硅基智慧的“广角思维”：Google DeepMind 发布 D4RT，让 AI 拥有跨越时空的四维视野

多年来，相机让机器“看得到”，可要让它们像人类那样读懂这个不断变化的世界——既看眼前，也能回溯之前、预判之后——始终是计算机视觉的终极挑战。今天，Google DeepMind公布了一项里程碑研究：D4RT （Dynamic4D Reconstruction and Tracking）。这个统一的 AI 模型把三维空间与时间这第四维紧密融合，正式把机器视觉带入“四维全感知”的新阶段。

有了 D4RT，机器视觉从“东拼西凑”走向“整体建模”。过去，要让 AI 从普通 2D 视频还原出立体、动态的真实世界，往往得堆好多模型：一个估深度、一个追动作、一个算相机位姿……不仅臃肿，还让认知割裂。D4RT 采用优雅的“查询式”架构，把复杂任务化成一个核心问题：“在某一时刻、从某个镜头看到的某个像素，究竟在三维空间的哪个位置？”

这种“按需查询”的思路，让 D4RT 展现出惊人的效率。测试显示，它比以往的主流方法快 18 到 300 倍。一段 1 分钟视频，以前即便用顶级算力也得算上十来分钟，而 D4RT 只需约 5 秒就能完成。这意味着，AI 第一次真正有望在真实环境中实时构建四维地图。

除了速度的巨大提升，D4RT 在理解画面的深度上也迈出关键一步：

• 全时空像素跟踪：即便物体短暂出镜或被遮住，D4RT 也能依靠内部世界模型，推断它在三维时空中的连续轨迹。

• 即时整体重建：就像按下“时间暂停键”，可直接生成精确的场景 3D 结构，无需反复迭代优化。

• 自适应相机轨迹恢复：通过自动对齐不同视角的帧，精准复原相机本身的运动路径。

从机器人灵活避障，到低延迟的 AR 眼镜贴合，再到具备物理直觉的通用 AI，D4RT 勾勒出一个 AI 能“真切感知”世界的图景。这已不只是算法升级，而是让数字智能真正看懂我们所处这个流动、四维的现实。

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详情：https://deepmind.google/blog/d4rt-teaching-ai-to-see-the-world-in-four-dimensions/