牛津大学研究突破：让死的物体瞬间"活"起来，AI竟能看懂任何东西的关节结构

这项由牛津大学计算机视觉实验室的李如宁、郑传夏、Christian Rupprecht和Andrea Vedaldi，以及剑桥大学的姚宇鑫、Joan Lasenby和吴上哲等人联合完成的研究，发表于2025年12月的计算机视觉顶级会议论文集，论文编号为arXiv:2512.11798。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

生活中到处都是会"动"的物体。衣柜的门可以开合，抽屉能够拉出推入，笔记本电脑的屏幕可以翻折，剪刀的两片刀刃能够张合。这些看似简单的动作，背后其实隐藏着复杂的机械原理。每个可动的物体都由若干个部件组成，这些部件通过铰链、滑轨等连接方式形成一个完整的运动系统。

然而，当我们面对一个全新的物体时，比如一台从未见过的厨房设备或者一件复杂的家具，我们通常需要仔细观察、试探，甚至查阅说明书才能理解它是如何运作的。对于机器人和人工智能系统来说，这个挑战更加严峻。它们需要在没有任何先验知识的情况下，仅仅通过观察一个静止的物体，就准确推断出这个物体的所有可动部分以及它们的运动规律。

这个看似不可能的任务，如今被牛津大学和剑桥大学的研究团队破解了。他们开发出一套名为PARTICULATE的人工智能系统，就像拥有了透视眼一样，能够仅仅通过观察一个静止的三维物体，就完全理解它的内部结构和运动机制。这项技术的突破性在于，它不需要看到物体的运动过程，不需要说明书，甚至不需要知道这是什么物体，就能精确地识别出每个可动部分，并推算出它们的运动方式、运动范围和相互关系。

更令人惊叹的是，这套系统的工作速度极快，只需要大约10秒钟就能完成整个分析过程。相比之下，以往的方法通常需要几分钟甚至几小时的复杂计算。而且，它不仅能分析真实世界中的物体，还能理解由人工智能生成的虚拟三维物体，这意味着我们可以直接从文字描述或图片出发，创造出功能完整的可动三维模型。

这项技术的意义远超学术研究范畴。对于机器人技术而言，这相当于给机器人装上了一双"慧眼"，让它们能够快速理解和操作各种复杂的机械装置。在游戏开发和虚拟现实领域，这项技术可以大大简化三维场景的制作流程。在工业设计和制造业中，它能够帮助工程师快速分析和优化产品的机械结构。

研究团队不仅开发了这套革命性的技术，还创建了一个全新的评估标准，包含220个高质量的三维物体样本，涵盖了从日常家电到复杂机械的各种类型。通过严格的对比测试，PARTICULATE系统在各项指标上都显著超越了现有的最先进方法。

一、破解物体"基因密码"的智能侦探

要理解PARTICULATE的工作原理，我们可以把它比作一位极其资深的机械工程师。当这位工程师第一次看到一台复杂的机器时，他能够凭借丰富的经验，迅速识别出机器的各个组成部分，判断它们之间的连接关系，甚至预测每个部件的运动轨迹。

在传统的计算机视觉领域，让机器理解物体的结构一直是个巨大挑战。早期的方法通常需要对每个物体进行单独的分析和优化，就像为每台机器专门请一位技师进行拆解研究。这种方法不仅耗时耗力，而且难以推广到新的物体类型。

PARTICULATE采用了一种全新的思路。研究团队没有试图为每种物体编写特定的识别程序，而是训练了一个通用的"物体理解专家"。这个专家通过学习大量不同类型物体的结构特征，逐渐掌握了识别物体内在机制的普遍规律。

这个过程就像培养一位万能的机械师。起初，这位机械师可能只懂得修理自行车。但随着接触的机械类型越来越多——从钟表到汽车，从家电到工业设备——他的经验变得越来越丰富。最终，当面对任何一种全新的机械装置时，他都能够运用已有的知识快速理解其工作原理。

PARTICULATE的核心是一个名为"零件关节变换器"的人工智能网络。这个网络的工作方式颇为巧妙。它不是直接分析物体的外观图像，而是将物体转换成一个由无数个点构成的"点云"。每个点都记录着物体表面某个位置的详细信息，包括三维坐标、表面法向量等几何特征。

这种点云表示法的优势在于它的通用性和精确性。无论是简单的门窗还是复杂的机械臂，都可以用相同的方式表示为点云，这为统一的分析处理提供了基础。同时，点云保留了物体的完整三维信息，包括那些在二维图像中容易被遮挡或忽略的内部结构。

