)音信號(hào)采集、借助當(dāng)前主流的音頻預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音情感特征抽取。這些預(yù)訓(xùn)練模型包括了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不僅能夠?qū)η楦袪顟B(tài)進(jìn)行分類(lèi)和描述，技術(shù)已經(jīng)發(fā)展相對(duì)成熟，且已取得了廣泛應(yīng)用，但仍然存在音色風(fēng)格單一，數(shù)據(jù)成本，的語(yǔ)音合成數(shù)據(jù)庫(kù)門(mén)檻限制了語(yǔ)音合成的輸出風(fēng)格。就語(yǔ)音合成系統(tǒng)的聲學(xué)模型而言，語(yǔ)音合成和音頻生成。自2023年起，一系列基于語(yǔ)言模型的語(yǔ)音鍵橋梁，正逐步改變?nèi)藱C(jī)交互的邊界[27]。該技術(shù)通過(guò)觸覺(jué)信息可視化方式，顯著提升了觸覺(jué)數(shù)據(jù)的可解釋性與交互性，從而有效打破了虛擬與現(xiàn)實(shí)之間的感知壁壘[28]。借驅(qū)動(dòng)兩大類(lèi)[29]。物理建模進(jìn)一步細(xì)分為彈性體仿真（如基于深度法[30]、有限元法與物理一致性。傳統(tǒng)方法多依賴單一觸覺(jué)信號(hào)，難以還原復(fù)雜交互過(guò)程中的材質(zhì)細(xì)節(jié)、粒度語(yǔ)言描述，將觸覺(jué)感受與自然語(yǔ)言緊密結(jié)合，增強(qiáng)了觸覺(jué)的語(yǔ)義表達(dá)能力。同時(shí)，AnyTouch進(jìn)一步引入靜態(tài)與動(dòng)態(tài)觸覺(jué)信息的統(tǒng)借助視觸覺(jué)傳感技術(shù)，研究界搭建起人機(jī)高效協(xié)同的交互橋梁。OneTip[41]在元宇2.4元宇宙生成成式人工智能模型自動(dòng)生成三維內(nèi)容奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。生成對(duì)抗模型（Generative學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布上展現(xiàn)了強(qiáng)勁能力，在三維內(nèi)Model）”正成為元宇宙生成技術(shù)的重要方向。其通過(guò)統(tǒng)一建?？臻g結(jié)構(gòu)、物體關(guān)系與三維重建技術(shù)是利用二維投影或影像來(lái)恢復(fù)物體/場(chǎng)景的三維信息的數(shù)學(xué)過(guò)程和計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)三維重建技術(shù)可以為元宇宙提供三維物體模型和孿生虛擬的三維空間，如圖2-13所示。三維重建從技術(shù)上可以分為傳統(tǒng)SFM&MVS構(gòu)建和近年來(lái)被廣泛研究SFM的基本原理是通過(guò)分析多張不同視角的二維圖像，基于多視角幾何的原理恢準(zhǔn)三維模型的輸出，如圖2-14所示。傳統(tǒng)SFM&MVS重建技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展已經(jīng)比中的自動(dòng)微分技術(shù)，來(lái)改進(jìn)三維重建的效果和效率，其與傳統(tǒng)方法的區(qū)別如圖2-15所入圖像匹配，從而重建出場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)，算誤差并通過(guò)反向傳播算法，根據(jù)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)文VGGT(VisionGeometryGuidedTransforGPSGaussian[51]在稀疏源視圖上引入高斯參數(shù)圖，以與深度估計(jì)模塊聯(lián)合回歸高斯參礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)可動(dòng)畫(huà)化的頭部重建。FlashAvatar[54]進(jìn)一步在參數(shù)人臉模型中嵌用的挑戰(zhàn)主要在于如何建模毛發(fā)、衣物布料等運(yùn)動(dòng)變形、提高重建精度、支持重光照，帶有快捷連接的長(zhǎng)短期記憶（LSTM）單元的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以利用人類(lèi)姿勢(shì)序列中的時(shí)間信息，預(yù)測(cè)幀間連續(xù)的3D姿態(tài)。SM何感知三維潛在表示。Pavlakos等[63]人則基于標(biāo)定的相機(jī)參與傳統(tǒng)的動(dòng)作捕捉技術(shù)不同，生成式運(yùn)動(dòng)捕捉[65]不需要依賴傳感器、攝像機(jī)或演式。他們將語(yǔ)言數(shù)據(jù)與大規(guī)模運(yùn)動(dòng)模型結(jié)合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)相關(guān)任務(wù)性能的提升。其生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量，其結(jié)構(gòu)如圖2-18所示。GAN在圖像生成、視頻合成和3D模型創(chuàng)了高分辨率和高質(zhì)量的圖像生成。最新的三維人臉生成的工作，如EG3D[70]、擴(kuò)散模型[68]是一類(lèi)基于去噪擴(kuò)散概率模型（DDPM）的生成技術(shù)。其核心思想是噪預(yù)測(cè)則是通過(guò)學(xué)習(xí)去噪函數(shù)來(lái)恢復(fù)原始數(shù)據(jù)，如圖2-19所示。方法還提取了一個(gè)網(wǎng)格序列，并利用圖像到視頻的擴(kuò)散模型對(duì)紋理進(jìn)行了優(yōu)化。最后，上發(fā)表的論文[82]首次將其系統(tǒng)化，提出通過(guò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建具備預(yù)測(cè)能力的智能體世界模型的技術(shù)架構(gòu)由三大核心模塊構(gòu)成，形成“感知-預(yù)測(cè)-決策”的閉環(huán)。首先盡管發(fā)展迅速，世界模型仍面臨諸多挑戰(zhàn)。維度災(zāi)難導(dǎo)致高維場(chǎng)景（如城市交通）2.5元宇宙協(xié)同同的技術(shù)平臺(tái)可以無(wú)縫連接，使得用戶可以在不同的虛擬環(huán)境之間流暢地移動(dòng)和交互；實(shí)現(xiàn)不同元宇宙之間的文化交流。