特斯联全新研究成果聚焦3D场景理解，获IEEE T-PAMI收录
尤其适用于机器人导航、自动驾驶等需要实时语义解析的空间智能场景。
本文为IPO早知道原创
作者｜Stone Jin
据IPO早知道消息，特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队日前发布最新研究成果，提出了一种名为Laser的高效语言引导分割框架，为3D场景理解提供了轻量化、高精度的开放词汇分割方案，推动了语言模型与神经辐射场融合的实用化进程。该框架尤其适用于机器人导航、自动驾驶等需要实时语义解析的空间智能场景，现已被人工智能领域权威学术期刊IEEE T-PAMI （CCF-A，IF 23.6）收录。
这一研究成果在多个现实场景中具备重要的应用价值，特别是在需要高精度、高效率3D场景语义理解的领域。譬如：
在自动驾驶与机器人导航：
自动驾驶车辆和移动机器人需要实时理解周围环境的3D结构与语义信息（如道路、行人、障碍物），以实现安全导航和决策。Laser的训练时间仅需11分钟（传统方法需158分钟），可快速构建3D语义地图。同时，低秩注意力机制能精准识别道路边缘、车道线等细粒度特征，避免模糊边界导致的误判。
在增强现实（AR）与虚拟现实(VR)领域：
AR/VR应用需将虚拟物体精准叠加到真实场景中，要求对3D空间语义有深刻理解。该方案能够确保虚拟物体在不同视角下与真实场景的标注（如墙面、桌面）对齐，避免视觉穿帮；同时能够区分相似颜色物体（如黑白键盘与黑色鼠标垫），提升虚拟物体放置的合理性。通过与3D高斯渲染技术（如3D-GS）相结合，该方案还能够实现实时语义AR效果。
在城市规划与建筑建模领域：
在城市数字化建模中，需对建筑物、植被、公共设施进行语义标注，辅助规划决策。该研究成果支持对罕见物体（如古建筑装饰、特殊标牌）的开放词汇分割，丰富数据标注的覆盖范围；此外，基于Laser, 无需人工标注3D数据，通过多视图图像即可生成带语义的3D模型。
本文来源：IPO早知道
来源：IPO早知道
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