交叉领域：3D强化学习
什么是3D强化学习
简单来说，3D强化学习是指让智能体（Agent）置身于一个三维环境中，通过强化学习（RL）算法，学习如何感知空间、理解物理规律，并执行复杂的动作以完成目标。
它不再是处理一张静态的图片，也不再是玩简单的红白机游戏，而是要求AI具备以下能力：
- 空间感知能力：理解深度、距离、视角变换和物体遮挡。
- 物理交互能力：理解重力、摩擦力、碰撞体积。
- 连续决策能力：在三维空间中进行导航（Navigation）或操作（Manipulation）
一句话定义：3D RL是赋予AI在三维世界中“身体”和“大脑”的技术，是通往具身智能（Embodied AI）的关键钥匙。
与传统强化学习有何不同
相比于传统的强化学习，3D RL面临着完全不同的挑战和特性：
A. 状态空间（State Space）的复杂性
传统RL：状态可能只是棋盘的位置，或者是2D屏幕的像素矩阵。
3D RL：输入通常是第一人称视角的RGB-D图像（带深度的视觉信息）、激光雷达（LiDAR）点云，甚至是本体的关节角度。数据量巨大且是非结构化的。
B. 动作空间（Action Space）的自由度
传统RL：动作通常是离散的（上下左右、A/B键）。
3D RL：动作通常是连续的6自由度（6-DoF），比如控制机械臂的精确旋转角度，或者无人机在空中的三维轨迹。
C. 物理引擎的依赖
3D RL高度依赖仿真环境（Simulators）。为了训练AI，我们需要在Unity、Unreal Engine、Isaac Gym或MuJoCo等物理引擎中构建逼真的虚拟世界，让AI在里面“试错”。
主要应用场景
机器人与具身智能 (Robotics & Embodied AI)
这是3D RL最核心的战场。
- Sim2Real（仿真到现实）：在虚拟的3D环境中训练机器人学会走路、抓取杯子、开门，然后将训练好的模型迁移到真实的物理机器人上。这避免了在真实世界中训练的高昂成本和损坏风险。
- 灵巧手操作：教机械手像人类一样转笔、拧瓶盖。
自动驾驶 (Autonomous Driving)
自动驾驶汽车本质上就是一个在复杂3D城市环境中运行的强化学习智能体。
利用3D RL在CARLA等模拟器中训练车辆应对极端路况、行人横穿和复杂立交桥。
游戏与元宇宙 (Gaming & Metaverse)
智能NPC：不再是按照脚本巡逻的傻瓜敌人，而是能利用3D地形进行战术掩护、包抄玩家的高智商对手。
程序化内容生成：利用RL自动生成复杂的3D关卡地形，或者自动摆放室内家具布局。
3D视觉与生成 (3D Vision & Generation)
这是一个较新的方向。利用RL智能体作为“摄影师”或“雕刻家”，在3D空间中主动寻找最佳视角来重建3D模型，或者通过一系列动作“雕刻”出3D物体。