空间流式传输如何为3D资产解锁新可能

请介绍一下你的背景，以及你是如何走上为 3D 构建交付基础设施这条路的。

Miris CTO Sean Looper： 我的背景是动画和视觉特效。我以动画师的身份进入电影行业，后来被吸引去用软件解决视觉问题。目标始终如一：如何用技术提升艺术表现力，尽可能高效地做出最漂亮的画面。那段时间，计算机图形学还很稚嫩，但已经成熟到具备商业可行性——这是一个令人兴奋的交汇点，因为技术正是在这样的地方才能大规模发挥威力。此后，我的职业经历横跨基础设施和深科技领域。这段旅程带我走过 DreamWorks Animation 等工作室，我在那里带领团队专注于实时流式图形系统和 HPC，也去过 Sony Pictures Imageworks。那段时间里，我参与过 60 多部电影。后来，我在 Amazon Web Services（AWS）带领团队打造了一款产品，面向大规模、数千 CPU 的 HPC 系统，这些系统专为计算机图形的实时处理和流式传输而构建。大约三年前，我开始与 Miris 合作。当时人工智能提供了手段，去解决那些我们一直视为无解物理问题而习以为常的痛点。我们从一个由三项技术交汇构成的视角来看待 3D 资产流式传输的挑战：流式图形、大规模实时 HPC 系统，以及应用于计算机图形的 AI。很明显，我们可以利用这三者大规模流式传输计算机图形，而不必接受行业过去 20 年来一直妥协的那些折衷。我们意识到，这些问题如今已经可以解决，而凭借我们各自的专业背景，我们恰好处于攻克它们的独特位置。

近二十年来，自适应视频流一直是个早已解决的问题。为什么 3D 想以同样的方式交付就这么难？

Sean Looper： 你可以用 2D 的方式体验 3D，就像去电影院看电影，但代价是失去交互性：我没法改变视角，也没法改变输入让屏幕上的画面回应我。游戏引擎能提供交互性，但你得为了移动性牺牲画质。你也可以花钱买昂贵的本地硬件来改善体验，但那样就没有移动性了。为了把这些体验装进口袋，你接受种种取舍。介于两者之间的是像素流之类的方案。你可以在云端租一块 GPU，在那里跑游戏引擎，然后在浏览器里看输出，不必依赖本地硬件，但这又带来新的限制：GPU 可用性、成本和延迟。想要最好的体验，你必须在地理上离那块 GPU 足够近。这里的取舍是：你换来了便携性，代价是复杂度。几十年来我们一直知道并接受这些妥协。我们接受了实时图形需要 GPU，接受了更高的画质要求更昂贵的配置。我们遵循着一种近乎本能的摩尔定律模式：系统里的数字更好、延迟更低、带宽更高、GPU 和 CPU 更强，体验就更好。我们把这当成了不可置疑的物理定律。归根结底，我们需要把 3D 当作 3D 来体验；而 AI 让我们得以改变妥协的位置和方式，把大部分计算负载前移到上游的 AI 处理阶段——就像 LLM 一样，预先评估一个更完整的 3D 体验中的各种排列与可能。到了运行时，这种评估的成本就低得多。再结合自适应流式传输，我们既能得到流视频的全部好处，又不必牺牲 3D 体验的交互性。在 AI 之前，这根本不是一个选项。问题从来不是“我们为什么不把 3D 像视频那样流式传输？”，而是“我们怎么会让自己把这些当成物理定律，而不是等待用更好的技术解决的问题？”

Miris 的摄取流程中会发生什么？在不涉及专有内容的前提下，一个 3D 资产要能被高效流式传输，需要经过哪些分析、转换或优化？

Sean Looper： 从客户的角度看，答案是什么都不用做。这正是它的巧妙之处。客户把资产保真度最高的表示交给我们，剩下的由我们接手。在幕后，我们对资产运行一套 AI 优化流程。这让我们能以极低的成本把它分发到世界各地，并且只向终端用户的设备拉取真正需要的那部分数据，不多也不少。拉取什么，取决于设备能力、当前网络状况、用户相对于内容的视角，以及资产本身的特性。整体架构很直接。资产进来后，经过一个处理步骤，耗时从几分钟到几小时不等，取决于资产、设置和期望的输出。处理完成后，结果实际上就是一个完整的空间数据库。随后，一个智能客户端会根据观看者的设备和网络连接，把资产交付给他们。所以，除了那个相当复杂的优化步骤之外，整个系统简单而优雅。