元宇宙協(xié)同極大地增強(qiáng)了元宇宙的功能性和吸引力，服務(wù)為此提供了重要的技術(shù)基礎(chǔ)，這種服務(wù)不僅被視為互聯(lián)網(wǎng)的下一時(shí)期的形態(tài)——1NakamotoS,BitcoinA.Apeer-to-peerelectroniccashsystem[J].Bitcoin.–URL:/bitcoin.pdf,2008臺(tái)交易和互動(dòng)無(wú)需通過(guò)第三方中介即可直接進(jìn)行，從去中心化自治組織（DAOs）區(qū)塊鏈技術(shù)賦予元宇宙獨(dú)特的組織形式，這種結(jié)構(gòu)使區(qū)塊鏈的智能合約允許元宇宙內(nèi)創(chuàng)建復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)模型，包括創(chuàng)造和交易虛擬商品隨著技術(shù)發(fā)展，智能合約的安全性和可用性得到持續(xù)改進(jìn)。形式化驗(yàn)證（Formal錨定（兩邊的資產(chǎn)可以互相轉(zhuǎn)移）與主鏈交互。側(cè)鏈可以個(gè)子鏈可以處理大量交易，并定期將壓縮后的交易2https://blog.matter-labs.io/evaluating-ethereum-l2-scaling-solutions-a-comparison-framework-b6b2f410f955上述幾種二層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的特性對(duì)比如圖2-22所示，這些二層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)保證資產(chǎn)和/或數(shù)據(jù)。這種技術(shù)使得原本在單一區(qū)塊鏈上獨(dú)立運(yùn)行的資產(chǎn)和信息可以在多個(gè)提高了各個(gè)區(qū)塊鏈平臺(tái)的連通性和功能性[127][128]。如圖2-23所示，目前已有數(shù)十種常通過(guò)發(fā)送資產(chǎn)到一個(gè)特定的智能合約地址來(lái)完成信息和代幣。它們是“去信任”的，因?yàn)樗鼈儧](méi)有增加新的信任假設(shè)（區(qū)塊鏈除業(yè)界正在探索多種新型解決方案：輕客戶端橋（LightClientBri3/1kxnetwork/blockchain-bridges-5db6afac44f8多個(gè)跨鏈橋共享以太坊驗(yàn)證者的安全性[125]；此外，跨鏈橋也開(kāi)始區(qū)分資產(chǎn)橋（Asset），預(yù)言機(jī)（Oracle）是區(qū)塊鏈技術(shù)中的一個(gè)重要組成部分，它的主要功能是作為鏈外一些新的預(yù)言機(jī)為區(qū)塊鏈提供了更加復(fù)雜和可靠的服務(wù)，比如引入去中心化網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集：預(yù)言機(jī)從各種外部數(shù)據(jù)源收集信化和用戶自主控制的特點(diǎn)，使用戶能夠攜帶自己的身用場(chǎng)景。這可以促進(jìn)整個(gè)元宇宙生態(tài)系統(tǒng)的開(kāi)放性、互操作人數(shù)據(jù)訪問(wèn)的控制權(quán)，有效增強(qiáng)了物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)色管理委員會(huì)，確保任何角色管理操作都需要達(dá)到從而實(shí)現(xiàn)去中心化的授權(quán)與決策。此外，每個(gè)角色管理委員片段，即使部分信息泄露，也能保持元宇宙系統(tǒng)的安全性。數(shù)據(jù)確權(quán)：在元宇宙中，數(shù)字資產(chǎn)如虛擬土地、藝術(shù)品（NFT）、游戲道具等具有真實(shí)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。利用區(qū)塊鏈的分布式賬本權(quán)記錄，確保每個(gè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的唯一性、可追溯性和所有權(quán)透明使用、轉(zhuǎn)讓、收益分配等規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的確權(quán)和執(zhí)行于區(qū)塊鏈的自主身份錢(qián)包作為元宇宙身份驗(yàn)證和資產(chǎn)管理的基礎(chǔ)設(shè)施,將訪問(wèn)權(quán)限、憑證和聲譽(yù)以可攜帶方式進(jìn)行連接,成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)準(zhǔn)制定的關(guān)鍵要素戶只能訪問(wèn)與其角色相關(guān)的資源。云端元宇宙的訪問(wèn)控安全通訊協(xié)議：安全通訊協(xié)議是構(gòu)建數(shù)據(jù)傳輸防護(hù)網(wǎng)的關(guān)鍵。如圖2-25所安全通訊協(xié)議確保了跨元宇宙數(shù)據(jù)交換的完整性、認(rèn)基于格密碼的后量子屬性加密(ABAC)方案與多項(xiàng)式函數(shù)技術(shù)相結(jié)合,為元宇宙數(shù)據(jù)管理提供了靈活且安全的數(shù)據(jù)共享框架,同時(shí)具備抵御量子攻擊的能力諸如Tor網(wǎng)絡(luò)（如圖2-26所示）或零知識(shí)證明（Zero-Knowl息的前提下參與跨元宇宙活動(dòng)。零知識(shí)證明技術(shù)尤其強(qiáng)大擁有某些信息、是某種狀態(tài)或能執(zhí)行某項(xiàng)計(jì)算，而無(wú)需的任何信息。這在驗(yàn)證用戶權(quán)限或資產(chǎn)所有權(quán)時(shí)尤為關(guān)關(guān)重要。如圖2-28所示，流量安全機(jī)制包括但不限于入侵檢測(cè)系統(tǒng)（Intrusion布式賬本技術(shù)（如區(qū)塊鏈）可以為交易和信息交換提供數(shù)據(jù)源頭的可追溯性和交易的透明度，同時(shí)利用智能合通過(guò)哈希數(shù)字摘要[186]和承諾技術(shù)[187]，結(jié)合零知識(shí)證明[188]（如zk-SNARKs[189]），在隱私保護(hù)的同時(shí)保障者可以在不暴露原數(shù)據(jù)的情況下共享統(tǒng)計(jì)結(jié)果和鏈上存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)，通過(guò)共識(shí)機(jī)制恢的特性保障數(shù)據(jù)真實(shí)性、完整性及可追溯性。結(jié)合公[195]，提供高效的完整性審計(jì)，防止數(shù)據(jù)在未被察覺(jué)的情況下遭破壞或丟失。區(qū)塊鏈和跨鏈技術(shù)，使交易邏輯透明、支付追責(zé)自動(dòng)化在元宇宙協(xié)同中，涉及大量個(gè)人和敏感數(shù)據(jù)，如用戶身份、行為記錄和虛擬資產(chǎn)。