全國信息學奧林匹克競賽冬令營金牌，簽約北京大學計算機系，24歲的胡雅婷，和她的清北團隊即將上線D模型，建造屬于他們的4D世界。

　　“不能和成熟的創(chuàng)業(yè)者競爭偏傳統(tǒng)或較成熟的AI領域，你肯定卷不過他們?！盇VAR AI公司創(chuàng)始人胡雅婷說道。在她看來，年輕的創(chuàng)業(yè)者得做下一個模態(tài)的技術，挖掘新生代用戶的需求和場景，這是00后的優(yōu)勢。

　　相比大多數AI賽道的00后創(chuàng)業(yè)者，胡雅婷略顯“成熟”。2021年，她就創(chuàng)立了AVAR AI公司，堅定入局了3D應用場景，成為頭部的元宇宙數字品牌，和多家動畫、品牌、大廠合作。

　　胡雅婷很喜歡皮克斯，這家傳奇的動畫公司，是她創(chuàng)業(yè)路上的標桿。當AI科技評論問她：“決定創(chuàng)業(yè)的那一天，是怎樣的一天？”她說不上來，好像和往常沒什么區(qū)別。

　　當然，皮克斯的故事并不是從創(chuàng)立那天開始的，AI創(chuàng)業(yè)公司的故事也很少是這樣的。對于胡雅婷來說，最初的火花只是畫畫、一本書和一個校園的機房。

　　從信息學競賽、北大計算機系再到頭部大廠的實習，一步步踏進信息學這個龐大的“帝國”。在Google、阿里等大廠的實習經歷，讓她逐漸發(fā)現整個互聯(lián)網的流量已經到頂了，只能做一些微小的優(yōu)化，從此埋下了創(chuàng)業(yè)的種子。

　　相比成熟的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，她和團隊找到了自己的優(yōu)勢。3D和4D領域的競爭格局在國內外都還沒有形成，每天都有新技術出現。她坦言，即使在大廠有再多的AI經歷的創(chuàng)業(yè)者，大家也都是從全新的起點去探索。

　　今年5月AVAR AI公司推出了Unique3D算法及新產品Aiuni AI，只需上傳一張圖片，就能在30秒內生成高精細度和還原度的3D模型，Unique3D上線后就登上了 Huggingface的熱門模型排行榜。

　　目前，Aiuni AI的用戶主要為專業(yè)化用戶和平臺愛好者。接下來他們會更聚焦在動畫領域，關注創(chuàng)作者的生態(tài)。她發(fā)現，在各類AI賽道的生態(tài)當中，國內用戶的創(chuàng)造性和供應能力都更略勝一籌。

　　構建平臺的核心壁壘，她認為不完全是靠某一個技術或者功能點，核心是要形成創(chuàng)作者的生態(tài)，通過訂閱者和IP授權，從而形成創(chuàng)作者的經濟。

　　Aiuni AI產品留下了非常多的想象空間，將顛覆更多現有的內容模態(tài)。胡雅婷希望自己所創(chuàng)作的產品是一個高于自我的存在，去掉標簽、不被定義，是她想做的事情。

　　AI科技評論：你之前得過全國信息學奧林匹克競賽金牌。這段經歷能展開講講嗎？

　　胡雅婷：我從高中才開始學競賽，身邊很多人從小學就開始了。最早沒想學，很多人參加競賽可能是因為從小數理化就很好。當時想學是因為我喜歡畫畫，初心是想體驗一下，如果學競賽就可以經常去機房用數字設計的軟件，但沒想到從中找到了算法的樂趣。

　　當時看了一本書《算法藝術》，我發(fā)現原來算法也是一個很有創(chuàng)造性的過程，可以用一些巧妙的方法讓一個復雜的問題變得簡單。我當時挺叛逆的，經常會向學校教練反映，應該更改出題思路和學習計劃。

　　胡雅婷：主要集中在算法，但這個算法和AI算法會有區(qū)別。它是指經典的算法數據結構，會給出一個具體的問題，但這個問題會有很多種不同的解法。比如運用暴力的方法，逐個去搜索，速度會非常慢，但結果一定是正確的。

