第198章 绝地之光 架构革命

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“专利绞杀”的阴云笼罩着“明图智造”的国际化和数字孪生战略的推进。在美欧法院的诉讼程序漫长而昂贵，自主研发替代算法也需要时间，市场机会窗口正在收窄。被动防御和跟随模仿无法赢得未来。林渊深知，面对这种底层技术的专利壁垒，唯有进行一场颠覆性的“架构革命”，从根本上改变游戏规则，才能实现“绝地之光”，彻底跳出对手设定的战场，甚至反将一军。 这场“架构革命”的灵感，源于“渊明系”自身的技术积累的交叉融合。在一次针对专利困境的跨部门头脑风暴会上，“轩辕”ai芯片架构师和“伏羲”类脑芯片研究员的一次偶然交流，碰撞出了火花：既然传统基于多边形网格的3d模型处理方式专利壁垒森严，我们能否抛弃网格，换一条赛道能否利用“渊明”在ai和新型计算架构上的优势，开创一种基于神经渲染（nerf：神经辐射场）和隐式表达的全新数字孪生构建与渲染方式 这个想法石破天惊！传统的数字孪生需要构建精细的3d模型，数据量大，处理复杂。而神经渲染技术，仅需通过少量图像或视频数据，就能通过ai模型学习出空间的连续隐式表达，实现逼真的渲染和视角合成，且天然支持超分辨率、遮挡推理等高级特性。这不仅能完美绕开所有基于传统图形管线的专利，更可能带来数据采集成本大幅降低、模型体积指数级缩小、渲染真实感跃升的革命性优势！ 林渊立刻意识到其中的巨大潜力，当场拍板：“成立‘烛龙’绝密项目组！我亲自督战！资源无限量支持！目标：打造全球首个面向工业级应用的实时神经渲染数字孪生引擎！” “烛龙”项目组汇集了“渊明”最顶尖的ai算法专家、图形学博士和硬件工程师。挑战是巨大的：如何将目前多用于静态场景、耗时长、计算量巨大的神经渲染技术，改造成能满足工业场景实时交互、高保真、低延迟要求的引擎如何设计专用的ai加速芯片架构来支持 团队进入了封闭开发状态，日夜兼程。他们创新性地提出了分层神经辐射场和基于“轩辕”芯片优化的分布式训练推理框架，并尝试将“伏羲”芯片的事件驱动特性用于动态场景的稀疏更新。经历了无数次模型崩溃、渲染闪烁、延迟过高的失败。 转折点在一个深夜降临。当新版本的“烛龙”引擎在测试场景中，首次实现了对复杂工业装配线毫米级精度的实时神经渲染，并且视角切换流畅自如，模型体积仅为传统方式的百分之一时，整个项目组沸腾了！初步测试表明，其在特定场景下的性能和效果，已展现出颠覆性潜力！ “我们……我们可能开创了一个新范式！”项目负责人激动地汇报。 林渊强压兴奋：“立刻进行全压力测试！同时，知识产权团队启动全球专利布局，这次要构建一个全新的、属于我们的技术堡垒！” “绝地之光，架构革命！”“烛龙”引擎的突破，意味着“渊明系”在数字孪生领域，不再是被动应对专利诉讼的追随者，而是成为了新范式、新标准的定义者。这束在至暗时刻点燃的技术之光，有望照亮一条通往未来的全新道路。