8月26日，首屆阿里巴巴3D AI挑戰賽落下帷幕。基于阿里開源的業界首個工業級大型3D家具數據集3D-FUTURE，3D AI可實現高質量、高效率的建模工作，在保證工業級質量前提下，將建模時間從3小時驟降到10秒，并有望降低9成建模成本。

（圖1- 阿里開源的3D家具數據集3D-FUTURE中的模型示意圖）

3D建模成本高、效率低是業界難題，設計師通常需1～3小時才能完成單主體的人工建模。為解決真實問題，參賽者需設計AI模型對2D照片中的家具進行3D重建，賽題給出的物體甚至存在輕微遮擋或部分殘缺情況，技術難度大。基于阿里開源的3D-FUTURE數據集，Zhongjun Wu等人訓練出一個應用“表面細節重建”新方法的AI模型，與設計師模型相似度高達80%，獲得該賽道冠軍。

（圖為3D建模對比圖，分別為輸入圖片，設計師模型，機器重建模型）

阿里資深算法專家樂田表示：“3D重建是3D機器學習的核心，只有在高質量3D數據集支持下，工業級3D AI建模才能滿足更大規模的產業需求。”目前，阿里3D AI技術已成功應用在淘寶3D購、躺平設計家等場景中，該技術可迅速批量生產高質量3D模型，業內估計將降低9成建模成本，有望破解自動駕駛、VR、AR等領域相關產業難題。

據悉，阿里開源的3D-FUTURE數據集，共包含20,000+張高清室內場景專業設計渲染圖、10,000+個工業在用的高精度3D家具模型，以及信息豐富的高清紋理和屬性標簽。該數據集已吸引了斯坦福大學、加州大學伯克利分校、清華大學、香港中文大學等高校及蘋果、Facebook等企業進行學術和應用的前沿研究。