SIGGRAPH 2026 将 AI 作为创意伙伴，贯穿研究、艺术与产业
从艺术画廊到技术研讨会，大会探讨人工智能如何增强艺术家、研究人员和技术专家的工作
在 SIGGRAPH 2026 上，人工智能并不局限于单一板块。它贯穿大会几乎所有项目——从互动装置和同行评议的研究，到实践工作坊、社区讨论和行业主导的培训。这场全球领先的计算机图形与交互技术会议将于 7 月 19 日至 23 日在洛杉矶会议中心举行，展示 AI 如何被用于拓展而非取代人类的创造力。
“AI 正在以多种方式出现，从研究领域到大会的艺术层面——在那里，它不是作为一种替代手段，而是作为一种增强手段，来提升参会的优秀艺术家和技术专家们所做的工作，”SIGGRAPH 2026 大会主席 Chris Redmann 表示。“计算机图形学、物理学和 AI 之间的界限正变得模糊，这为计算机图形学研究开辟了新的视野和路径，也带来了新的交互模式，使物理世界和数字世界变得更加互补。”
（Paige Bailey / Veo 3.1 Lite 团队 / NanoBanana 2 团队 / Genie 3 团队）
SIGGRAPH 2026 的亮点体验
在今年众多 AI 相关亮点中，艺术画廊装置作品《漫长的坠落：潜入海洋的鲜活记忆》追踪了浮游生物的微观劳作——这些地球气候的无声建筑师，参观者将从多佛白崖下降，穿过飘落的海洋雪。该作品基于斯坦福大学 Prakash 实验室在 18 次考察中收集的重力机器数据，配备了一件“浮游生物乐器”，并由 AI 复现的 Rachel Carson 的声音进行叙述。艺术家包括东北大学和东京大学的 Jiabao Li、斯坦福大学的 Manu Prakash、德克萨斯大学奥斯汀分校的 Will Tallent，以及德克萨斯农工大学的 Michael Bruner。
同样在艺术画廊中，约克大学的 Sihwa Park 带来的《扩散电视》通过一台怀旧的 CRT 电视机，揭开了 AI 扩散模型的神秘面纱。通过转动电视的旋钮和天线，观众可以在三个频道间切换：过去的灭绝动物、现在的濒危物种，以及由 AI 生成的未来推测性生物，观看杂乱的数据逐渐演变为可识别的形态。
艺术论文《光之建筑：将 AI 黑箱转化为沉浸式体验》，由 Yiyun Kang 工作室和韩国科学技术院的 Yiyun Kang 创作，将无形的算法结构物理转化为动态光和空间音频，为传统的可解释 AI 提供了一种感官替代方案。
在空间叙事项目中，《狗行：通过伴侣机器人叙事人机对齐》记录了两位艺术家兼研究人员共同“养育”一对机器狗的过程，融合人类与机器的视角，探索真实性、具身性与合成陪伴。贡献者包括加州大学圣地亚哥分校的 Robert Twomey 和 The Awareness Lab 的 Jesse Fleming，两人均隶属于阿瑟·C·克拉克人类想象中心。
实践课程邀请参会者直接使用新兴工具。在《四维造梦：用 Gemini、Genie 和 Veo 生成媒体》中，Google DeepMind 工程师在 Paige Bailey（DeepMind 和 Google）的带领下，带领参会者超越静态像素，进入可探索、可游玩的世界，亲手使用 NanoBanana Pro 进行推理概念艺术创作，使用 Veo 3.1 生成视频，使用 Genie 3 将图像和文本转化为交互世界。在《量子隐形传态的动手编程与运行》中，Andrew Glassner 教参与者编写并运行量子计算代码，然后在高质量模拟器上编程量子隐形传态算法，将量子比特的状态传输给搭档，由后者解码以揭示秘密信息。
技术工作坊：人与 AI 共同创作
技术工作坊承载了大会大部分的 AI 相关活动。“生成艺术中的人-AI 共创：图形方法、系统与应用”将 AI 视为支持探索、迭代和艺术表达的创作伙伴，而非自动化工具，演讲者来自 NVIDIA、布朗大学、华盛顿大学、麻省理工学院（MIT）、香港科技大学（广州）、加州大学圣巴巴拉分校和斯坦福大学。“线条与心智：艺术、心理学和计算机图形学中的视觉抽象”探讨抽象在人类与 AI 共同创作中所扮演的角色，参与者包括漫画家兼理论家 Scott McCloud，以及来自斯坦福大学、MIT CSAIL 和 Adobe 研究院的研究人员。
第十届“用于创意视觉内容生成、编辑与理解的 AI”汇集了学术研究人员和当前视频生成模型背后的技术架构师，以弥合原始视觉标记与电影语言之间的鸿沟。“Graphics4Science 2026：面向跨尺度可靠科学仪器的图形学”聚焦于 AI 驱动的科学发现，从计算成像到分子结构的生成建模；而“用于图形和 AI 的可微分物理”则探讨可微分模拟如何改变图形学、机器人学、3D 视觉、设计和制造。