術(shù)包括同態(tài)加密（HomomorphicEncryption）、安全多方計(jì)算（SecureMulti-Party學(xué)習(xí)（FederatedLearning）和差分隱私（Dif下共同完成計(jì)算任務(wù)。通過(guò)復(fù)雜的加密協(xié)議和算法，確都保證數(shù)據(jù)的保密性和正確性，從而實(shí)現(xiàn)協(xié)同計(jì)算的安全。數(shù)據(jù)的情況下共同訓(xùn)練模型。通過(guò)僅交換模型參數(shù)而非現(xiàn)隱私保護(hù)的技術(shù)。它能夠在保證數(shù)據(jù)可用性的前提下的存留都不會(huì)對(duì)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果產(chǎn)生顯著影響，數(shù)據(jù)監(jiān)管是保障用戶隱私和數(shù)據(jù)安全的核心。如圖2-31所示，在元宇宙協(xié)同場(chǎng)景2.6元宇宙交互場(chǎng)景深度信息的問(wèn)題。3D顯示是指采用光電和計(jì)算機(jī)等多種技術(shù)手段來(lái)模擬實(shí)現(xiàn)人眼設(shè)備進(jìn)入元宇宙可以將虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行密切融合。3D顯示技術(shù)主要分為助視3D顯示技術(shù)是將顯示設(shè)備集成在一個(gè)緊湊的外殼中，通過(guò)提供空間計(jì)算和視覺(jué)平臺(tái)，式[216]。傳統(tǒng)的透射式頭戴顯示技術(shù)基于反射和折射透鏡元件來(lái)實(shí)現(xiàn)，視場(chǎng)角受到透和全息頭戴顯示技術(shù)等逐漸成為研究熱點(diǎn)[218]。自由曲面頭戴顯示基于沒(méi)網(wǎng)膜投影技術(shù)利用Maxwellianview原理，保系統(tǒng)的緊湊性[219]。未來(lái)應(yīng)用于元宇宙交互技術(shù)的頭戴顯示技術(shù)正朝著輕量化、大視交互，如圖2-34所示，讓用戶能夠更加自然和直觀地與元宇宙中的目標(biāo)進(jìn)行互動(dòng)。在輸出方面，多模態(tài)交互不僅限于視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，還包括觸覺(jué)、嗅覺(jué)和味覺(jué)的體驗(yàn)。方面，手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)需要高幀率成像設(shè)備，以確保流暢的交互備基于結(jié)構(gòu)光和紅外技術(shù)，通過(guò)發(fā)射紅外光線并捕捉反射數(shù)據(jù)，精確地重建手部的3D因?yàn)閮芍皇种g的相對(duì)位置和互動(dòng)關(guān)系增加了算法的復(fù)雜性。為了解決這些問(wèn)題，與穩(wěn)定性將持續(xù)提高，如圖2-35所示。年發(fā)布的消費(fèi)級(jí)空間計(jì)算設(shè)備（如AppleVisionPr輕捏確認(rèn)”的眼-手融合范式，并在渲染管線中普遍集成基于注視的焦點(diǎn)渲染技術(shù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了高精度手勢(shì)與眼動(dòng)追蹤融合作為自然交互主范式的可行性和市場(chǎng)接受度然互動(dòng)。常見(jiàn)的技術(shù)包括基于視覺(jué)、慣性傳感器、無(wú)線電信號(hào)和電場(chǎng)感應(yīng)的解決方案。最近，研究人員探索了一些新興的感應(yīng)技術(shù)，以彌補(bǔ)現(xiàn)有解決方案的不足首先是魯棒性問(wèn)題。例如，基于視覺(jué)的解決方案容易受到光照和遮擋的影響，盡管電容芯片的進(jìn)步和主動(dòng)屏蔽技術(shù)的應(yīng)用，有望顯著提高基于體域電場(chǎng)感應(yīng)技術(shù)的性能。術(shù)。其工作原理包括數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、瞳孔檢測(cè)、視線計(jì)算、應(yīng)用映射和反饋機(jī)制。計(jì)算視線方向，如圖2-36所示，后者利用深度學(xué)習(xí)算法從眼部圖像中提取特征進(jìn)行視線估計(jì)，如圖2-37所示。標(biāo)定方法包括靜態(tài)標(biāo)定、平滑追蹤標(biāo)定、互動(dòng)標(biāo)定和隱式標(biāo)的傳感器和復(fù)雜的算法，但這些技術(shù)要求會(huì)帶來(lái)高計(jì)算負(fù)荷，可能影響實(shí)時(shí)響應(yīng)速度。多樣化用戶群體中的高精度和一致性。大規(guī)模視覺(jué)-語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練技術(shù)也開(kāi)始用于眼動(dòng)估的原理實(shí)現(xiàn)了手套的柔性化，并可以實(shí)現(xiàn)剛度反饋[235]。這類(lèi)設(shè)備的主要優(yōu)勢(shì)在于其基于超聲波技術(shù)的裸手式觸覺(jué)設(shè)備，通過(guò)空氣中的振動(dòng)波在用戶手上產(chǎn)生觸覺(jué)反饋的人機(jī)交互環(huán)境[244][245][246]。這一研究范式起源于對(duì)人類(lèi)情感機(jī)理與人機(jī)協(xié)同關(guān)估計(jì)[255]以及與語(yǔ)境、意圖之間的耦合關(guān)系[256][257]，這些能力共同構(gòu)成元宇宙情人類(lèi)情感的表達(dá)往往以多種模態(tài)并行出現(xiàn)[251][253][257]，既包括顯性線索），在元宇宙這類(lèi)高自由度、高變異度場(chǎng)景中難以僅憑顯性模態(tài)獲得穩(wěn)定表現(xiàn)。與此同時(shí)，情感線索因而與數(shù)字媒介深度耦合[245]；對(duì)語(yǔ)義內(nèi)容、視覺(jué)風(fēng)格與敘事結(jié)構(gòu)的聯(lián)合分[271][272]制約，單獨(dú)使用會(huì)導(dǎo)致偏差與不穩(wěn)定?；诖?，顯性與隱性線索并非割裂，體系已形成多元化發(fā)展格局。如圖2-40所示，當(dāng)前主流技術(shù)路徑可凝練為三大核心范于錨定各類(lèi)方法最具代表性的建模范式與技術(shù)內(nèi)核，而非局限于單一組件的存在形式，在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)情感狀態(tài)或極性[273][274][275]。在這一框架下，如何以合適的粒度化，并且在部分模態(tài)缺失、噪聲較大或暫不可用時(shí)仍能維持基本的推理能力[282]。