为了进一步增强分析能力，研究团队还为每个点添加了语义特征信息。这些特征来自另一个名为PartField的预训练模型，它能够为物体表面的每个位置标注语义含义。比如，在分析一台笔记本电脑时，PartField能够区分哪些点属于键盘区域，哪些点属于屏幕区域，哪些点属于转轴部分。

网络的设计采用了注意力机制，这是目前人工智能领域最先进的技术之一。注意力机制让网络能够自动关注最重要的信息，就像人类专家在观察机械装置时会本能地把注意力集中在关键部件上一样。网络通过多层注意力模块的处理，逐步建立起对整个物体结构的理解。

整个分析过程分为几个相互关联的任务。首先，网络需要识别物体的各个组成部分，将每个点归类到相应的零件中。这就像给物体做"解剖"，准确划分出每个功能单元的边界。接着，网络要确定这些零件之间的层次关系，构建出一个完整的运动链条。最后，网络还要推算每个关节的运动类型、运动轴线和运动范围等详细参数。

二、从静止到运动的神奇转换

PARTICULATE最令人赞叹的能力，就是能够从一个完全静止的物体中"看出"它的运动潜力。这种能力的实现涉及到对物体结构的深层理解和对运动机理的准确推理。

当我们观察一台静止的缝纫机时，专业的机械师能够识别出踏板、飞轮、针杆等各个部件，并且知道踏板的上下运动会通过传动装置转换为飞轮的旋转运动，进而驱动针杆的往复运动。PARTICULATE的工作原理与此类似，但它是通过数学模型和算法来实现这种"专业眼光"的。

在数学表示上，PARTICULATE将每个物体的运动结构描述为四个关键要素的组合。第一个要素是零件数量，即物体总共由多少个可动或固定的组成部分构成。第二个要素是分割方案，也就是如何将物体表面的每个点正确归类到对应的零件中。第三个要素是运动树结构，描述了各个零件之间的连接关系和层次结构。第四个要素是运动约束参数，详细规定了每个连接点的运动类型、运动方向和运动范围。

运动类型的识别是整个系统的核心技术难点之一。在机械学中，最基本的运动形式包括固定连接、旋转运动、直线滑动运动，以及既能旋转又能滑动的复合运动。PARTICULATE需要准确判断每个关节属于哪种运动类型。

对于旋转运动，系统还需要精确确定旋转轴的位置和方向。这个问题比想象中复杂得多。在三维空间中，一根旋转轴可以有无数种可能的位置，即使轴的方向确定了，轴线在空间中的具体位置仍然有无穷多种可能。

为了解决这个难题，研究团队开发了一种"超参数化"的巧妙方法。传统方法试图直接确定旋转轴的精确位置，但PARTICULATE采用了一种更加稳健的策略。它为物体表面的每个点都计算出距离该点最近的轴线位置，然后通过统计分析找出最可能的轴线位置。这就像通过多个观察点的测量数据来确定一个隐藏目标的位置，能够大大提高估算的准确性和稳定性。

运动范围的推算同样充满挑战。对于旋转运动，系统需要确定最大旋转角度和最小旋转角度。对于直线运动，则需要确定最大滑动距离。这些参数的准确性直接影响到最终生成的可动模型是否符合物理规律和实际使用需求。

PARTICULATE的训练过程使用了来自PartNet-Mobility和GRScenes两个大型数据集的3800个标注样本，涵盖了50个不同的物体类别。每个样本都包含了完整的结构标注和运动参数标注，为网络的学习提供了丰富而准确的监督信号。

训练采用了端到端的方式，也就是说，网络的所有组成部分都在统一的目标函数指导下同时进行优化。这种训练方式确保了各个功能模块之间的协调配合，避免了传统分步骤方法中可能出现的错误累积问题。

三、超越传统方法的技术突破

PARTICULATE与以往方法的最大区别在于它的"前馈式"处理方式。传统方法通常需要针对每个新物体进行专门的优化计算，就像为每道菜都要重新调配调料一样繁琐。而PARTICULATE就像一位经验丰富的厨师，只需要看一眼食材就能立即判断出最佳的烹饪方法。

在技术架构上，PARTICULATE采用了transformer网络作为主干。Transformer是近年来人工智能领域最重要的技术突破之一，最初在自然语言处理中取得巨大成功，后来被广泛应用到图像处理、语音识别等各个领域。PARTICULATE是首个将transformer技术成功应用到三维物体结构分析的系统。

