第198章 绝地之光 架构革命（1/2）

“专利绞杀”的阴云笼罩着“明图智造”的国际化和数字孪生战略的推进。在美欧法院的诉讼程序漫长而昂贵，自主研发替代算法也需要时间，市场机会窗口正在收窄。被动防御和跟随模仿无法赢得未来。林渊深知，面对这种底层技术的专利壁垒，唯有进行一场颠覆性的“架构革命”，从根本上改变游戏规则，才能实现“绝地之光”，彻底跳出对手设定的战场，甚至反将一军。

这场“架构革命”的灵感，源于“渊明系”自身的技术积累的交叉融合。在一次针对专利困境的跨部门头脑风暴会上，“轩辕”ai芯片架构师和“伏羲”类脑芯片研究员的一次偶然交流，碰撞出了火花：既然传统基于多边形网格的3d模型处理方式专利壁垒森严，我们能否抛弃网格，换一条赛道？能否利用“渊明”在ai和新型计算架构上的优势，开创一种基于神经渲染（nerf：神经辐射场）和隐式表达的全新数字孪生构建与渲染方式？

这个想法石破天惊！传统的数字孪生需要构建精细的3d模型，数据量大，处理复杂。而神经渲染技术，仅需通过少量图像或视频数据，就能通过ai模型学习出空间的连续隐式表达，实现逼真的渲染和视角合成，且天然支持超分辨率、遮挡推理等高级特性。这不仅能完美绕开所有基于传统图形管线的专利，更可能带来数据采集成本大幅降低、模型体积指数级缩小、渲染真实感跃升的革命性优势！

林渊立刻意识到其中的巨大潜力，当场拍板：“成立‘烛龙’绝密项目组！我亲自督战！资源无限量支持！目标：打造全球首个面向工业级应用的实时神经渲染数字孪生引擎！”

“烛龙”项目组汇集了“渊明”最顶尖的ai算法专家、图形学博士和硬件工程师。挑战是巨大的：如何将目前多用于静态场景、耗时长、计算量巨大的神经渲染技术，改造成能满足工业场景实时交互、高保真、低延迟要求的引擎？如何设计专用的ai加速芯片架构来支持？

团队进入了封闭开发状态，日夜兼程。他们创新性地提出了分层神经辐射场和基于“轩辕”芯片优化的分布式训练推理框架，并尝试将“伏羲”芯片的事件驱动特性用于动态场景的稀疏更新。经历了无数次模型崩溃、渲染闪烁、延迟过高的失败。