　　使用不同的方法，能解決算法的范圍也是不同的，所以相應得到的分數也會不同。它不像常規(guī)的高考題，沒有標準的答案，你可能也可以想到出題人從來都沒有想到的方法去解決問題。

　　全國信息學奧林匹克競賽，一般從省份比拼到全國大致就100人。最終每位參賽者都會拿到相同的三道題目，通過考察解法，來評定最終能拿到多少分數。

　　這個競賽除了決賽，還有省選、冬令營和夏令營等等。在這個過程中，你都可以和高校簽約，就可以不走傳統(tǒng)的高考路徑進入高校，由于湖南和浙江是競賽的強省，所以我在省選就和北京大學計算機系簽約了，2017年進入的北大。

　　AI科技評論：在Google、阿里、字節(jié)做算法工程師的實習經歷，對你創(chuàng)業(yè)有影響嗎？

　　胡雅婷：我當時覺得計算機行業(yè)，還是得多去產業(yè)界看看。一方面，想了解程序員和工程師具體如何參與到產品的流程中；另一方面，想理解互聯(lián)網的實際業(yè)務。這幾段經歷，正好對應了互聯(lián)網的搜索推薦和廣告。

　　當時我們在優(yōu)化推薦系統(tǒng)和廣告系統(tǒng)，流量基數一般是千億級的，所以優(yōu)化千分之一也會很有成效。但對我來說，它不是一個從0-1搭建的新系統(tǒng)，我發(fā)現當時整個互聯(lián)網的流量已經到頂了，只能做一些微小的優(yōu)化，所以我開始有點想創(chuàng)業(yè)。

　　胡雅婷：有兩段經歷蠻重要的。學校有一個「人工智能創(chuàng)新中心」，注重 AI 和產業(yè)鏈路的結合。雖然當時還沒有AIGC，但是做AI動畫的項目中，大家就運用判別式AI 的方式直接加入三維引擎的指令，偏生成式的把動畫制作出來。

　　另外，在「前沿計算中心」，有一段研究數字經濟學的經歷，當時做的比較好的是算法博弈論。在我離開北大后，其實數字經濟學這一塊，也依然會有很多應用。

　　現在，我們定期會和創(chuàng)投相關的北大同學交流，運用偏經濟學的方法解釋我們在創(chuàng)業(yè)中遇到的實際問題。

　　胡雅婷：我們一個系有三四百人，很少有人選擇創(chuàng)業(yè)，一屆可能就一個。每個人的定位都不太一樣，我們當中大部分同學可能想繼續(xù)做研究，但我確實還是想解決一些真實的問題。

　　胡雅婷：學校的創(chuàng)業(yè)氛圍其實不太濃厚，但在2020年的疫情，導致很多留學生回國，突然發(fā)現所有留學生好像都在做一些創(chuàng)業(yè)嘗試。

　　大家一起展開了挺多創(chuàng)業(yè)相關的活動，相當于真正開始了解創(chuàng)業(yè)。我就開始接觸到一些投資人等等，他們對于年輕人創(chuàng)業(yè)是比較支持的。

　　胡雅婷：當時說元宇宙，我們自己的定義是3D互聯(lián)網，整個 3D 內容的全流程都做，包括3D數字人、角色動畫以及偏AR的數字資產的玩法等。

　　現在做Aiuni AI產品，是從3D模型、動畫甚至特效，也就是CGI和VFX的流程可以用 AIGC全部自動化，并且重塑工作流。2023年年底，一系列實驗結果發(fā)現，AI生成3D是可以做到商用級的，所以就開始重點做Aiuni AI產品。

　　AI科技評論：之前看到一個統(tǒng)計，在國內做3D領域的很少，為什么海外在這個領域就很多？

　　胡雅婷：我感覺3D領域華人可能做得更多，但大家都是做全球化的市場。3D領域的競爭格局還沒有形成，就比如Midjourney和OpenAI已經跑出來了，你不可能再定義去做海外。但3D領域其實美國公司也還沒有跑出來，所以中國公司定位會是全球。