网络的输入处理非常精细。对于输入的三维网格模型，系统首先在其表面采样大约10万个点，确保物体的每个面都有足够的点进行覆盖。这些点不是随机分布的，而是经过精心设计：一半的点均匀分布在物体表面，另一半集中在边缘锐利的区域。这种采样策略确保了重要结构特征不会被遗漏。

每个采样点都携带着丰富的信息。除了基本的三维坐标外，还包括该点处的表面法向量（表示表面朝向）以及来自PartField模型的语义特征向量。这些信息通过不同的多层感知机网络进行编码，然后融合成统一的特征表示。

网络的核心部分是8个连续的注意力模块。每个模块都包含三种不同类型的注意力计算：零件查询之间的自注意力、零件查询对点云的交叉注意力，以及点云对零件查询的交叉注意力。这种多重注意力机制让网络能够充分挖掘点与点、点与零件、零件与零件之间的复杂关系。

为了处理不同物体可能具有不同数量零件的问题，PARTICULATE采用了一种巧妙的设计。网络内部维护着16个"零件查询"，这个数量远超过大多数日常物体的实际零件数。在训练和推理过程中，系统通过匈牙利算法自动匹配预测的零件与真实的零件，多余的查询则被忽略。

输出解码采用了专门设计的多头结构。不同的解码头分别负责预测零件分割、运动树结构、运动类型、运动轴向、运动范围等不同方面的信息。这种专业化的设计让每个解码头都能专注于自己擅长的任务，提高了整体的预测精度。

在损失函数设计上，研究团队采用了多任务学习的策略。系统同时优化零件分割的交叉熵损失、运动树的二元交叉熵损失、运动参数的回归损失等多个目标。不同损失项之间的权重经过仔细调节，确保各个任务都能得到充分的优化。

四、令人信服的实验验证

为了验证PARTICULATE的真实效果，研究团队进行了全面而严格的实验评估。这些实验不仅证明了新方法的优越性，还揭示了传统评估方式的一些局限性。

研究团队首先在PartNet-Mobility数据集上进行了测试。这个数据集包含了7个常见类别的物体，是该领域的标准测试平台。但研究团队发现，仅仅在这一个数据集上测试是不够的，因为它的物体类型相对有限，难以充分反映真实世界的复杂性。

因此，团队特别引入了一个全新的评估基准——Lightwheel数据集。这个数据集包含220个高质量的三维物体，覆盖13个不同的类别，每个物体都有精确的人工标注。这些物体的质量和多样性都远超现有的数据集，为更加严格的评估提供了基础。

在评估指标的设计上，研究团队也进行了重要的改进。传统的评估方式往往忽略未匹配的零件，只计算成功匹配零件的性能指标。但这种做法存在严重的缺陷：一个简单粗暴地将整个物体视作单一零件的基准方法，在传统评估下竟然能够取得很好的分数，因为它预测的大零件通常能够与物体的主要部分匹配，而错失的小零件被完全忽略了。

为了解决这个问题，研究团队设计了新的惩罚机制。对于每个未能匹配的预测零件或真实零件，系统都会给予相应的惩罚分数。这样的评估方式更加公平合理，能够真实反映方法对完整物体结构的理解能力。

在零件分割任务上，PARTICULATE在两个数据集上都取得了显著的优势。在Lightwheel数据集上，PARTICULATE的广义交并比达到0.174，而最好的基准方法只有0.144。在PartNet-Mobility数据集上，PARTICULATE的广义交并比更是达到了0.889，远超第二名的0.383。

零件级的倒角距离测试显示了PARTICULATE在精细结构理解方面的优势。这个指标衡量的是预测零件与真实零件之间的几何误差。PARTICULATE在Lightwheel数据集上的倒角距离为0.166，明显低于其他方法的0.171-0.206。

在运动预测任务上，研究团队采用了一种创新的评估方式。由于预测的零件结构可能与真实结构存在差异，直接比较运动参数往往不够公平。因此，团队选择比较完全关节状态下的物体几何形状。也就是说，将每个零件都运动到最大幅度，然后比较整体的几何效果。

这种评估方式的结果令人印象深刻。在完全关节状态的广义交并比测试中，PARTICULATE在Lightwheel数据集上达到0.155，在PartNet-Mobility数据集上达到0.851。整体倒角距离则分别为0.197和0.005，都显著优于对比方法。