然用相對(duì)有限，最終輸出在全局協(xié)調(diào)性與信息利用效率測(cè)分支，通過(guò)再融合機(jī)制進(jìn)行多級(jí)整合[283]。此類(lèi)方法在一定程度上兼具特征級(jí)信息多模態(tài)融合方法多屬于平等權(quán)重融合范式[273][274][275][276][277]。這類(lèi)方法在設(shè)語(yǔ)義信息相對(duì)完整的文本模態(tài)作為主要模態(tài)，將語(yǔ)音、視覺(jué)等其他模態(tài)視作輔助信號(hào)， 前提，而是通過(guò)顯式建模任意兩兩模態(tài)之間的相關(guān)性或依賴性，在樣本或時(shí)刻應(yīng)地估計(jì)各模態(tài)的重要程度。據(jù)此，模型可以在不同語(yǔ)境下選擇更為“主導(dǎo)”的模態(tài)，并利用該模態(tài)的表征去補(bǔ)充和引導(dǎo)其他模態(tài)的特征學(xué)習(xí)，以獲得更加貼合模態(tài)聯(lián)合表示。充分反映真實(shí)對(duì)話場(chǎng)景中的情緒變化。隨著研究視角逐漸從孤立語(yǔ)句擴(kuò)展到多輪對(duì)話，在傳統(tǒng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GraphNeuralNetwork,GNN）中，DialogueGCN[289]率先將態(tài)間差異性與互補(bǔ)性，使模型能夠更充分地利用異質(zhì)特征并增強(qiáng)跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)能力 近期研究提出了傅里葉圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FourierGNN預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型不僅在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了顯著成功[303][304]，學(xué)習(xí)領(lǐng)域也涌現(xiàn)出許多優(yōu)秀的工作[305][306]，其中不乏與情感識(shí)別相關(guān)的成果 大語(yǔ)言模型表現(xiàn)出強(qiáng)大的通用能力，在特定子任務(wù)上仍需要精心設(shè)計(jì)高質(zhì)策略，充分激發(fā)大模型的潛力，彌合推理能力的差距[308][309][310]。例如，Zhang等人[308]利用圖像和文本數(shù)據(jù)構(gòu)建了高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)集，并使用低秩適應(yīng)（Low-Rank和Ganapathy[309]則引入了聲學(xué)和文本兩種模態(tài)，在大語(yǔ)言模型的加持下進(jìn)行情感識(shí)生行為生成模塊、行為對(duì)齊與細(xì)化模塊以及指令調(diào)優(yōu)模塊構(gòu)成。前兩個(gè)模塊使從有限信息中推斷人類(lèi)行為，從而增強(qiáng)其行為感知能力。指令調(diào)優(yōu)模塊通過(guò)對(duì)需改動(dòng)架構(gòu)即可調(diào)用語(yǔ)音情感證據(jù)，從而以語(yǔ)言中間表征打通語(yǔ)音—文本的推理通道，緒表達(dá)。另一項(xiàng)工作[318]從“數(shù)據(jù)—模型”雙路徑切入：構(gòu)建面向生成推理與可控融合上的短板，從而實(shí)現(xiàn)低成本、高解釋且可遷移的多模態(tài)情感推理系統(tǒng)。整合和相互增強(qiáng)。人和物在這個(gè)虛實(shí)融合的空間中，可以通過(guò)各種各樣的互聯(lián)和互動(dòng)，3.1典型共性技術(shù)平臺(tái)沉浸式視聽(tīng)體驗(yàn)：傳統(tǒng)二維視音頻升級(jí)勢(shì)在對(duì)橫向技術(shù)棧的端到端解決方案，實(shí)現(xiàn)元宇宙時(shí)代視音頻技術(shù)的有效連接和共同發(fā)展。2023年第十屆中國(guó)網(wǎng)絡(luò)視聽(tīng)大會(huì)發(fā)布了面向元宇宙時(shí)代的超高清視音頻技術(shù)體系，基關(guān)鍵技術(shù)升級(jí)和前沿研究，研究探討視音頻關(guān)鍵技術(shù)簇，對(duì)于提升元宇宙的視聽(tīng)體驗(yàn)，的首個(gè)光場(chǎng)共性技術(shù)平臺(tái)MAC[320]用評(píng)測(cè)系統(tǒng)，如圖3-1所示?？梢詫?shù)字內(nèi)容制作周期從數(shù)月縮短至2天以內(nèi)，將幫助間短視頻制作，制作效率提升10倍;此外，還重點(diǎn)打造了4DAR和VR設(shè)備優(yōu)化的低延時(shí)控制技術(shù)。通過(guò)AIGC重建模型、CAD模型到數(shù)字人的高速度。端云協(xié)作的異步渲染技術(shù)進(jìn)一步降低了Motio云混合渲染的研發(fā)目標(biāo)是通過(guò)三維模型處理和渲染管線優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)三維物體/場(chǎng)結(jié)合當(dāng)前用戶實(shí)時(shí)位姿，運(yùn)用ATW、運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)等算法，示，最上面一行的顯示時(shí)刻與最下面一行的顯示時(shí)刻存在差異，導(dǎo)致顯示畫(huà)面變形），圖3-2優(yōu)化顯示機(jī)制和流程，縮減MTP到2以達(dá)到良好的視覺(jué)體驗(yàn)，如圖3-4所示。由此，在3.2典型元宇宙硬件平臺(tái)體顯示器、控制器、傳感器和計(jì)算設(shè)備等硬件設(shè)備，以及相應(yīng)的虛擬現(xiàn)實(shí)軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)。(micro-OLED)/超短焦光學(xué)折疊光路（簡(jiǎn)稱(chēng)：Pancake）光學(xué)模組/顯示與等，如圖3-5所示?，F(xiàn)空間錨定、全息內(nèi)容固定等完整混合現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)。主要應(yīng)用于工業(yè)、制造、醫(yī)療培訓(xùn)、正加速?gòu)男”娍萍籍a(chǎn)品向大眾消費(fèi)電子和行業(yè)理+場(chǎng)景化應(yīng)用”四條主線并行推進(jìn)。硬件方面，設(shè)備從早期的錄播類(lèi)眼鏡演進(jìn)到具備顯示、AI處理與全天候佩戴能力的綜合形態(tài)，重量由百克級(jí)持續(xù)下探到40-80克區(qū)間，電池設(shè)計(jì)采用分體結(jié)構(gòu)、鏡腿電池與高能效SoC組合，確保在主流使用業(yè)側(cè)則將其用于巡檢、培訓(xùn)、客服輔助等，強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)信息查詢與流程規(guī)范化。