让虚拟系统“行为真实”：一位图形学工程师的工程实践与未来蓝图

作者：沈晖

当Snap Inc.的Camera Platform Team（Snap AR）试图为AR滤镜加入逼真的布料动态效果时，他们面临一个看似简单却长期无解的难题：如何在手机有限的算力下，实时模拟布料的拉伸、弯曲、摩擦等复杂物理行为？传统方案要么牺牲真实性，要么因性能开销导致严重卡顿。

正是在这一技术瓶颈期，王涵作为AR布料仿真和AR试穿模块（AR Cloth Simulation and AR Try-on）的技术负责人，于2021年率先提出并实现了一套全新的模块化物理仿真架构。她牵头完成了Lens Studio 4.0中布料仿真功能的完整技术落地，涵盖碰撞、拉伸、弯曲、摩擦、顶点绑定及多属性配置等布料仿真的核心模块，并联合Snap Research设计了基于点的算法API，为架构提供关键支撑。彼时移动AR领域尚无成熟的高保真布料仿真方案，这套架构的落地属于突破性创新，彻底填补了行业空白。

该架构随Lens Studio 4.0于2021年Snap合作伙伴峰会（Snap Partner Summit 2021）上正式发布，同步结合迪士尼电影《黑白魔女库伊拉》（Cruella）元素，作为首个对外展示的高保真布料仿真案例，成功实现了标志性黑白披风随用户动作实时飘动的高保真效果。随后，该方案被集成至Lens Studio的核心物理引擎，成为平台处理高保真布料模拟及相关碰撞交互的核心解决方案与工程基石，为后续移动AR布料仿真技术发展树立了行业标杆。

任职期间，她还以工程负责人身份牵头研发了着色器分析工具（Shader Analyzer），这是一款服务于Lens Studio开发者的内部诊断工具，为平台AR功能的开发优化提供了重要工具支撑。


图为王涵女士受邀出席2022胡润美国U30峰会（Hurun America U30 Summit 2022），作为行业新锐代表，现场分享了其在Snap Inc.主导开发的AR布料仿真技术创新成果及落地经验。

在Snap Inc.积累了高保真物理仿真的工程经验后，王涵将这一能力带入滴滴美国研究院（DiDi Research America, LLC）的自动驾驶赛道，再次应对行业共性挑战。当时自动驾驶算法迭代面临“真实路测成本高昂、极端场景稀缺”的困境，传统LiDAR仿真系统因传感器建模理想化，导致“仿真-现实鸿沟”难以逾越。

作为传感器仿真模块的技术负责人，她带领两名工程师开发了高保真LiDAR仿真系统。该系统基于物理光线投射（physics-based ray casting）与物理渲染（PBR）框架，能够高度还原不同天气、角度及复杂材质下的激光反射特性，生成高度逼真的合成点云数据。她还重点探索了雨雪等恶劣天气场景下的激光雷达仿真算法，通过优化光线散射与材质交互模型，进一步拓宽了系统的工业应用边界。为提升仿真场景的多样性与真实性，她还构建并维护了一个3D资产库，其中包含手工制作的大型车辆模型与基于NeRF和SDF技术重建的小型车辆模型。系统测试验证表明，使用该系统生成的全场景点云数据优化训练出的LiDAR感知模型，在mAP@iou_0.5指标上实现38%的显著提升，大幅增强了算法在复杂道路环境中的感知能力，同时有效降低了对昂贵真实路采数据的依赖。

进入Meta Platforms, Inc.的虚拟人赛道，王涵直面VR沉浸式社交的核心挑战：如何在Quest Pro等消费级设备上实现高保真、结构一致的虚拟化身实时驱动？传统整体建模方法难以兼顾面部表情与头发动态的独立控制，常导致几何冲突与视觉失真。

作为Avatars Platforms Team的软件工程师，她深度参与Codec Avatars项目Pismo版本的研发，助力虚拟化身系统与元宇宙生态的集成落地。她设计并开发了该系统首个通用先验模型，引入面部与头发的解耦表征（disentangled representation），通过分离的几何与纹理重建分支，在uPiCA框架下显著提升了虚拟化身的结构合理性与细节保真度。同时，针对全身体型编解码虚拟化身（Full-body Avatars）的连续拓扑架构，她开发了关键的训练阶段权重调度器，有效保障了模型在复杂姿态下的拓扑一致性。此外，她还为Helios项目（即Quest Pro上Codec Avatar的初始设备端版本）实现了遥测系统与单元测试，为系统在真实设备环境中的稳定性与可维护性奠定了工程基础。

值得注意的是，王涵在多个平台所采用的技术路径——无论是解耦表征、模块化仿真，还是物理驱动的传感器建模，都体现出一种共通的工程哲学：将复杂系统拆解为可独立优化、可组合复用的组件。这种“分而治之”的思路不仅提升了单点性能，更增强了系统的可扩展性与跨平台迁移能力。

支撑这些突破的，是王涵一以贯之的工程信念。从Snap Inc.到滴滴美国研究院（DiDi Research America, LLC），再到Meta Platforms, Inc.（原Facebook公司），并最终加入Amazon Web Services, Inc.，她的职业轨迹始终围绕一个核心准则：再前沿的图形学算法，若不能在真实设备上稳定、高效、规模化运行，就只是实验室里的幻影。正是这一信念，驱使她在高复杂度技术场景中持续打通“算法创新”到“产品落地”的最后一公里，将理论潜力转化为可触达亿级用户的实际体验。

而这种坚持“算法必须落地”的工程能力，在生成式AI时代愈发珍贵。如今，随着生成式AI与神经渲染技术的广泛应用，虚拟内容的逼真度显著提升，但其输出常因缺乏物理一致性而出现失真，例如AR披风穿模、虚拟化身表情崩坏，或自动驾驶仿真点云偏离真实激光反射规律。王涵所构建的物理仿真框架与结构一致性保障机制，恰为这类系统提供了可验证的物理锚点，确保虚拟不仅“看起来真”，更“行为上真”。她的工作，不仅服务于当下产品，更为下一代沉浸式计算奠定了可信、可控、可规模化的技术基座。