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自动驾驶世界模型的研究目标已经从单纯预测未来视觉帧，扩展到构建可用于场景理解、空间定位和后续决策的世界表示。如果模型只能生成外观上合理的未来图像，却无法回答场景中有哪些目标、目标位于何处，以及不同视角下的空间结构如何变化，那么它仍然缺少对三维驾驶环境的显式建模能力。
空间智能与世界模型初创公司知天下（苏州）人工智能科技有限公司（以下简称“知天下”）近日已完成天使轮融资。知天下是一家专注于高斯泼溅（3D Gaussian Splatting，简称3DGS）三维重建与生成技术的AI企业，于 2024 年初推出 3DGS 免费重建与发布服务
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
近年来，3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率，极大地推动了神经渲染技术的发展。然而，当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面（Mesh 等）时，往往会面临严重的几何失真问题。
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
5天时间，AI就搞定了原本需要6个月完成的菲尔兹奖级数学成果的形式化证明。
在三维视觉领域，3D Gaussian Splatting (3DGS) 是近年来大热的三维场景建模方法。它通过成千上万的高斯球在空间中“泼洒”，拼合成一个高质量的三维世界，就像是把一片空白的舞台，用彩色的光斑和粒子逐渐铺满，最后呈现出一幅立体的画卷。
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
在 3D 视觉领域，如何从二维图像快速、精准地恢复三维世界，一直是计算机视觉与计算机图形学最核心的问题之一。从早期的 Structure-from-Motion (SfM) 到 Neural Radiance Fields (NeRF)，再到 3D Gaussian Splatting (3DGS)，技术的演进让我们离实时、通用的 3D 理解越来越近。