　　胡雅婷：我自己還是很相信內容升維這件事，平面上的內容，無論是圖片還是視頻，能做的都已經被人做了。但我覺得3D是一個全新的內容模態(tài)，可以隨時提出新的算法和架構，有很多全新的問題待解決，可以做的空間還很大。

　　我確實非常喜歡整個CG的內容，包括整個三維的發(fā)展，它確實是一個可以和藝術相結合的領域。

　　胡雅婷：公司CTO因為全國信息學奧林匹克競賽而認識，他在清華姚班，目前在公司主要做AI+3D算法相關的工作；COO是北大的學姐，她是北大藝術史論與工商管理雙學位，目前負責運營和創(chuàng)作者相關的工作；還有兩位成員，一位是算法研究員，一位是CG Artist。

　　AI科技評論：Aiuni AI產品的定位以及一開始直接開源模型Unique3D，是基于什么考慮？

　　胡雅婷：Aiuni AI產品主要就是用AI生成三維動畫，目前已經上線D模型生成以及全景生成，接下來會做3D 生成空間模型、動畫生成、角色生成、渲染合成等。

　　我們認為3D還是一個開源開放的技術，讓更多的人參與其中，用技術換取一些影響力。同時，產品商業(yè)化方面，我們不準備以單一的API方式去做商業(yè)化，想做全流程的事情，比如角色動畫或者合成一個直接能拿去商用的視頻，我們更關注這些。

　　胡雅婷：我們運用了比較創(chuàng)新的生產架構，相當于對3D Mesh進行了像素級的優(yōu)化，所以你的圖片有多精致，相應生成的模型精度就會有多高。在多視角渲染圖方面，我們實現了超分辨率。

　　其他算法如果走三維輻射場的話，一般的分辨率最高就是256或者512，如果達到512的分辨率就會消耗很多顯存。但我們有一個直接優(yōu)化Mesh的算法，它的復雜度不與模型體積相關，而是與表面積相關。我們現在的版本優(yōu)化到了2K級，如果后續(xù)我們想要優(yōu)化到8K級，三維生成也是可以在幾分鐘內就可以實現。

　　胡雅婷：目前的功能是三維生成和全景生成，接下來重點上線的功能主要是角色生成和角色動畫的生成?，F在3D模型有百萬級的生成量，大家反復生成的數據還是比較高的，反復使用的用戶有70%，海外用戶也有60%。

　　胡雅婷：主要還是數字內容的創(chuàng)作者。他們分兩類，一類是專業(yè)化的用戶，主要是3D的設計師和動畫師等；一類是IP創(chuàng)作者，用AI工具創(chuàng)作喜歡的形象，再進一步生成模型和動畫。

　　這兩類人群各占一半，接下來我們聚焦在動畫方面，就會更關注偏創(chuàng)作者的這些群體。

　　胡雅婷：我們的產品相當于數字內容的生產力，作為內容創(chuàng)作者，他們希望產出很好的新媒體內容，分享發(fā)布形成自己的IP。做新媒體，動畫視頻肯定比做圖文會好，但是之前的3D模型和動畫的制作非常繁瑣。

　　一般做 3D 模型建模就需要一周，如果需要綁定動畫渲染，基本上就得一個月，找人去做是一個非常高的成本。但現在運用AI工具，30秒就可以生成模型，創(chuàng)作者改一改，一個小時就可以制作動畫，這完全是一個新的生產方式。

　　我們和這些創(chuàng)作者交流的時候，大家會覺得創(chuàng)作是不分模態(tài)的，比如他們只想做一個好的IP角色，他們之前只能做圖文，如果大家都想做更加立體和動態(tài)的內容來生成動畫，他們一定會去生成動畫。

　　胡雅婷：我們覺得平臺的核心壁壘，它不會完全是某一個技術或者功能點，核心是要形成這些創(chuàng)作者的生態(tài)，生出來的內容確實是能形成內容矩陣，具備IP影響力。

　　我們大部分的用戶在制作了動畫后都會發(fā)布到新媒體，我們通過建立社群來第一時間聽到用戶的反饋，最近我們也在做一些創(chuàng)作者共創(chuàng)的計劃。