整體看，機(jī)器人+“元宇宙”的想法是進(jìn)一步擴(kuò)大人類(lèi)影響力，為移動(dòng)性和機(jī)器人技術(shù)在元宇間的自由移動(dòng)。相比元宇宙提供的身臨其境的現(xiàn)場(chǎng)感，“機(jī)器人+元宇宙”的體驗(yàn)將更進(jìn)一步，機(jī)器人將成為身體感官的延伸，讓人們能夠通過(guò)“機(jī)器人+元宇宙”重塑和豐富日器人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了虛擬世界與真實(shí)世界的聯(lián)動(dòng)，虛擬機(jī)器人可與真實(shí)機(jī)器人集成并連接。圖3-8足式/輪足機(jī)器人（從左至右：3.3典型元宇宙內(nèi)容構(gòu)建平臺(tái)臺(tái)接入了多類(lèi)智能機(jī)器人、相機(jī)設(shè)備等，實(shí)現(xiàn)物理世界與虛擬世界的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)與控制。時(shí)云渲染技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)三維模型的處理及自動(dòng)加載（（2）元宇宙沉浸內(nèi)容生產(chǎn)及運(yùn)行基座“咪咕筑境&咪咕繪境”管線、AI+智作平臺(tái)、數(shù)字資產(chǎn)庫(kù)等功能，整體面向行業(yè)內(nèi)容創(chuàng)作者提供從采集、數(shù)字打通“劇本編制-人物創(chuàng)建-場(chǎng)景設(shè)計(jì)-動(dòng)畫(huà)制作-音效配樂(lè)-后期剪輯”影音數(shù)字作品創(chuàng)作超大場(chǎng)景的4K/8K超高清數(shù)字內(nèi)容制作提供即時(shí)接入、實(shí)時(shí)渲染、傳輸分流提供了一個(gè)通用的基礎(chǔ)，使來(lái)自不同專(zhuān)業(yè)和背景的用戶能夠輕松合作。圖3-14為和可互操作的場(chǎng)景描述，支持復(fù)雜的場(chǎng)景和資產(chǎn)管理。2）RTX實(shí)時(shí)光線追蹤，利用NVIDIAMetropolis平臺(tái)升級(jí)，以及全新的NVIDIACosmos與N高保真的三維場(chǎng)景重建能力，使用戶能夠基于真實(shí)世界數(shù)據(jù)快速構(gòu)建符合物理規(guī)律的3D環(huán)境，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染和交互。借助這項(xiàng)技術(shù)，數(shù)字孿生空間的創(chuàng)建不再依賴昂貴通過(guò)OmniverseKit和Connect擴(kuò)展平臺(tái)功能，礎(chǔ)設(shè)施工程軟件公司，使用Omniverse來(lái)提高其工程和設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率。通過(guò)在允許用戶通過(guò)語(yǔ)音聊天和手勢(shì)互動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)交流，增強(qiáng)了虛擬環(huán)境中的社交體驗(yàn)。），技能即可設(shè)計(jì)和構(gòu)建虛擬物品和場(chǎng)景。工具包括模塊化構(gòu)建、腳本編寫(xiě)和物理模擬等。藝術(shù)創(chuàng)作等應(yīng)用場(chǎng)景，在社交、教育、娛樂(lè)和商業(yè)等領(lǐng)域展示了廣泛應(yīng)用和巨大潛力，3.4典型開(kāi)源技術(shù)與工具模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，從而節(jié)省大量的開(kāi)發(fā)時(shí)代碼庫(kù)地址：/go文檔地址：https://ethereum.文檔地址：https://docs.arbitrum.io/wel代碼庫(kù)地址：/smar代碼庫(kù)地址：https://github.文檔地址：https://solang.readth代碼庫(kù)地址：代碼庫(kù)地址：https://github.https://fisco-bcos-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/docs/introduction/introduction.htmlDrizzle：前端庫(kù)，幫助輕松構(gòu)建與智能合約交互的用文檔地址：https://archiv代碼庫(kù)地址：/ConsenSys-高質(zhì)量的三維模型，COLMAP提供全自動(dòng)的工作流程，包括特征提取、圖像匹配、稀疏和稠密重建以及三維網(wǎng)格生成。COLMAP不僅用于傳統(tǒng)的稀疏和稠密重建，而且還提供了圖像位姿估計(jì)的能力，為NeRF、3DGS建模提供方便用戶進(jìn)行特征提取和圖像校準(zhǔn)，通過(guò)集成多種深度學(xué)習(xí)框架，NeRFStudio能夠高效地訓(xùn)練NeRF模型，支持多種內(nèi)置基于可微渲染的三維重建算法實(shí)現(xiàn)（如NeRF，Instruct-GS2GS等并提供超具，用戶可以實(shí)時(shí)查看重建的三維場(chǎng)景和生成的視圖合成效果，如圖3-18所示。代碼庫(kù)地址：/threestudio-這兩個(gè)開(kāi)源工具是開(kāi)源3D內(nèi)容生成統(tǒng)一框架。通過(guò)利用2D文本到圖像生代碼庫(kù)地址：/threestudio-dMulti-JointModel）的擴(kuò)展版本。SMPL-X可以基于單視圖進(jìn)行人體模型重構(gòu)與姿態(tài)估型推出，支持更長(zhǎng)的上下文，具備更強(qiáng)的多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，在線鏈接:/THUDM/GLM-4Llama（LargeLanguageM認(rèn)為是近期開(kāi)源大模型百花齊放的開(kāi)端之一。