英伟达最近发布了一个名叫 fVDB 的深度学习框架，这款基于 OpenVDB 的模型，旨在打造与现实世界大小和分辨率相近的虚拟环境。当前的 AI 在理解物理世界上还有不少短板，尤其是在自动驾驶和自动化仓储这些需要 AI 在 3D 空间内进行理解、推理和导航的领域。 fVDB 模型能够生成城市规模的数字场景，具体来看，fVDB 模型在以下几个方面表现：
- 空间规模：比之前的框架大了 4 倍。
- 速度：相比之前的框架快了 3.5 倍。
- 操作符：提供的操作符数量是以前框架的 10 倍。
这些特性让开发人员可以构建更加真实的物理场景，从而推动运输、城市规划和气候科学等领域的发展。通过 fVDB 模型，AI 在 3D 空间中的应用将变得更加广泛和深入。
自动驾驶和自动化仓储系统需要强大的空间智能。这些系统要能实时感知和理解周围环境，才能做出正确的决策。比如，自动驾驶汽车需要识别道路上的各种障碍物和行人，然后根据实时数据规划路径和避开障碍。而自动化仓储系统则需要有效地管理和调度仓库里的物品，确保物品的准确存取和运输。
目前的三维建模和空间智能技术在处理大规模数据和复杂场景时，常常遇到性能瓶颈。传统的三维建模框架在处理速度和空间规模上都有很大限制，难以满足自动驾驶和自动化仓储等应用的需求。此外，这些技术在操作灵活性和扩展性方面也不尽如人意，难以适应不断变化的应用场景。
fVDB 模型在空间规模上实现了重大突破，其处理能力是之前框架的四倍。这个进步让开发者可以在更大、更复杂的三维空间中进行建模和仿真，满足自动驾驶和自动化仓储等应用的需求。 fVDB 模型在处理速度上也有显著提升，其速度是之前框架的 3.5 倍。这个提升让实时处理和响应变得可行，对于需要快速决策的应用场景，如自动驾驶和机器人操作，具有重要意义。 fVDB 模型提供了比之前框架多十倍的操作符，增加了其灵活性和扩展性。开发者可以利用这些操作符进行更复杂的操作和处理，从而实现更高精度和更复杂的三维建模和仿真。
这些特性提升了三维建模和空间智能的性能，为自动驾驶、自动化仓储等领域提供了技术支持。 fVDB 模型在运输领域的作用显著。通过生成高精度的 3D 数字场景，fVDB 能让自动驾驶汽车和无人机更准确地理解和导航复杂的城市环境。这不仅提高了交通工具的安全性和效率，还能优化物流和配送路径，降低运输成本。
在城市规划方面，fVDB 模型也有应用。城市规划师可以利用它生成逼真的城市规模数字场景，进行模拟和分析。这样可以更好地优化城市布局、交通流量管理和基础设施建设，提升城市功能和居民生活质量。 fVDB 模型在气候科学领域同样重要。通过生成高分辨率的 3D 环境，科学家可以更准确地模拟和预测气候变化的影响。这对研究气候变化、制定应对策略以及进行环境保护都具有重要意义。
fVDB 模型基于 OpenVDB 的深度学习框架开发。OpenVDB 是一种高效的体积数据表示方法，广泛应用于视觉特效和计算机图形学。借助 OpenVDB 的优势，fVDB 能够处理大规模的 3D 数据，并生成高精度的数字场景。 fVDB 模型提供了一系列可微分的原语，用于 3D 学习中的常见任务。这些原语包括几何体、材质和光照等，帮助开发者更高效地进行 3D 建模和渲染。这种灵活性使得 fVDB 在多个领域的应用成为可能，推动了空间智能的发展。