“AI 是一件令人兴奋的事情，不是需要恐惧的东西，也不是需要过度炒作的东西。这是一项非常酷的技术，让我们能够做到以前做不到的事情，而 SIGGRAPH 处于有利位置，可以在没有主流炒作和危言耸听的情况下探索 AI，”SIGGRAPH 2026 技术工作坊主席 Adam Bargteil 表示。
从社区对话到课堂与产业展区
社区成员齐聚一堂，主持充满活力的 Birds of a Feather 分会，就塑造计算机图形学、交互技术及其他领域未来的新兴主题和跨学科创新展开对话。AI 贯穿今年的议程。“最后的 20%：将生成式 AI 推送到可交付的画面”汇集了来自 Foundry、RSP 和 NVIDIA 的艺术家、流程工程师和工具构建者，探讨将 AI 的速度与传统工作流程的控制相结合的管线，同时保持艺术家的主导权；而“掌控画面：AI 视觉效果、生成式视频与合成的未来”则追问，随着重新照明、背景转换和画面风格开发越来越多地在拍摄后进行，艺术家实际上还能保留多少控制权。“机器编舞：AI、舞蹈与具身表演的未来”邀请艺术家、技术专家和研究人员审视 AI 如何重塑运动、创作主体性和运动中的身体。以现场演示为驱动的“AI3D 前沿：面向 3D 的 AI BOF #4”则继续作为黑客、艺术家、研究人员和独立创作者的聚集地，共同构建那些定义 AI 在 3D 领域未来发展方向的、奇特的早期混合型事物。
在课堂方面，AI 成为 7 月 20 日（周一）“教育者日”的核心议题，当天的六场会议中有一半直面技术如何重塑教学。小组讨论“AI 转折点：对下一代 3D 艺术家的真正意义”，由 Adobe 的 Alwyn Hunt 主持，汇集了一位大学教授、一位自学成才的独立创作者、一位 CG 制作资深人士和一位 Adobe 行业策略师，共同探讨当 AI 承担了学生过去需要花费数年时间学习的技术执行工作时，教育者应该重点关注什么。在“NVIDIA：AI 如何改变教育”中，NVIDIA 的 Jacob Liberman 主持讨论，基于 NVIDIA 深度学习学院和 AI 驱动的学习平台 Studyfetch，探讨生成式 AI 和大语言模型如何实现个性化学习、加速技能培养并普及教育机会。在“塑造未来的故事讲述者：整合先进的 3D、AI 和虚拟制作工作流程”中，Foundry 的 Juan Salazar 主张教授技艺背后的核心概念，而不仅仅是技术步骤，并培养懂得如何评估和指导自己工具的艺术人才。
在产业方面，NVIDIA 将于 7 月 21 日（周二）用一整天的时间聚焦图形与 AI 的融合，即“NVIDIA 物理 AI 日”。NVIDIA 的 Ming-Yu Liu 以《世界模型：物理 AI 的前沿，由图形解锁》开场，介绍开放前沿世界模型 NVIDIA Cosmos 3，并探讨为何 3D 图形对于 AI 感知、理解、生成和模拟世界的能力至关重要。
这一天的多场会议共同讲述了物理 AI 世界是如何被构建出来的。NVIDIA 的 Aaron Luk 从数据入手，展示 OpenUSD 如何为 AI 智能体和开发者提供他们可以指挥、检查和信赖的 3D 场景。Lightwheel 的 Jonathan Stephens 和 Palatial 的 Steven Ren 将这些场景转化为可仿真的世界，然后这些世界投入实际应用：在实时数字孪生中帮助 Rivian 加速汽车设计；在一个物理感知仿真应用中，由 NVIDIA 的 Damien Fagnou 与 AI 智能体联合主持 Lexi 现场组装；以及在自动驾驶仿真中，在单张 GPU 上实时渲染可驾驶的照片级真实世界。NVIDIA 的 Miles Macklin 介绍了 Newton——这一切底层的开源物理引擎；而一场职业发展小组讨论（参与者来自 NVIDIA、Keywords Studios 和 Miris）则将话题带回“人”本身，追溯 3D 图形技能如何转化为机器人、AI、仿真和数字孪生领域的职业发展。
这场对话远未止步于会议中心。ACM SIGGRAPH 博客文章，包括《AI 不仅仅是关于机器——更是关于人》和《从上方追踪生命》，记录了社区如何思考 AI 在创意工作中的角色。欲浏览完整的 AI 相关活动安排，请访问大会日程并立即注册参加 SIGGRAPH 2026。