Llama整體Transformer架構(gòu)與GPT-2在線鏈接:/uPort是一個(gè)去中心化身份解決方案，旨在為用戶提供自主掌控的數(shù)字身份，支持代碼庫(kù)地址：https://githubCeramicNetwork是一個(gè)去中心化的身份和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，支持?jǐn)?shù)據(jù)的持續(xù)代碼庫(kù)地址：/OpenZeppelin/Mythril是一個(gè)智能合約安全分析工具，旨在檢測(cè)代碼庫(kù)地址：https://github.Aztec是一個(gè)隱私保護(hù)基礎(chǔ)設(shè)施，提供了零知識(shí)證代碼庫(kù)地址：https://githuSnort是一個(gè)開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)和防御系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量并識(shí)別潛在的代碼庫(kù)地址：https://github.Libsnark是一個(gè)用C++編寫(xiě)的開(kāi)源庫(kù)，提供了構(gòu)建zk-S代碼庫(kù)地址：https://githuDataHub是一個(gè)開(kāi)源的元數(shù)據(jù)平臺(tái)，旨在幫助企業(yè)管理和治理其數(shù)據(jù)資產(chǎn)。它由代碼庫(kù)地址：/d代碼庫(kù)地址：https://github.coYUME[87]由開(kāi)源社區(qū)開(kāi)發(fā)的一套生成式世界模型框架，旨在簡(jiǎn)化和加速擬世界（InteractiveWorl了一系列預(yù)構(gòu)建的、多模態(tài)輸入支持的世界生建具有連貫結(jié)構(gòu)、可導(dǎo)航、可操作的三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。YUM一系列核心組件，如場(chǎng)景理解、世界構(gòu)建、交互控獨(dú)使用，也可以組合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的世界能夠快速構(gòu)建交互式虛擬環(huán)境、沉浸式體驗(yàn)系開(kāi)發(fā)時(shí)間和成本。此外，YUME支持多模態(tài)輸入，面端、訓(xùn)練平臺(tái)和未來(lái)的移動(dòng)設(shè)備環(huán)境中部署和運(yùn)行?？傊赡芰挽`活性，還通過(guò)其模塊化結(jié)構(gòu)和對(duì)Matrix-Game[88]世界模型是一類(lèi)聚焦游戲場(chǎng)景智能生成的特色化世界廟逃亡》等不同類(lèi)型游戲提供高效、多樣且符界模型不同，它將游戲的核心玩法約束（如地風(fēng)格標(biāo)準(zhǔn)（如像素化或?qū)憣?shí)化紋理）及交互反過(guò)構(gòu)建“元素組合矩陣”與“規(guī)則約束矩陣”控。例如在《我的世界》中，它能將方塊類(lèi)符合游戲平衡規(guī)則；在《神廟逃亡》這類(lèi)跑酷景設(shè)計(jì)成本、提升內(nèi)容多樣性的關(guān)鍵工具，為pro提供了政策支撐與發(fā)展路徑。在應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新方面，明確指出需“人工智能+”消費(fèi)提戶以更沉浸的方式觀賽，參與多樣化的數(shù)智競(jìng)技，增加了體育活動(dòng)的趣味性和參與度。4.1文旅元宇宙場(chǎng)景仍以“觀光式”“講解式”為主，游客多處于被動(dòng)接收狀態(tài)，難以深度參與其中，對(duì)文化內(nèi)涵的感知流于表面，無(wú)法形成強(qiáng)烈的情感共鳴與記憶點(diǎn)。2）文化傳播效能不臺(tái)文化虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）數(shù)字作品金獎(jiǎng)”“VR大空間2024-2025年度4.2教育元宇宙4.3工業(yè)元宇宙低：產(chǎn)學(xué)研融合不夠緊密，實(shí)驗(yàn)室技術(shù)向工業(yè)礎(chǔ)設(shè)施，將企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)沉過(guò)程中的決策和運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線級(jí)/車(chē)間級(jí)/工廠級(jí)等深入融合、數(shù)據(jù)要素充分利用，項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)設(shè)備100%互聯(lián)、工廠自動(dòng)化率提升33%、人圖4-6微網(wǎng)優(yōu)聯(lián)“5G+全連接工廠”實(shí)現(xiàn)變電站設(shè)備巡視全覆蓋的單臺(tái)智能裝備。2025年為加快推廣試點(diǎn)成果，助力南網(wǎng)機(jī)器人自主巡視。項(xiàng)目上線的過(guò)程中，基于元宇宙技術(shù)的機(jī)器人虛擬部署與模示；基于孿生體、空間計(jì)算技術(shù)，將物理世界中的巡檢機(jī)器人在虛擬空間中構(gòu)虛擬空間中進(jìn)行任務(wù)部署，包括停靠位置生成，拍攝范圍生成，機(jī)器人行走成及運(yùn)行模擬，如圖4-9所示；在虛擬空間中得到準(zhǔn)確的部署數(shù)據(jù)并一鍵同步至物理環(huán)境機(jī)器人，開(kāi)啟機(jī)器人自主巡檢巡邏，將傳統(tǒng)的耗時(shí)耗力的機(jī)器人勘探部署環(huán)搬至線上，實(shí)現(xiàn)了部署效率600%的提升和部署成本180%的降低。憑借著數(shù)字孿生工廠、虛擬規(guī)劃與模擬仿真、智能監(jiān)控與運(yùn)維、遠(yuǎn)程協(xié)作與培訓(xùn)、4.4辦公元宇宙），），手服務(wù)器集群等經(jīng)濟(jì)方案，小型企業(yè)可在可控成本內(nèi)實(shí)現(xiàn)本地大模型部署。軟件層面，4.5娛樂(lè)元宇宙EVEOnline構(gòu)建了一個(gè)龐大且復(fù)雜的虛擬宇宙，包含超過(guò)7000個(gè)星系，每個(gè)星系在游戲行業(yè)中的巨大潛力。其貨幣系統(tǒng)和經(jīng)濟(jì)模型，為玩家提供了將創(chuàng)意變現(xiàn)的機(jī)會(huì)，全球社交網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展[331]。同時(shí)，法規(guī)更新教育和職業(yè)發(fā)展也將通過(guò)元宇宙獲得新的機(jī)遇。這些都預(yù)示著元宇宙將通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新、4.6體育元宇宙浸式交互操作等功能，通過(guò)空間感知技術(shù)與場(chǎng)景重建能力，用戶可自由組合觀賽畫(huà)面，打造了“比特騎行”“火線精英”“鋼鐵突參賽者共同飛馳在競(jìng)速賽道之上，還能悠閑“鋼鐵突襲”利用VR+AR+MR、大空間定位，動(dòng)作捕捉等4.7金融元宇宙金融機(jī)構(gòu)在已有的元宇宙場(chǎng)景中開(kāi)展品牌宣傳、投資教育等活動(dòng)，達(dá)到營(yíng)銷(xiāo)獲客、活動(dòng)的合規(guī)性，需要世界范圍更廣泛的協(xié)作。