优势很明显，2D视频数据获取容易且成本低廉，现成的资源非常丰富。挑战在于如何保证从2D重建出的3D模型的精度和真实感，以及如何处理遮挡、光照变化等问题。长期来看，如果能够持续优化算法，提高重建质量，这种策略比依赖稀缺的原生3D数据更有潜力，毕竟数据的可扩展性是关键。
这绝对是空间智能走向大众化的关键一步。降低算力门槛意味着更广泛的设备可以运行复杂的空间智能算法，从而催生出大量创新应用。例如，在零售业，可以利用AR技术实现沉浸式购物体验；在工业领域，可以利用机器人进行更精确的自动化操作；在教育领域，可以创造更具互动性的学习环境。此外，个人用户也可以利用移动设备轻松创建和分享3D内容。