研究团队还引入了一个新的"整体物体倒角距离"指标，用于评估预测结果的整体质量。这个指标不依赖零件匹配，而是直接比较完整物体的几何形状。PARTICULATE在这个指标上的表现同样出色，证明了其预测结果的高质量。

特别值得注意的是，PARTICULATE还展现出了良好的跨域泛化能力。研究团队使用Hunyuan3D等最新的文本到三维生成模型创建了各种虚拟物体，然后用PARTICULATE进行分析。结果显示，即使这些物体从未出现在训练数据中，PARTICULATE仍然能够准确识别其结构并预测合理的运动方式。

五、技术细节的精妙设计

PARTICULATE的成功离不开许多精心设计的技术细节。这些看似微小的改进，实际上对最终性能产生了关键性的影响。

在旋转轴估计的超参数化设计中，研究团队发现传统的直接回归方法容易出现过拟合现象。当训练数据有限时，网络往往学会了一些特定的轴线位置，但无法很好地泛化到新的物体。超参数化方法通过为每个表面点预测最近轴线位置，然后取中位数的方式，有效避免了这个问题。

点云采样策略的设计也经过了仔细考虑。均匀采样能够保证物体表面的全面覆盖，而边缘重点采样则确保了关键结构特征的充分表达。两种采样方式的结合，既保证了信息的完整性，又突出了重要特征。

在训练数据的准备上，研究团队对每个物体都随机采样了一个关节状态进行训练。这种做法让网络学会了处理各种不同关节配置的物体，而不是仅仅记住特定状态下的外观特征。这大大提高了网络的泛化能力。

损失函数权重的设计同样经过了精心调节。研究团队发现，旋转范围的预测相对困难，因此将其损失权重设置为0.1，避免这个任务对整体训练产生过大干扰。其他各项损失的权重则通过大量实验确定，确保各个子任务都能得到充分优化。

在推理阶段，PARTICULATE采用了连通分量细化的后处理步骤。对于那些本身就具有明确连通分量结构的手工制作物体，系统会确保同一连通分量内的所有面都被分配到同一个零件中。这种细化处理进一步提高了分割结果的合理性。

网络架构中注意力机制的具体实现也有独特之处。为了控制计算复杂度，研究团队没有在点与点之间应用自注意力，而是只在零件查询之间以及零件查询与点之间应用注意力。这种设计既保持了必要的表达能力，又确保了计算效率。

在部署优化方面，PARTICULATE支持GPU并行计算，能够同时处理多个物体。在单块H100 GPU上，系统能够在10秒内完成一个复杂物体的完整分析，这个速度比传统的优化方法快了几十倍甚至几百倍。

六、广阔的应用前景与深远影响

PARTICULATE技术的突破不仅代表了学术研究的进步，更预示着多个行业的深刻变革。这项技术就像一把万能钥匙，能够打开连接虚拟世界与物理世界的大门。

在机器人技术领域，PARTICULATE为机器人提供了前所未有的"物体理解"能力。以往，机器人要学会操作一个新物体，通常需要大量的人工编程或者漫长的试错学习。现在，机器人只需要"看"一眼，就能理解物体的结构和操作方法。这意味着家用机器人将能够更加智能地处理各种家务任务，工业机器人也能够快速适应新的生产线和新的产品类型。

在游戏和娱乐产业中，PARTICULATE能够大幅简化三维内容的制作流程。游戏设计师以往需要花费大量时间手动为每个物体设置关节和运动参数，现在这个过程可以完全自动化。更令人兴奋的是，结合最新的文本到三维生成技术，创作者可以直接从文字描述生成功能完整的可动三维物体。

虚拟现实和增强现实技术也将从中受益匪浅。在虚拟环境中，用户期望能够自然地与各种物体进行交互。PARTICULATE让虚拟物体具备了真实的物理行为，大大提升了沉浸感和交互体验。在增强现实应用中，系统能够分析真实物体的结构，为用户提供更加精确的操作指导和信息标注。

在工业设计和制造领域，PARTICULATE可以作为智能分析工具，帮助工程师快速理解和评估产品设计。设计师可以创建概念模型，然后立即看到其运动效果，大大加速了设计迭代过程。在逆向工程中，这项技术能够帮助工程师快速分析竞争产品的机械结构。

