谷歌4D世界模型来了，比SOTA快300倍！

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文章摘要

【关键词】 动态重建、计算机视觉、实时追踪、4D技术、谷歌DeepMind

谷歌DeepMind最新发布的D4RT（Dynamic 4D Reconstruction and Tracking）技术彻底改变了动态4D重建的范式。这项技术通过统一的「时空查询」接口，同时实现了全像素追踪、深度估计与相机位姿的精准计算，不仅精度远超现有方法，速度更是比当前最优技术快出18到300倍。这一突破为具身智能、自动驾驶和增强现实（AR）领域提供了全新的技术基石，使得AI能够像人类一样实时理解动态世界。

传统动态重建需要依赖多个独立模型拼接的复杂流程，例如光流计算、深度估计和相机位姿优化，不仅耗时且容易因环节错误导致整体失效。D4RT的核心创新在于将割裂的任务统一为一个极简的查询动作，通过全局编码和并行计算大幅提升效率。其编码器将整段视频压缩为全局场景表征，形成AI的「长期记忆」，而解码器则通过灵活的时空查询机制，动态响应任意像素在特定时间和视角下的3D坐标需求。这种设计使得D4RT能够一次性处理数万个独立查询，充分利用硬件并行能力，从而在吞吐量上实现数百倍的提升。

在技术细节上，D4RT通过引入9×9图像块（Patch）作为查询的辅助信息，显著提高了重建的细节精度。此外，模型在动态场景中展现出卓越的鲁棒性，例如能够准确追踪被遮挡或移出画面的像素轨迹，并推断其运动趋势。论文中的对比实验显示，D4RT在24帧/秒的视频中可同时追踪1570条3D轨迹，远超同类技术的84条上限，真正实现了「全像素级感知」。

这项技术的潜在应用场景广泛。在具身智能和自动驾驶领域，D4RT的实时动态感知能力为机器人预判环境变化提供了关键支持；在AR领域，其高效推理特性有望推动低延迟的虚实交互体验落地。对普通用户而言，未来手机视频编辑可能实现类似《黑客帝国》的视角自由切换或动态对象编辑功能。

尽管训练成本高昂（需64个TPU芯片训练两天），D4RT的推理效率仍标志着计算机视觉从静态分析向四维时空理解的跨越。它揭示了一种新的AI认知范式：世界不再被逐帧解析，而是作为一个连贯的时空整体被存储和检索。这一进展不仅挑战了传统动态重建的技术边界，也为AI在复杂场景中的实时决策开辟了新的可能性。