　　AI科技評論：從3D到4D，這中間經歷多長時間的訓練？要克服的技術難點是什么？之前生成時間30s，4D生成速度要多久？

　　胡雅婷：時間還好，關鍵是涉及比較多的模態(tài)，我們不是一整個端到端的模型，會有數十個垂類模型，每個模型負責處理并解決一類問題，然后串起整個流程。

　　即將發(fā)布4D，但這個4D會是狹義的，我們會讓一個模型先能動起來。但是所說的全面4D，它可以實現整個空間的交互，也就是直接可以從腳本生成影視級的動畫，需要涉及更多的模態(tài)，包括角色交互、場景交互、物理模擬等等。我覺得要把整個CGI 的流程 AI化，最起碼還得3-5年的時間。

　　生成簡單的4D不會比生成3D的時間用得久，因為一個復雜模型的骨骼點也就幾十個點，只需要每一幀去生成這幾十個關節(jié)點的向量，所以它的生成效率很高，可以做到實時生成。

　　AI科技評論：實現4D技術路線你們是直接做視頻模型，把視頻模型變成4D還是用圖生成 3D，再把 3D變成4D？

　　胡雅婷：其實是用圖生成 3D，再把 3D變成4D的技術路線D之后你就可以渲染成一個視頻，你可以設置你的虛擬場景，在生成器里可以合成實拍的視頻。

　　胡雅婷：首先，我們的定位不是一家AI 3D 的公司，我們做的事情是以3D原生去生成動畫數據，然后渲染合成一個視頻。AI 3D的創(chuàng)作門檻還是比較高，線D文件的人還是比較少，所以我們更希望它能輸出動畫視頻，相比目前市場上的AI視頻，我們會有更好的角色一致性和場景連續(xù)性，利于創(chuàng)作者創(chuàng)作長期的內容。

　　其次，我們的產品有更好的可控制性，創(chuàng)作者可以直接控制想要的角色，放進某一個場景，需要連接到某一個動作。最后，可編輯性也是我們的優(yōu)勢，相當于原生有矢量化以及分層的表示，創(chuàng)作者可以更好去編輯。

　　AI科技評論：AI生成動畫里角色動作幅度越大，就代表技術難點可能更多嗎？

　　胡雅婷：具體要看運用什么樣的技術方案，現在有一類AI動畫仍然使用AI視頻的技術方法，一幀一幀生成每個像素。但我們所說的3D動畫走偏骨骼動畫的方法，它生成的是骨骼點，所以骨骼是可以有很大的幅度。所以技術路線會導致訓練和效果的不同。

　　胡雅婷：首先，開源模型Unique3D，我們覺得它的精度和還原度是現在3D方案里最高的。 通過很多創(chuàng)作者的反饋，他們對于生成動畫的精度和還原度都有很高的需求，他們不希望自己的設計被改變。

　　AI科技評論：你們和多家動畫、影視、品牌、IP行業(yè)的上市公司及大廠有戰(zhàn)略合作，能展開講2個具體合作嗎？

　　胡雅婷：和Nano Labs 合作了3D生成的系統(tǒng)，他們更想在AR拍攝以及3D打印的領域有一些應用。還有國內目前最大的動畫上市公司奧飛娛樂，和他們旗下很知名的IP合作了AR拍照以及衍生品。

　　也和互聯(lián)網的大廠有合作，像支付寶采購過數字星球的生成器；小紅書和字節(jié)當時做了很多AR的虛擬服飾；還有一些影視公司，合作了一些偏特效的視頻。

　　胡雅婷：我們做過B端的商業(yè)化，接下來主要面向C端。C端這邊只要將模式跑通，它的增量更規(guī)?；Ｎ覀冎饕胱鲇嗛喼?，以專業(yè)度和生成量去做一個階梯的區(qū)分。

　　IP授權也是比較好的商業(yè)模式，就是指作為一個用戶，創(chuàng)作了某一些角色或者特效的模板，其他的用戶或者B端也可以來授權使用，形成創(chuàng)作者經濟。

　　AI科技評論：相比成熟的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，你覺得作為00后創(chuàng)業(yè)者，和他們相比，最大的優(yōu)勢是什么？

