最近，AI 教母李飞飞发帖宣布 " 可以在任意设备上流式传输超过 1 亿个高斯泼溅 "。

瞬间引爆了技术圈对3DGS（3D Gaussian Splatting）的新一轮关注。

大家突然开始意识到，大规模 3D 高斯模型，开始可以在移动端运行了。

也正是因为这个，让大家联想到 2005 年，那一年 MP4 格式的出现，视频第一次可以被轻松压缩、分享和播放。

随之而来的是，视频从 " 专业内容 " 变成 " 日常语言 "，进而催生了整个内容生态的爆发。

这让人不禁期待，是否 3D 内容也即将迎来属于它的"MP4 时刻 "？

但实际上，在真正熟悉 3D 高斯泼溅技术的圈子里，" 大规模 3D 高斯模型在移动端打开 " 的技术早已不是什么新鲜事。

两年前就有一家深圳创业公司，做出来并推出完整产品，甚至开源至 GitHub。

但为什么，3DGS 模型至今还未能像视频一样，成为内容创作者的主要创作手段和介质？

3D 内容的爆发，究竟还缺乏哪些 " 关键要素 "？

这，才是今天 3D 内容的 " 真问题 "。

3DGS 最难回答的问题，不是技术问题

其实 3D 世界的构建，一直都存在两条不同路径：

一条是建模 /AI 生成，即创造不存在的世界，服务于游戏与创意表达；

另一条是现实捕捉（Reality Capture），即记录真实世界，服务于空间记录、测量与仿真。

前面提到的李飞飞的路径更偏向于前者，结合自然语言模型和三维空间生成，是现在我们熟悉的 AI 生图 /AI 生视频的升维版本。

虽然也支持照片生模型，但效果对比专业的 Reality Capture 路径，其生成的模型在精度 / 结构和完整性上有较大差距，就不归为一类而谈了。

Reality Capture 往往使用摄影重建或激光 + 视觉结合的方式，完整而真实地还原现实世界。

" 大规模 3DGS 模型在移动端渲染 " 的故事，两年前就在现实捕捉这一路径上发生过了。

其实第一个支持大规模 3D 高斯模型在多端（含移动端）渲染的产品是——

其域创新 XGRIDS 的 LCC（Lixel CyberColor），全球首个可商用的大场景 3D 高斯产品。

是的，他们在 2024 年，就推出了这样一套由 SLAM 空间扫描硬件和 3D 高斯生成软件组成的现实捕捉方案。

这套方案，可以将真实世界还原成高精度的 3D 高斯泼溅模型，并且可以在移动端加载无限大的 3D 高斯模型，这是行业里第一次有人把这件事做成产品。

而在他们这条产品发布的视频底下，当时很多评论都在问：

" 这个模型可以用来做什么 "" 除了好看能做什么 " ……

技术已经不再是瓶颈，但用户的困惑恰恰揭示了另一层阻力的存在。

所以真正的问题，从那时起就已经发生了转移：

不是能不能打开，而是能不能被真正使用。

三维模型不像视频，无需任何解释，我们就知道视频可以带来什么价值。

但在我们的交互介质大多还是二维屏幕的现状下，光是 " 打开 " 一个三维模型，似乎没有比看一段视频给用户带来的价值增量有显著区别。

甚至会有很多用户询问 " 其域发表的‘模型漫游’是不是一段拍摄视频 "，甚至感叹 " 可能还不如一段实拍的 4K 视频清晰 "。

如果只能 " 粗略地看 "，3DGS 只是一个看起来更牛的技术，但却不直接解决用户的痛点，很难真正改变用户的交互方式。

无独有偶，另一个做手机重建三维模型的产品 Kiri engine 的创始人 Jack，也曾在一次线下分享中提到，3D 技术的行业从业者最经常被询问的问题是——

用户到底能用 3D 技术来干什么？

Jack 的回答是：" 我们一般只能是去描绘一些有关 Vision Pro 的未来愿景，或去幻想一下未来 10 年的工作发展。"

连行业内部人士都只能用未来愿景来回答，这说明问题的根源并不在技术本身。

回答"3D 高斯能用来做什么 "，才是眼下最本质的问题。

而要真正回答这个问题，就必须先面对 3DGS 技术本身尚未解决的几道关卡。

过去几年，虽然 3DGS 技术的发展速度其实非常快：

从论文到开源，从 PC 到移动端，从实验室到产品化，技术路径已经基本跑通。

但行业始终没有爆发，原因也很现实：

太大，难以传输（动辄几十 GB）

太重，难以加载（设备性能门槛极高）

太新，缺乏生态系统支持（与各类目标场景的原有工具链之间几乎不兼容）

从 " 能打开 "，到 " 能应用 " 的跨越

最近在社媒上出现的一些新探索，证明这些问题正在被解决：

有用户前不久发布了他使用 3D 高斯技术复刻其所在城市的道路，并使用 Vibe coding 做了一个赛车游戏，而这一切仅花费了 2 天时间。

三维博主扎克力，用 3D 高斯复刻了整个云南国家级保护村落，并使用 UE 做成移动端可玩的游戏体验。

以上这些是 3DGS 开始进入个人创作工作流的信号，更大的变化发生在专业场景里。

大热的美剧《Fire Country》（烈焰国度）的幕后，揭露了他们使用 3D 高斯泼溅技术扫描了一条街道，并在摄影棚中使用 3D 高斯模型在屏幕上完成了虚拟拍摄，完成了本不可能进行的 " 实景拍摄任务 "。

