路线图
阶段 1
基础与机器学习基础设施
周期： 2-3 个月
1. 搭建核心基础设施：
- 建立云计算环境（如 AWS、Google Cloud）
- 配置分布式计算系统用于 ML 训练
- 搭建数据存储与管理系统
2. 开发初始 ML 模型架构：
- 设计 3D 场景理解的神经网络架构
- 实现基础训练流程
3. 创建数据摄取系统：
- 开发用户上传游戏录像的 API
- 实现数据预处理与清洗算法
- 建立数据验证与质量保障流程
4. 建立版本控制与 CI/CD 流程：
- 搭建 Git 仓库
- 实现自动化测试与部署流程
阶段 2
数据训练与透明度
周期： 3-4 个月
1. 实现透明的数据训练系统：
- 开发数据溯源追踪
- 创建用户数据贡献监控仪表盘
- 实现数据匿名化与隐私保护措施
2. 加强 ML 模型训练：
- 根据初步结果微调模型架构
- 实现预训练模型的迁移学习
- 开发数据增强技术
3. 创建初步数据标注工具：
- 开发上传内容标记与描述的用户界面
- 实现半自动标注建议
4. 建立 ML 模型评估指标：
- 定义模型质量的关键绩效指标（KPI）
- 实现自动化评估流程
阶段 3
基础 3D 仿真引擎
周期： 4-5 个月
1. 开发核心 3D 引擎组件：
- 实现渲染流程（OpenGL 或 Vulkan）
- 创建基础物理仿真
- 开发场景图与对象管理系统
2. 集成 ML 模型与 3D 引擎：
- 实现实时场景生成的推理流程
- 开发动态加载 ML 生成内容的系统
3. 创建基础世界构建工具：
- 开发简单地形生成系统
- 实现基础对象放置与操作工具
4. 建立资源管道：
- 创建 3D 模型导入与优化系统
- 实现纹理与材质管理
阶段 4
AI 驱动内容生成
周期： 5-6 个月
1. 加强内容生成的 ML 模型：
- 实现 3D 资产生成的生成对抗网络（GAN）
- 开发文本生成场景的自然语言处理（NLP）系统
2. 创建角色系统：
- 实现带骨骼动画的角色模型
- 开发基础 AI 角色行为与路径规划
3. 实现空间感知与交互：
- 开发对象交互系统
- 实现碰撞检测与响应
4. 加强世界构建工具：
- 创建地形、植被和结构的程序化生成系统
- 实现更高级的对象操作与场景编辑工具
阶段 5
高级 AI 与用户体验
周期： 6-7 个月
1. 实现高级角色 AI：
- 开发更复杂的行为树与决策算法
- 实现角色对话的自然语言生成
2. 加强场景理解与生成：
- 提升 ML 模型处理更复杂多样场景的能力
- 实现场景美学的风格迁移技术
3. 开发用户体验与界面：
- 创建直观的场景创建与操作 UI
- 实现实时协作功能
4. 优化性能：
- 实现多层次细节（LOD）系统
- 针对不同硬件优化渲染与物理仿真
阶段 6
Alpha 发布与迭代
周期： 3-4 个月
1. 实现基于提示的体验生成：
- 开发场景创建的自然语言界面
- 集成 ML 模型以解析和执行用户提示
2. 创建首批可玩体验：
- 开发示例游戏与互动场景
- 实现基础游戏机制与系统
3. 建立反馈与迭代循环：
- 开发分析与遥测系统
- 创建用户反馈与 Bug 报告渠道
4. 优化与打磨：
- 进行全面测试与修复 Bug
- 优化多设备多平台性能
阶段 7
Beta 与生态系统发展
周期： 4-5 个月
1. 实现模组支持与 SDK：
- 开发用户创作内容的插件架构
- 为第三方开发者创建文档与示例
2. 加强多人功能：
- 实现实时多人体验的网络层
- 开发托管用户世界的服务器基础设施
3. 改进内容创作工具：
- 开发更高级的 AI 辅助设计工具
- 为用户创作内容实现版本控制与协作功能
4. 建立市场与分享功能：
- 开发用户分享和变现创作的系统
- 实现内容策展与推荐系统
阶段 8
正式上线及未来
周期： 持续进行
1. Trinity 正式上线：
- 完善所有系统与功能
- 确保基础设施的可扩展性与稳定性
2. 持续改进与扩展：
- 根据用户反馈定期更新与新增功能
- 持续进行 ML 模型训练与优化
3. 生态系统发展：
- 培育开发者与内容创作者社区
- 建立内容与技术集成合作伙伴关系
4. 研发：
- 探索新兴技术集成（如 VR/AR、触觉）
- 研究更真实动态世界模拟的先进 AI 技术