Meta 推出“世界上最大”的 3D 模型数字孪生目录，用于人工智能驱动的研究 – 3D打印行业资讯网

最近，Facebook母公司Meta推出了新的数字孪生目录（DTC），声称这是世界上“最大、最高质量的3D对象模型数据集”。该目录由 Meta 的虚拟和增强现实研究部门 Reality Labs Research 开发，包含 2,400 多个真实物体的详细 3D 模型，也称为“数字双胞胎”。这些模型旨在推进电子商务和沉浸式现实应用的 3D 重建研究，据说精确到毫米级，非常接近真实物体。

这些模型涵盖了儿童玩具、厨房用具等一系列日常用品，是通过Covision Media的3D扫描设备收集的。研究人员可以访问 DTC 来训练、评估和微调基于人工智能和机器学习的重建技术。 Meta 希望这将改善虚拟重建在现实应用中的使用。

Meta 还宣布与电子商务平台 Shopify 建立新的合作伙伴关系，以推进对象重建研究。此次合作旨在缩小创建数字产品 3D 模型的复杂性和成本之间的差距。

两家公司希望通过新的学术竞赛再提供 7,000 个数字双胞胎，目标是改进重建算法。 Shopify 3D支持项目负责人Matt Koenig表示：通过此次合作，我们的目标是让企业家更容易获得和创建高质量的3D数字资产。该举措是旨在增强平台功能并使我们的商家更好地吸引客户的众多合作之一。

Meta 推进 3D 模型创建

3D 重建根据 2D 图像或视频剪辑生成真实世界对象或场景的详细 3D 模型。该技术是计算机视觉研究的重点。然而，学术界大规模 3D 模型数据集的开发因创建这些数据集所需的巨额成本而受到阻碍。

此外，尽管近年来数据集不断扩展，但许多数据集仍然缺乏足够的几何和材料真实性。根据 Meta 的说法，这些数据集很少包含与物理、现实世界对象相关的模型。借助新的DTC，该公司旨在使3D重建技术更加强大和高效。

Meta 数字孪生目录中的 3D 模型

除了 2,400 个 3D 模型外，DTC 还包含一些对象的 2D 记录。这些录音是使用传统的 DSLR 相机和 Meta 的 Project Aria 研究眼镜拍摄的。这些资源旨在帮助研究人员改进相机和智能眼镜捕获应用的重建。

数据库中的大多数 3D 对象都有现实世界中的对应对象，可以从供应商处购买。通过这种方式，研究人员可以获得原始物体并进行数据捕获实验。 Meta的最终目标是让新的DTC加速将3D重建和数字孪生扩展到电子商务和沉浸式现实应用中。

该公司设想未来独立店主和供应商可以利用 2D 图像立即将其产品转换为交互式 3D 模型。然后，潜在客户可以在 AR 商店购物时通过 AR 耳机或智能眼镜访问这些数字双胞胎。购物者可以将模型投影到自己的家中，看看该产品是否适合现实生活。

Arhaus 家具的数字孪生

通过 Meta 与 Shopify 的新合作伙伴关系，家具店 Arhaus Furniture 已同意参与这项研究工作。商家希望未来能看到DTC相关的商业平台。 Arhaus 电子商务和数字高级副总裁 Steve Bauer 评论道：“在一个亲自体验产品可能令人生畏的行业中，这种合作关系使我们能够利用尖端技术来弥合这一差距，并将我们的实体产品带入数字领域。我们相信3D技术将在未来的家居装饰行业中发挥重要作用，这也是我们非常高兴与Meta合作的原因。”

制造领域应用

在其他地方，近年来，数字孪生技术在制造业中的采用越来越多。这主要归功于库存数字化、降低仓储成本和供应链本地化的努力。不难看出 Meta 的新 3D 重建数据库与开发分布式制造、本地化 3D 打印网络和创建“未来工厂”的努力之间存在潜在的应用交叉。在与 DTC 类似的项目中，法国软件初创公司 Spare Parts 3D 推出了 Théia 测试程序。今年早些时候推出的新数字工具可以根据二维技术图纸自动创建三维模型。

Théia 集成了该公司的人工智能 DigiPart 软件，并利用深度学习技术创建备件的 3D 打印模型，将转换时间从几天缩短到几分钟。 SP3D 声称这个新工具降低了数字化成本。据报道，这将使更多企业采用3D打印技术来生产备件，从而降低实物库存成本。据其开发人员称，Théia 通过库存数字化每年可为公司节省总计 340 亿美元。

德国铁路现在拥有最大的 3D 打印备件数字库存之一。这家火车制造商与柏林 3D 打印软件开发商 3YOURMIND 合作，创建了一个零件“数字仓库”。据报道，这使得德国铁路公司能够节省大量时间并减少车辆停机时间。

制造技术公司 Hexagon 最近推出了其数字工厂。新产品允许公司创建工厂的数字复制品，并将机器硬件的数字孪生添加到模拟车间。该公司声称，这将使制造商能够优化车间规划、调整生产线并创建更具可持续性的未来工厂。该公司相信，数字工厂可以避免规划工厂平面图时出现代价高昂的错误，从而每年为全球制造公司节省 3500 万英镑。此外，工厂车间数字化可以最大限度地减少现场员工培训的需要，并减少 50% 的差旅成本。