一场AI春晚，浓缩海淀AI生态。 作者 | 王涵 编辑 | 漠影 在北京海淀区，你很容易产生一种“时空错位感”。 走在街头，擦肩而过的大学生讨论的是最新文献；走进咖啡厅，邻座对着电脑屏幕专注地敲着代码
200亿的大市场，却困在“低效抽卡”里太久了。现在的AI漫剧行业，一边是年增速80%的火爆，一边是创作者为了对齐一个分镜通宵“炼丹”的苦涩。
随着大模型的发展，编程不再是一场苦修，而是一场大型即时策略游戏。在这个游戏里，很多人学会了与 AI 并肩作战，学会了用一种更纯粹、更直抵本质的方式去构建自己想要的世界。
在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
智能体元年已至，AI下半场的“生产力战争”已经打响。
当古装剧中的长袍在武林高手凌空翻腾的瞬间扬起 0.01 秒的惊艳弧度，当 VR 玩家想伸手抓住对手 “空中定格” 的剑锋，当 TikTok 爆款视频里一滴牛奶皇冠般的溅落要被 360° 无死角重放 —— 如何用普通的摄像机，把瞬间即逝的高速世界 “冻结” 成可供反复拆解、传送与交互的数字化 4D 时空，成为 3D 视觉领域的一个难题。
终于有人要给大模型安“脖子”了！
这年头，AI 创造的视觉世界真是炫酷至极。但真要跟细节较真儿，这些大模型的「眼力见儿」可就让人难绷了。
在 AI 多模态的发展历程中，OpenAI 的 CLIP 让机器第一次具备了“看懂”图像与文字的能力，为跨模态学习奠定了基础。如今，来自 360 人工智能研究院冷大炜团队的 FG-CLIP 2 正式发布并开源，在中英文双语任务上全面超越 MetaCLIP 2 与 SigLIP 2，并通过新的细粒度对齐范式，补足了第一代模型在细节理解上的不足。
空间智能领域的全景数据稀缺问题，有解了。影石研究院团队，推出了基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360。通过全新的全景图像生成框架，DiT360能够实现高质量的全景生成。
