当AI从处理文本和图像的“平面智能”，迈向理解与交互三维物理世界的“空间智能”，一场定义未来科技格局的竞赛已悄然开启。这不仅是算法的迭代，更是视野、战略与执行力的终极考验。 一、生成与交互，3D世界的两种战略定位 当前在AI生成3D世界的探索中呈现出两类典型技术方向，其差异本质是对 “3D 世界需求” 的不同响应，反映了行业对空间智能的初步探索逻辑。 路径一：Marble——高质量持久化世界的构建者 以World Labs旗下的Marble为代表的路径，核心竞争力在于“高保真与持久化”。用户通过图像或文本输入，可生成具备清晰几何结构、多元风格且能长期稳定存在的虚拟空间。该路径深度契合游戏开发（快速构建开放世界）、建筑设计与元宇宙内容创作等商业领域，这些场景对视觉精度和场景稳定性的需求，优先于实时交互效率。 路径二：Genie——动态交互环境的模拟引擎 Google DeepMind的Genie则代表了另一条路径：“实时交互与物理模拟”。作为世界模型，它专注于生成可根据指令实时修改、遵循物理规则的动态环境。其核心应用场景在于机器人智能体的训练（模拟现实物理规则以降低实体测试成本）、防灾应急演练模拟（复现地震废墟、火灾蔓延等动态场景）等，为科研与功能性训练提供了一个低成本、高效率的沙盒环境。 两类路径并非竞争关系，而是 “需求匹配” 的体现：若需落地商业创意，Marble 的 “高质量持久世界” 更高效；若需支撑 AI 科研或功能性训练，Genie 的 “实时动态交互” 更关键 —— 但它们共同指向一个核心问题：AI 的核心价值不仅是 “生成 3D 内容”，更在于 “理解 …
