3D

TripoP2.0：全球首个原生四边面拓扑3D大模型，开启3D领域的VibeCoding时代

不到半年，VAST累计融资约50亿人民币，刷新AI3D领域融资额纪录。

真正要理解这个世界，光有空间定位和3D重建是不够的。

重建是把拍到的东西还原出来，拍到多少、还原多少，所以拿这种不完整数据、再加一些合成数据去训练就可以，效果也不错，比如VGGT（VisualGeometryGroundedTransformer）就是用Transformer前馈式地做3D重建。

目前，一站式AI3D工作台TripoStudio已汇聚全球数千万创作者，全球AI3D模型生成数量排名第一；

2026年7月，网易《蛋仔派对》蛋仔工坊上线3D模型拆分功能，由Tripo提供技术支持；

底层范式的重构，让今年3月发布的TripoP1.0成为行业内首个可在数秒内直接生成专业建模师水平3D模型的大模型。

3D数据一直都在，只是从没有人能把它取出来。

它要把海量视频数据转化成能直接训练世界模型的3D数据，让无处不在的「阳光」，第一次变成构建空间智能的能量。

相较于传统实地采集再加重建的模式，这种方式的整体成本至少下降一至两个数量级，为整个空间智能赛道解决最棘手的3D数据底层供给难题。

3D数据未来也会是类似这样的结构。

张鹏：所以空间智能的问题要靠3D的数据来解，而要批量拥有高质量3D数据，核心是批量有效的从2D数据升维到3D数据。

我们从现有视频入手，互联网上的海量视频本身含3D信息，关键是能不能把它抽取出来，甚至变成全量的、高质量的3D数据。

所以最高效的解法，还是把互联网视频转成全量的3D数据，甚至是动态的。

现在也有一些拿到3D数据的办法，比如用深度相机去拍，得到的画面带有距离信息（也就是RGBD数据）。

章国锋：3D数据比较缺，所以成本确实很关键。

这场交流里，他谈到3D数据为什么是空间智能的第一性问题，几十张卡训练世界模型的账该怎么算，以及物理世界的ChatGPT时刻会以什么迹象到来。

从游戏到XR，从3D打印到影视动画，当模型被越来越多行业接入真实生产流程，3D已经从专业创作者的专属能力，沉淀为通用的生产基础设施。

此外，3D打印方面，Tripo是最早接入拓竹MakerWorld的AI3D基座模型；

这些能力正在游戏、XR、3D打印、影视等行业的真实工作流里落地。

本轮融资将持续投入于3D原生模型与数据能力的迭代、训练与推理基础设施的扩建、产品开发与商业化落地的加速，推进AI3D从“可用”走向“好用”，成为各行各业的AI3D基础设施。

而这正是影溯的3D世界模型的优势，能够从2D数据自动高效地生成出全量的3D场景数据。

从阳光中获得能量，给3D世界造一块「太阳能板」，正是影溯在做的事。

今天做一个3D世界，还是需要建模、材质、动画很多专业环节；

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同时，生成式AI又在快速降低3D的门槛。