　　胡雅婷：首先，不能和成熟的創(chuàng)業(yè)者競爭偏傳統(tǒng)或較成熟的AI領域，你肯定卷不過他們。年輕人還是要做新模態(tài)的東西，得做下一個模態(tài)的技術，挖掘新生代用戶的需求和場景，你得找到這種優(yōu)勢。

　　其次，整個3D和4D的算法每天可能都會有新技術出現，即使你在互聯(lián)網大廠有再多的AI經歷，大家面對它們也都是全新的起點。還有應用場景，無論是新媒體博主、原創(chuàng)角色還是二創(chuàng)場景，主要活躍用戶也都是00后為主。

　　最后，團隊協(xié)作我們更去中心化，工作不需要打卡，有些同事可能中午才來工作，但他會工作到凌晨。我們不會有硬性的要求，推著大家去工作，而是給大家更多的自由。

　　AI科技評論：很多人稱你為北大00后學霸、天才，如果讓你重新定義自己，你喜歡怎么稱呼自己？

　　胡雅婷：在青春期，可能會用標簽給自己定義，但創(chuàng)業(yè)對我來說就是去掉標簽的過程。我就是希望我創(chuàng)造的這些東西可以不被定義。我希望自己創(chuàng)作的產品會是一個高于自我的存在，我就是不想要被定義才會去做這些事情。

　　胡雅婷：我很喜歡皮克斯，很關注他們整個創(chuàng)業(yè)的過程以及創(chuàng)造的方法。一開始關注是因為三維，最早提出三維Mesh的發(fā)明人就是皮克斯的創(chuàng)始人。

　　他們確實是把新的技術和藝術形態(tài)做了很好的結合，回顧他們的整個創(chuàng)業(yè)經歷，他們不會過度的強調技術，更關注到底什么是好的內容？用戶對于好的內容的真實需求是什么樣的？怎么去講一個好的故事？

　　胡雅婷：我們得實現從三維產品到應用的閉環(huán)?，F在各家3D生成，圖片生成3D到3D文件，我覺得它就是一個很薄的工具。

　　但是如果可以實現生成動畫，用戶可以導出文件直接發(fā)布成一個新媒體視頻，并且這個新媒體視頻又可以成為創(chuàng)作者經濟的來源，這就是一個很好的閉環(huán)。相當于用技術創(chuàng)造了用戶的價值，并且它可以實現更好地增長和規(guī)模化。

　　胡雅婷：偏 IP 以及藝術類的賽道，品牌相應會強一點。它很關鍵的點，首先你得第一個做，要有搶先優(yōu)勢，它和技術搶先優(yōu)勢不一樣，類似迪士尼是第一個做有聲動畫的，大家會比較認這件事情。

　　當然我們需要通過品牌效應，更好地構建創(chuàng)作者的生態(tài)，他們會帶來網絡效應，這不是一個純技術或者產品上的復制就可以被人替代的。

　　胡雅婷：未來會有很大的想象空間，我們在做的 3D 動畫，它和傳統(tǒng)的視頻最不同的就是它本身是一個空間視頻。所以它兼容到下一代的MR設備，就完全會是一個新的互動模態(tài)，類似Vision Pro。

　　在未來的這種空間視頻里，你可以直接和角色互動，你會覺得角色在你面前和你打招呼。這個和之前的內容模態(tài)會完全不同，所以我覺得在這個時代你是有機會構建一個新的內容平臺，去連接新一代的創(chuàng)作者和消費內容的場景。

　　AI科技評論：很多人會覺得 AI 應用其實目前已經到了一個增長的瓶頸，從你個人來看，你覺得 AI應用有未來嗎？

　　胡雅婷：我覺得 AI 應用還得是模型的模態(tài)和應用場景相匹配，如果是一個套殼肯定是不太行的。

　　比如，做4D相當于是新的數據結構，你要找到合適的應用場景并訓練匹配的模型算法，它是可以不斷增長，有一個比較好的循環(huán)。但我覺得這種產品它不可能在今年突然爆發(fā)，在原有數據和用戶數據中需要一定持續(xù)的積累。