包括山东文旅在内，他们也使用了 3D 高斯泼溅技术完成了济南著名景点趵突泉的数字孪生，让游客未来可以线上 " 云游 " 趵突泉。

就在不久前的 GTC（英伟达 GPU 技术大会）上，其域创新也发布了新动作。

他们通过 3D 高斯泼溅模型，成功为英伟达和迪士尼机器人完成了具身智能大脑的模拟仿真训练。

数字孪生企业图扑，也放出了使用 3D 高斯泼溅模型为底图搭建的工厂数字孪生系统，过去这种底图通常是建模师照着现场 CAD 图纸和照片手工 " 搓出来 " 的。

这些零散但快速涌现的案例，其实指向了同一个变化方向——

3D 高斯泼溅，正在从 " 展示介质 "，变成" 生产力工具 "。

这种转变背后，是因为行业开始意识到：比起 " 能在手机上跑 "，更重要的是有一套能让 3D 数据真正进入工作流的基础设施。

在深挖这些硬核应用背后的支撑技术时，我们发现了一个有趣的现象：

虽然场景各异，但它们在底层技术选型上，不约而同地指向了其域创新的 3D 高斯方案。

LCC 做的，是 3D 世界的 "MP4 底层协议 "

其域创新的创始人兼 CEO赵开勇博士，是北京理工大学空天学院 2001 级飞行器设计与工程专业出身。

这个专业训练的，是在极端精度要求下对三维空间的测量、建模与系统集成——

某种程度上，他后来选择做 3D 空间数据基础设施这件事，并非偶然。

其域创新的 LCC 方案，以及最新升级的LCC2，本质上就是建立了一整套围绕 3DGS 的数据基础设施。

如果用一句话总结，它做了三件关键的事：

让 3D 高斯变成 " 可流通的数据 "

LCC 从一开始，就是针对超大规模场景而设计。

1、LOD 渲染

LCC 支持城市级、园区级的 3D 高斯数据组织与流式 LOD 加载。这是让 3DGS 可以在移动端跑起来的根本，LCC2 提升为双轨 LOD，让移动端可以秒级打开一个数亿高斯点的数据。

2、极致压缩

新版本 LCC2 更是将模型数据压缩做到了极致——

仅为传统 PLY 格式的8% 大小，这不仅提升了加载速度，对于使用者来说也大大节省流量、降低成本。

3、解耦编解码格式

LCC2 将解码与存储分离，独立模块管理，在不同的场景应用中，可以接入最合适的编解码格式，大大便于数据流通。

让 3D 高斯变成 " 可用的工程资产 "

在 LCC 解决方案中，其域提供的独特优势是结合其空间扫描硬件的，提供结构化数据的能力——

不仅有 " 看起来真实 " 的视觉信息，还有空间结构、尺度、坐标体系等工程属性。

这件事的意义在于：3DGS 从 " 视觉内容 "，变成了 " 可以进入生产系统的数据 "。

它可以被用于以下领域：

游戏与沉浸式交互

仿真与训练

数字孪生系统底图

虚拟拍摄与实时渲染

而不是仅仅用于 " 被观看 "。

让 3D 高斯进入 " 应用生态 "

LCC 不是孤立存在的格式，它从设计之初就考虑了与各类引擎、工具链的对接。

这也是 LCC 作为一个 3DGS 格式，可以开启广泛应用的关键。

从发布至今，其域逐步为 LCC 生态搭建了 UE、Unity 的 plugin（接口），让 LCC 数据可以无感进入游戏 / 影视等行业的应用工具链。

其域与英伟达 Issac Sim 的合作，也完整打通了机器人仿真训练的工作流，甚至是跟英伟达联合的具身智能训练系统。

在其域目前公开展示的应用生态中，全球几乎所有 3D 高斯应用生态的头部企业都接入了 LCC，成为其域生态的一部分。

LCC 在做一件事：把 3DGS 嵌入已有生产体系，而不是成为一个孤岛工具，3D 高斯开始进入真实工作流。

"MP4 时刻 "，还差最后一步

李飞飞这次带来的，是一个非常重要的信号：

3DGS 在 " 生成与分发 " 层面的能力，正在快速逼近临界点。

但历史已经证明——技术从 " 可行 " 走向 " 爆发 "，中间一定还需要一个关键层：

标准 + 工具链 + 应用闭环。

视频如此，3D 也不会例外。

其域创新在过去两年里押注的，正是这一层 " 看不见但决定一切 " 的基础能力。

所以回到那句核心判断：

不是让 3DGS 能在移动端打开，而是让它真正可用。

当 3D 内容可以像视频一样被编辑、分发、嵌入工作流、参与生产时，那一刻，才是属于 3D 世界真正的 "MP4 时刻 "。

而现在，我们或许才刚刚走到它的前夜。

* 本文系量子位获授权刊载，观点仅为原作者所有。

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