Miris 在摄取时一次性完成昂贵的计算，然后流式传输能在设备上重建的空间数据，而不是在云端渲染帧。请讲讲这一区别为什么重要。

Sean Looper： 渲染时，你的视角是固定的——没有交互性。渲染字面上就是从 3D 到 2D 的转换。游戏引擎的应对方式是把所有这些数据放进 GPU 实时渲染，这样你就能移动摄像机，但代价是视觉保真度大幅下降。预渲染——视觉特效、电影和电视采用的方式——则做出相反的取舍：在保真度上毫不妥协，但完全牺牲交互性。终端用户无法移动视角，也无法定义自己与内容的体验方式。对电影和电视来说，这完全可以接受，但在很多应用场景中，这种妥协是不可接受的。Miris 提供了游戏引擎的大部分灵活性——你可以定义自己的体验，自由地在资产周围导航——同时具备预渲染内容才有的视觉质量。你可以以电影级的保真度浏览一个 VFX 镜头或 CG 资产，而不必像在游戏引擎里那样只能看到某种降级后的形式。

这究竟解锁了什么？团队现在能构建或交付哪些以前不切实际的东西？差异体现在哪里：成本、时间，还是能交付的内容？

Sean Looper： 这个问题有很多答案，但目前最受关注的是资产审阅，也就是能够无损地共享 3D 资产的原始形态，在任何场景下都不打折扣，不必为了在手机上或跨时区查看而降低质量。这是在不牺牲价值的前提下实现可访问性，我们的许多客户和合作伙伴正意识到，两者可以兼得。

例如，产品设计师可能与一支分布在全球的团队协作。团队可能希望从平板、iPhone 或低功耗笔记本上审阅资产，同时保持高保真光照、复杂材质表面和极高几何细节完好无损。这些都是传统游戏引擎难以应对的，在低功耗设备上尤其如此。

医疗可视化、媒体与娱乐、电商，以及工业场景的数字孪生，也是空间流式传输的受益领域。我们解决的问题横跨数十个行业，因为它本质上是一个存在已久的物流问题，只是过去一直被默认为无解。

你并不是把它当作面向所有人的工具来推销。解决 3D 交付问题在哪里产生的杠杆最大？这些用例有什么共同点？

Sean Looper： 我们整个团队都来自深度技术和高端计算机图形领域。我们最初想做的，是自己也愿意用的产品，这一点至今没变。但我们低估的是，我们同时也在做一件让 3D 变得简单易上手的事，面向那些从未接触过 3D 的新手开发者。以前，开发者得花大量时间和精力为游戏引擎或 Web 处理资产，或者把工作外包出去。这个问题我们已经解决了。

我们的许多客户已经拥有由市场团队、产品设计团队或工程团队制作的高保真资产。Miris 直接以原始形态接入这些资产，解决了整个流式传输和交付问题。我们没料到这会带来多大的解脱。

结果是，对于那些此前因复杂度和成本而减少使用、或从未采用 3D 的客户来说，3D 变得更易获取、更好用了。这让我们大开眼界：我们以为自己在为已经使用 3D 的成熟开发者解决问题，但同时也在让 3D 对那些一直觉得它难以上手的人变得触手可及。

不同的 3D 用例对内容的要求可能天差地别，从游戏资产、数字孪生，到产品配置器、VFX 审片和电商，各有各的需求。Miris 如何适配不同的内容类型、交互程度和保真度要求？

Sean Looper： 和 Netflix 等流媒体服务很像，我们擅长的是在终端用户当前面临的各种限制下——设备性能、GPU 能力、网络带宽、延迟，所有这一切——交付尽可能好的体验。我们实际上是在持续运行一套优化算法，目标是在实时条件下把质量做到最高。

如果条件理想，比如你有一块 4K HDR 屏幕和一条高速连接，你看到的就是资产原原本本的样子，没有任何妥协。如果你在飞机上用手机看，画面会略有缩减，但我们知道，为了随时随地查看这份资产，你愿意接受这样的取舍。

这就是我们对客户的承诺：无论终端用户身处何地、使用什么设备，都提供当前技术所能达到的绝对最佳体验。

Miris 如何处理规模问题？无论是单个资产极其庞大、场景极其广阔、同时在线用户众多，还是实时制作流程中资产频繁更新。

Sean Looper： 可扩展性从根本上就写进了 Miris 的设计里。这意味着不会因为设备类型、高延迟或连接不稳定而打折扣。在内容接入这一侧，我们整个系统都按横向扩展来设计。我们遵循最佳实践，也认真对待满足企业级要求的责任。团队在全球科技公司的经历，直接影响了我们如何定义并运营一个规模化的产品。

