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3D打印无疑是全球增长最受关注的赛道之一，但结构化、可编辑的物理3D数据却极度稀缺。就在这个行业真空里，一家年轻公司浮出水面——AI生成矢量3D模型的比特无限（BitInf）。
2020年，吴迪读研一，张启煊念大三，他们跟同为上海科技大学学生的张龙文、曾初啸一起创办了影眸科技。公司早期做过一系列有关3D与生成的探索——做过穹顶光场扫描，做过二次元APP，做过数字人，踩过元宇宙的尾巴，也经历过几乎没有现金流的至暗时刻。
刚刚，UC伯克利放出了一场号称“智能体最后的考试”的全新基准测试。它把当今最强的AI Agent们拉到考场上，让它们干真正的活——在Siemens NX里建3D模型、在Unreal Engine里搭游戏场景、在Adobe After Effects里做特效合成。
今天，Anthropic一口气甩出9个设计师专属连接器，以后可以直接在Blender、Photoshop、Premiere这些专业设计软件中使用Claude了。与先前推出的Claude Design不同，这次Anthropic不是要在自家软件里大包大揽，而是把Claude塞进了各大设计软件，用户可以用自然语言在Claude中使用这些专业设计软件，实现对3D模型、平面设计以及音乐等文件的创造和修改。
当GRPO让大模型在数学、代码推理上实现质变，研究团队率先给出答案——首个将强化学习系统性引入文本到3D自回归生成的研究正式诞生，并被CVPR 2026接收。该研究不只是简单移植2D经验，而是针对3D生成的独特挑战，从奖励设计、算法选择、评测基准到训练范式，做了一套完整的系统性探索。
英伟达新论文让AI学会先盖房、再装修。
IDEA研究院张磊团队与香港科技大学谭平团队联合推出SceneMaker框架，有望攻克这一问题。 它以视启未来的万物检测模型DINO-X与光影焕像的万物3D生成模型Triverse为基础，实现了从任意开放世界图像（室内/室外/合成图等）到带Mesh的3D场景的完整重建。
3D模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本，训练效果有待提升。
让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
一年半之前，影眸科技年轻的创始团队去到旧金山，带着还没正式发布的 3D 生成模型 Rodin，在 GDC（游戏开发者大会）上向全球最顶级的游戏开发者们演示 demo。