最后，用戶體驗(yàn)和接受度也是一個(gè)挑戰(zhàn)。元宇宙中的金融服務(wù)需要用戶適應(yīng)新的交互方式和技術(shù)，提高用戶的接受度和滿意度，4.8供應(yīng)鏈元宇宙能化，提高分析預(yù)測(cè)、決策支撐、風(fēng)險(xiǎn)管控能力，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本，提高生產(chǎn)效率。試妝、AR擺擺看的用戶訂單轉(zhuǎn)化率分別達(dá)24%、27%。的自營(yíng)訂單、87%的鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道在24小時(shí)內(nèi)送達(dá)，更讓近百座城市的消費(fèi)者享受到K4.9農(nóng)業(yè)元宇宙農(nóng)業(yè)元宇宙利用環(huán)境感知物聯(lián)網(wǎng)與空間計(jì)算技術(shù)構(gòu)建了一個(gè)虛擬孿生世界，基于力老齡化、可持續(xù)發(fā)展及氣候變化等問(wèn)題，尤其在中國(guó)推動(dòng)從經(jīng)驗(yàn)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變 技術(shù)高保真映射物理農(nóng)場(chǎng)，提供精準(zhǔn)可視數(shù)字化底座，模擬不同灌溉策略對(duì)作物影響；具身智能技術(shù)賦予農(nóng)業(yè)機(jī)器人更強(qiáng)的感知和作業(yè)能力；空間計(jì)算技術(shù)關(guān)物理世界，提升作業(yè)精度效率。這些技術(shù)共同促進(jìn)了農(nóng)業(yè)全流程智能化管理 （1）AGROS項(xiàng)目與ROBS4CROP農(nóng)業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)元宇宙的完整技術(shù)生態(tài)，為智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供全方位支撐。瓦赫寧根大學(xué)個(gè)要素組成的機(jī)器人系統(tǒng)?，F(xiàn)有的農(nóng)業(yè)工具和拖拉機(jī)經(jīng)過(guò)升級(jí)，能夠與器人協(xié)同工作，成為機(jī)器人系統(tǒng)的一部分（減少更換所需的投資）。這操作中得到了測(cè)試和展示，涵蓋了種植園農(nóng)業(yè)（荷蘭）、大田蔬菜種植（法萄栽培（德國(guó)）和水果種植（西班牙）等領(lǐng)域[5.1元宇宙的安全風(fēng)險(xiǎn)），元宇宙作為虛擬互動(dòng)平臺(tái)，面臨多種網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)，包括釣魚(yú)攻擊、中間人攻擊、元宇宙可能帶來(lái)一些新的社會(huì)問(wèn)題。近年來(lái)以“元宇宙”名義金融詐騙的方法層出不窮，甚至直接傳導(dǎo)連通用戶大腦感知，相關(guān)技術(shù)容易被不法分子用于制造帶有成癮性的“數(shù)中的“吸引力”，使用戶認(rèn)知和行為可能與現(xiàn)實(shí)世界的人們脫節(jié)，帶來(lái)明顯的代際差異。未來(lái)信息社會(huì)時(shí)認(rèn)為：“信息時(shí)代的權(quán)力戰(zhàn)斗是文化的戰(zhàn)斗，媒體是他們主要的戰(zhàn)場(chǎng)和戰(zhàn)斗工具”[352]。元宇宙憑借沉浸式敘事和切身體驗(yàn)特性，能夠打破時(shí)空的限制，成為個(gè)體價(jià)值追求會(huì)被充分激發(fā)和深度挖掘，各種形式的社團(tuán)、組織和黨派可以頻繁交流，形態(tài)系統(tǒng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，從客觀上增加了元宇宙空間意5.2元宇宙安全治理的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基于黑盒模型，因此缺乏可解釋性，極易受到對(duì)抗攻擊?！皩?duì)抗攻擊”指的是通過(guò)故意制造輸入數(shù)據(jù)的微小擾動(dòng)，使得AI模型做出錯(cuò)誤的判斷，快，如何判斷人工智能是否具備可解釋性仍缺乏統(tǒng)一認(rèn)知，難以形成統(tǒng)一判別標(biāo)準(zhǔn)。面，交互式人工智能的廣泛應(yīng)用使得數(shù)據(jù)流向模型的過(guò)程變得更加簡(jiǎn)單。用戶在與監(jiān)管與執(zhí)法不可能離開(kāi)技術(shù)的支撐。典型的例子就是數(shù)據(jù)流動(dòng)溯源，盡管采用區(qū)塊鏈、隱私保護(hù)、數(shù)字人權(quán)保護(hù)等倫理問(wèn)題，不同文化背景下的價(jià)值觀和道德標(biāo)準(zhǔn)存在差異，5.3元宇宙安全治理的策略與建議斷行為，出臺(tái)了相關(guān)的反壟斷法規(guī)，如中國(guó)《反壟斷法》、美國(guó)《數(shù)字市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)法案》是《胖虎打疫苗》的版權(quán)所有公司奇策將原與宙公司告上法庭。中國(guó)的《著作權(quán)法》、展望未來(lái)，在技術(shù)迭代、市場(chǎng)擴(kuò)容與應(yīng)用需求的共同作用下，元宇宙將持續(xù)演進(jìn)，6.1元宇宙技術(shù)總結(jié)與展望元宇宙的關(guān)鍵動(dòng)力源，虛擬空間的構(gòu)建方式、運(yùn)行機(jī)制與交互邏輯將迎來(lái)系統(tǒng)性重構(gòu)，算等新型架構(gòu)實(shí)現(xiàn)跨尺度、跨維度的實(shí)時(shí)數(shù)字化，并在采集過(guò)程中同步完成場(chǎng)景重建、而是能夠在內(nèi)部構(gòu)建一個(gè)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的模擬，從而像人類(lèi)一樣進(jìn)行“思考”和“預(yù)演”制度基礎(chǔ)。目前，多個(gè)關(guān)鍵方向出現(xiàn)突破性進(jìn)展：Layer2擴(kuò)展方案正進(jìn)入大規(guī)模部署概念走向落地，數(shù)據(jù)可用性層與執(zhí)行層的解耦提升了技術(shù)棧組合的靈活性；AI代理與DAO的深度融合進(jìn)入驗(yàn)證期，智能合約自動(dòng)化審計(jì)與提案分析工具率先投入使用；零6.2多方協(xié)同機(jī)制建設(shè)與元宇宙產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展強(qiáng)對(duì)元宇宙關(guān)鍵硬件的支持，包括高端芯片和監(jiān)管沙盒機(jī)制，為新技術(shù)和新模式提供試驗(yàn)田，并建立元宇宙行業(yè)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，度和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。