教育领域同样蕴含着巨大的应用潜力。在机械工程、工业设计等专业课程中，PARTICULATE可以作为教学工具，帮助学生更好地理解复杂机械装置的工作原理。学生可以上传任何感兴趣的物体图片，立即获得详细的结构分析和运动演示。

医疗器械行业也可能从这项技术中获益。许多医疗设备都具有复杂的机械结构，PARTICULATE能够帮助医护人员更好地理解设备的操作方法，也能协助设备制造商优化产品设计。

在文物保护和考古研究中，PARTICULATE为研究古代机械装置提供了新的工具。考古学家可以通过三维扫描获得古代机械的精确模型，然后使用PARTICULATE分析其可能的工作方式，重现古代工匠的智慧。

然而，这项技术的推广应用也面临一些挑战。首先是数据质量问题。PARTICULATE的训练数据主要来自精心制作的数字模型，而真实世界的物体往往存在磨损、变形等复杂情况。其次是计算资源需求。虽然推理速度已经很快，但对于大规模应用来说，仍然需要考虑成本效益。

另一个需要关注的问题是安全性和隐私。在某些敏感应用场景中，物体结构信息可能涉及商业机密或安全考虑。如何在享受技术便利的同时保护这些敏感信息，是未来需要解决的重要课题。

尽管存在这些挑战，PARTICULATE技术的潜力仍然是巨大的。随着三维扫描技术的普及和计算能力的提升，我们有理由相信这项技术将在未来几年内得到广泛应用，为人类与机械世界的交互方式带来革命性的改变。

七、研究背后的深层洞察

PARTICULATE的成功不仅仅是技术层面的突破，更体现了研究团队对人工智能发展方向的深刻理解和前瞻性思考。

在技术路线的选择上，研究团队做出了一个关键性的决策：不试图从零开始生成三维物体，而是专注于理解现有物体的结构。这种选择看似保守，实际上却体现了对当前技术发展阶段的准确把握。生成式模型虽然炙手可热，但在精度和可控性方面仍有不足。通过分析现有物体，PARTICULATE能够充分利用现有的高质量三维生成模型，实现优势互补。

数据集的构建也反映了研究团队的用心。除了使用现有的PartNet-Mobility数据集，团队还特意引入了质量更高的Lightwheel数据集。这种做法不仅提高了评估的严格性，也为后续研究提供了更好的基准。在人工智能研究中，高质量数据集往往比算法创新更加珍贵，因为它们为整个领域的发展提供了坚实的基础。

评估方法的改进同样体现了深层次的思考。传统评估方式的缺陷——忽略未匹配零件——看似技术细节，实际上反映了对评估本质的不同理解。研究团队认为，真正的智能系统应该对整个物体结构有完整的理解，而不是仅仅在部分匹配上做得很好。这种评估哲学的转变，可能会影响整个领域未来的发展方向。

在网络架构设计中，transformer技术的引入也颇具前瞻性。虽然transformer最初是为自然语言处理开发的，但其强大的序列建模能力和注意力机制在三维理解任务中同样展现出巨大潜力。PARTICULATE是较早将transformer成功应用于三维物体结构分析的工作之一，这种跨领域的技术迁移体现了研究者的开阔视野。

从更宏观的角度看，PARTICULATE代表了人工智能从"感知"向"理解"发展的重要一步。传统的计算机视觉主要解决"看到什么"的问题，而PARTICULATE试图回答"为什么这样"和"如何工作"的问题。这种从表象到本质的深入，正是人工智能走向真正智能的必经之路。

研究团队的工作也体现了学术研究与实际应用之间的良性互动。PARTICULATE不是为了发论文而设计的技术展示，而是真正解决实际问题的工具。从机器人操作到游戏开发，从工业设计到教育培训，这项技术在多个领域都有明确的应用价值。这种"顶天立地"的研究风格，正是当前学术界所提倡的方向。

在开源共享方面，研究团队的态度也值得称赞。他们不仅发布了完整的技术论文，还提供了新的数据集和评估标准。这种开放的研究态度有利于整个领域的快速发展，也体现了学术研究的本质使命——推动人类知识的共同进步。

从技术发展的历史脉络来看，PARTICULATE的出现并非偶然。它建立在深度学习、注意力机制、三维几何处理等多个领域近年来的技术积累之上。同时，大规模数据集的可获得性和计算能力的提升也为这类复杂模型的训练创造了条件。PARTICULATE的成功，实际上是整个人工智能生态系统协同发展的结果。