在交付这一侧，我们今天就能把资产分发给全球数百万终端用户。对于企业级服务来说，我们认为这只是入场门槛。我们带来的价值很大一部分正在于此：不只是解决这个问题，而是以企业级规模来解决它——用我们常说的话，以互联网级规模。

对于今天就想尝试的开发者，集成是什么样子，Miris 在现有管线中处于什么位置，又不适合放在哪里？

Sean Looper： 我们的 SDK 现在已经在 GitHub 上发布，并且由我们提供完整支持。我们还有一个面向开发者的 Discord 频道。在我们的官网（miris.com）以及 player.miris.com 上，可以看到我们 Web SDK 的实际运行示例。上手很直接，几行 TypeScript 甚至纯 HTML 就够了。

我们的客户通常带着已有的 3D 引擎来找我们，比如 Unity，或者 Web 端的 Three.js。我们的策略是顺应他们现有的环境，尽可能原生地集成进这些引擎。对于广告、可穿戴设备以及其他超低功耗场景这类更专门的部署，我们还在做一个轻量级独立引擎，只负责从 Miris 流式传输资产。它的目标是可移植性和极小的内存占用，用在效率至关重要的设备上。

我们还提供所谓的 Playground：Web 开发者可以在里面试用我们的 API，实时看到资产流式加载的预览。

空间流式传输接下来会走向哪里？三年后哪些事情会变得稀松平常，而今天听起来还很大胆？

Sean Looper： 首先，我们在 3D 已经存在的地方把它做得更好。今天 3D 的使用已经相当普遍，客户很多，用例也很多。我们现在就可以在质量、成本效益和规模上改进和升级这些体验。

然后，我们降低门槛。随着过去让人对 3D 望而却步的障碍被清除，那些回避 3D 或只是偶尔用用的客户、合作伙伴和开发者，会开始做他们一直想做却做不到的事。Miris 让这件事成为可能。

再下一步，是以 3D 为先的互联网。互联网已经从以图片为先（视频只是小众）走到了以视频为先。我们相信，当 3D 变得像视频一样易用时，会出现类似的转变。生成式 AI 极大地加速了这一进程；它让过去需要专门软件技能的人也能创作 3D 内容，就像智能手机摄像头让视频大众化一样。以前拍视频得有胶片摄影机或 Betamax，现在每个人的手机上都能拍。

在向开发者解释空间流式传输时，你最常听到的误解是什么？关于 Miris 试图解决的问题，你希望更多团队能理解什么？

Sean Looper： 我们最大的挑战——这在初创公司里很正常——是让大家知道这些问题现在已经解决了。那些痛点已经不存在了。成本在下降，易用性在提高，可及性也已经具备。这是一次范式转变，人们需要知道，他们习以为常的那些假设已经不再成立。

用过 3D 的人亲身感受过那些痛苦，立刻就能理解我们在解决什么问题。对他们来说，我们的价值主张显而易见、直觉上就成立。而那些没有以同样方式跟 3D 打过交道的人，可能因为觉得它难以接近而一直回避。我们花了很多时间告诉和我们交流的人：情况已经变了。最终，他们都能明白。

对于 80 Level 的艺术家和技术美术读者来说，空间流式传输会如何改变他们思考资产创建、优化、版本管理和交付的方式？它是减少了约束，还是只是把这些约束挪到了管线中的另一个环节？

Sean Looper： 空间流式传输把这份负担彻底拿掉了。我在这个领域做了很久，和艺术家、资产创作者一起工作，毫无疑问，他们一直都得考虑：这个资产会被怎么用——不只是从观感上，还有技术上？它要投身的平台有什么限制？对于 Web 上的 3D 来说尤其如此，WebGL 实际上就是一个游戏引擎。资产必须被降级、被折腾、被优化到适合交付，而这份负担一直是创作者自己扛着。

我喜欢我们所做的事情的一点是，我们会说：“做出你能做的最好的资产。该多大就多大，该多高保真就多高保真。贴图该多大、多细就多大、多细。几何体也一样，所有东西都一样。别担心交付。你做好之后，这个问题我们来解决。”

我觉得这有点像电影人拍电影：先拍出那个最终版本，那个在影院里以全部光彩放映的版本，然后把它上传到一个服务上，说：“现在把它放到 Netflix、Hulu、Disney+、YouTube，以及所有需要它的地方去。你帮我解决就行。”我们对 3D 做的实际上就是这个。它省掉了大多数内容创作者宁愿不去操心的许多考量。

Sean Looper，Miris 首席技术官

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