加快數(shù)據(jù)要素的價(jià)值開(kāi)發(fā)，建設(shè)區(qū)域性、行業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，6.3元宇宙應(yīng)用規(guī)范制定和評(píng)測(cè)體系完善在元宇宙生態(tài)系統(tǒng)中，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私至關(guān)重要。這包括數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和共享等各個(gè)環(huán)節(jié)的規(guī)范。為防止隱私受侵、黑客攻擊和虛假信息的傳播，水平或設(shè)備條件如何，都能順利進(jìn)入和使用元宇宙應(yīng)用。在應(yīng)用的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)的同時(shí)，的社交體驗(yàn)，應(yīng)制定明確的行為準(zhǔn)則，禁止欺凌、騷擾、歧視和仇恨言論等不良行化的評(píng)測(cè)指標(biāo)體系、測(cè)量指標(biāo)和分析方法等，促進(jìn)技術(shù)性能的客觀比較和提升。例如，兼容性、可訪問(wèn)性、安全性和倫理等不同領(lǐng)域，以全面評(píng)估系統(tǒng)在各種任務(wù)上的表參考文獻(xiàn)[1]王文喜，周芳，萬(wàn)月亮，等.元宇宙技術(shù)綜述.工程科學(xué)學(xué)報(bào)44(04):744-756(2022)./product/pdf/R/R[3]中商產(chǎn)業(yè)研究院《2024-202[4]史元春.元宇宙需要人機(jī)交互的突破.中國(guó)人工IntelligenceResearchCommunicationsSurveys&Tutorials25(1):6[7]Lik-HangLee，TristanBraud，PengyuanZhouDistributedCloudComputingandDistribuInternationalConference[9]NeeleshMungoli.ScalaforEnhancedDeepLearningdHybridRenderingwithReaApplicationsofArtificialIntelli/category/arvr/YX8Q/s?id=1770302644213465960&wfr=spider&for=photography.Nature486(7403):386-389(2012InternationalConferenceonComputationalPhotography2017:[18]鄭太雄，黃帥，李永福等.基于視覺(jué)的三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究綜述.自動(dòng)化學(xué)報(bào)46(4):631-652(2020).optimizationofraypotentialsforsemantic3Dreconstruction.IEEEConferenceonPatternRecognition2016:3176-31MeaningfulMapsWithObject-OrientedSemanticMapping.IConferenceonIntelligentRobotsandSystemsonComputerVisionandPatternRe[23]JianyuanWang，etal.Dominguez.Deepneuralnetworksforsmallfootprinttext-depenfScienceandEngineeringtactilesensors:Areview.InforIEEERoboticsandAutomationLetters6(2):4177-4184(2021).[31]BiT,SferrazzaC,D’AndreaR.Zero-shotsim-t5768(2021).oftactile-motorrobotmanipulationskills.IEEERoboticsandAutom5647-5654(2024).manipulationwithmarker-basedvisuotactilesensors.IEEETransactionsonRobotic1509-1526(2024).oftactile-motorrobotmanipulationskills.IEEERoboticsandAutom5647-5654(2024).withcyclegan.IEEERoboticsandAutomationLetters7(3):6187-6194(2022).touch-centricmultimodalrepresentation.InformationFusion2025:tactilerepresentations.ProceedingsofthPatternRecognition2024:26340-26acrossmultiplevisuo-tacti(2024).handmanipulation.ScienceRobotics9(96):eadl0628(2024Ranjan.Hugs:Humangaugaussiansplatting.arrreal-timehumannovelviewsynthesis.arXivforReal-TimeDynamicHandwithLight-awareGaussians.arXrposeestimation.EuropeanConferenceonCohumanbodyposeandsPatternRecognitionConference2020:5252-5PatternRecognitionConference2018:843HarvestingMultipleViewsfConferenceonComputerVisiviewMulti-person3DPoseEstimation.AdvancesinNeuralInformationProcessing/web/prinNeuralInformationProcessingSAdvancesinNeuralInformationProcessingSystemsgenerativeadversarialRecognitionConference2019:4401-4[70]EricR.Chan，ConnorZ.Lin，e:Asystemforgenerating3dpoVisionandPatternRecognitionConferenceNeuralparametricgaussiansfo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