八、面向未来的技术演进

虽然PARTICULATE已经取得了显著的成果，但研究团队对其局限性也有清醒的认识，这些局限性同时也指向了未来的发展方向。

当前最主要的限制来自训练数据的规模和多样性。相比于图像识别领域的数百万样本，PARTICULATE的训练数据只有几千个物体。这种数据稀缺在三维领域是普遍现象，因为三维数据的获取和标注成本远高于二维图像。未来的一个重要发展方向是如何利用自监督学习、无监督学习等技术，从大量无标注的三维数据中学习物体结构的通用规律。

另一个发展方向是提高对真实世界复杂情况的适应能力。当前的PARTICULATE主要在理想化的数字模型上训练，而真实物体往往存在磨损、变形、污垢等复杂情况。如何让系统在这些"不完美"的条件下仍能准确工作，是一个重要的工程挑战。

在技术架构方面，当前的点云表示虽然通用有效，但对于某些特殊类型的物体可能不是最优选择。例如，对于主要由薄板构成的物体，基于表面网格的表示可能更加合适。未来可能需要开发能够自动选择最优表示方式的智能系统。

多模态融合是另一个极具潜力的发展方向。当前PARTICULATE主要依赖几何信息，但在实际应用中，材质、纹理、重量等其他信息也可能对结构理解有重要帮助。例如，金属铰链和塑料铰链的运动特性可能有所不同。如何有效融合这些多样化的信息，是一个值得深入研究的问题。

在应用层面，个性化适应是一个重要趋势。不同用户或不同应用场景对物体结构理解的需求可能有所不同。例如，机器人操作系统可能更关注抓取点和操作序列，而游戏引擎可能更关注视觉效果和动画流畅性。如何让PARTICULATE适应这些不同的需求，是未来产品化的关键问题。

实时性能的进一步提升也是重要目标。虽然当前的10秒处理时间已经很快，但对于某些交互式应用来说仍然不够。特别是在增强现实等领域，用户期望接近实时的响应。这需要在算法优化、硬件加速等多个层面继续努力。

安全性和鲁棒性是另一个不容忽视的方面。在关键应用场景中，系统的错误预测可能导致严重后果。如何让PARTICULATE不仅能够给出预测结果，还能评估自己预测的可信度，是一个重要的研究方向。

从更长远的角度看，PARTICULATE可能只是迈向通用物理智能的第一步。未来的系统可能不仅能理解物体的机械结构，还能理解其热学、电学、化学等各种物理性质。这种全面的物理理解能力，将为人工智能在科学研究、工程设计等领域的应用开辟全新的可能性。

说到底，PARTICULATE的真正价值不仅在于它当前能做什么，更在于它为未来指明了方向。在人工智能从感知走向理解，从被动响应走向主动洞察的发展进程中，PARTICULATE代表了重要的里程碑。它告诉我们，机器不仅能看到世界的表象，也能理解世界的本质规律。这种从表到里、从现象到本质的认知能力，正是人类智慧的重要特征，也是人工智能追求的最终目标。

随着技术的不断进步和应用的不断深入，我们有理由相信，PARTICULATE及其后续技术将为人类与机械世界的交互带来根本性的改变。在这个充满可能性的未来里，每一个静态的物体都可能被赋予生命，每一个机械装置都可能变得智能，而人类的创造力也将得到前所未有的放大和延伸。这项来自牛津大学和剑桥大学研究团队的工作，不仅是一个技术突破，更是通向未来智能世界的一个重要起点。

Q&A

Q1：PARTICULATE技术能分析哪些类型的物体？

A：PARTICULATE可以分析任何具有可动部分的三维物体，包括家具、家电、工具、机械设备等。它既能处理真实世界中扫描的物体，也能分析由AI生成的虚拟三维模型，涵盖从简单的门窗到复杂的机械装置等各种类型。

Q2：PARTICULATE分析一个物体需要多长时间？

A：PARTICULATE的分析速度非常快，只需要大约10秒钟就能完成对一个复杂物体的完整结构分析。这比传统方法快了几十倍甚至几百倍，传统方法通常需要几分钟到几小时的计算时间。

Q3：这项技术在实际生活中有什么用途？

A：PARTICULATE技术应用前景很广泛。在机器人领域，可以让机器人快速理解物体结构并学会操作；在游戏开发中，可以自动为三维物体设置关节和运动效果；在工业设计中，可以帮助工程师分析产品结构；在教育领域，可以作为教学工具帮助学生理解机械原理。