2025年12月17日，在中国香港举行的全球图形学域备受瞩目的顶级学术盛会 SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程在3D Gaussian Splatting Reconstruction Challenge（3DGS 重建挑战赛）中凭借自研技术LiteGS出的算法实力和软硬件协同优化能力山南隔热条设备，斩获大赛银奖，再次证明摩尔线程在新一代图形渲染技术上的深度积累与学术界的高度认可。
3DGS：下一代图形渲染的范式革命，开启AI加速的高渲染时代
3D Gaussian Splatting（3DGS，三维高斯溅射）是2023年提出的一项革命3D 场景表示与渲染技术，以可参数化的3D 高斯分布为核心，实现了画质、率与资源占用之间的卓越平衡。与传统 NeRF 相比，3DGS 在保持逼真渲染质量的前提下，将渲染率提升数百至上千倍，并在光线追踪、VR/AR 实时渲染、多模态融等方向展现出强的适应与扩展。
作为近年来快速发展的神经渲染技术，3DGS不仅在三维重建与实时渲染等方向展现出卓越优势，也在更广泛的 AI 场景中具备潜在的基础价值。尤其是在具身智能（Embodied AI）等需要智能体理解并与真实环境交互的前沿域，高质量、低延迟的三维环境建模至关重要。3DGS 以其高保真场景显示、快速优化能力和轻量级结构，为构建准确的世界模型提供了可靠支撑，有助于提升路径规划、环境感知和复杂操作任务的能力。随着 AI 技术向“理解并操作真实世界”方向不断延展，3DGS 正逐渐成为具身智能训练场景中的关键基础技术之一。
正因其对未来图形学技术路线的关键意义，3DGS 已成为全球学术界与产业界竞相投入的研究方向，受到 SIGGRAPH Asia 等机构的高度关注。
致挑战：60秒高质量重建，动3DGS技术走向实用化临界点
本次竞赛为参赛团队设置了具挑战的任务：参赛者需在60秒内，基于主办方提供的真实终端序列（10–30秒）、存在误差的相机轨迹以及终端 SLAM 点云，在短时间内完成完整的3DGS 高质量重建。
主办方以 PSNR（重建质量）与重建速度为综评价指标，力求在完全公开、公正的条件下得出排名。
目前3D Gaussian Splatting Reconstruction Challenge（3DGS 重建挑战赛）的结果及数据集已向全球公开，相关资料可在 SIGGRAPH Asia 官方网站获取（https://gaplab.cuhk.edu.cn/projects/gsRaceSIGA2025/）。
浦银金租始终将服务民营经济纳入国家发展大局，以“五篇大文章”为行动纲，在“双碳”转型、科技自立、产业升级等关键域布局。公司坚决贯彻总行“数智化”战略，依托“商行+租赁”的集团协同经营优势，将金融资源与民营经济的创新动能深度耦。截至2025年一季度末，民营企业相关资产余额600亿元人民币，占公司总资产比例40%，其中制造业、交通运输、绿能源等域成为投放。
这一事件暴露出美国虽然试图吸引外资、动制造业回流，但实际上引资环境令人担忧。
金秋十月，一财经在2025春夏上海时装周M SPACE共创聚谈，发起“可持续时尚：产业策略与社群联结”圆桌对话，邀请深度参与实践的上下游代表，就产业前景与挑战展开多元讨论，进行业内外的思考和行动山南隔热条设备，其中关于绿信任和绿溢价的话题，引发嘉宾热议。
两周前，无问芯穹刚刚迎来2周岁生日，公司创始团队基本来自清华大学电子工程系，平均年龄仅32岁。“人工智能是年轻人的事业，一进门我就感受到了蓬勃朝气。”农行上海市分行党委书记、行长韩国强表示，虽然公司还很年轻，但无问芯穹已成为中国人工智能产业算力基础设施域具代表的新兴技术企业之一。
摩尔线程的技术答卷：以全栈能力实现精度与速度的致平衡
摩尔线程AI团队以参赛编号“MT-AI”进入决赛阶段，在重建精度与率两项指标上取得均衡且亮眼的表现：
平均 PSNR：27.58（位列前三）
重建耗时：34秒（显著先多数队伍）
凭借行业先的3DGS 算法构建能力与软硬件协同优化优势，摩尔线程终获得二等奖（银牌）的优秀成绩。
开放协作：摩尔线程开源3DGS基础库 LiteGS
作为一种新兴的场景表示与新视角成技术，3DGS凭借高渲染质量与实时渲染速度，在计算机图形学与视觉域实现了显著突破。该技术通过数以百万计的各向异三维高斯基元来表示三维场景，以实现逼真的渲染果，塑料管材设备并在自动驾驶、虚拟现实、数字孪生等域展现出巨大潜力。然而，尽管3DGS的渲染速度快，其训练过程却往往需要数十分钟甚至数小时，成为制约其广泛应用的主要瓶颈。现有优化方案往往仅从单一层面入手，难以系统地解决训练过程中的能制约。
为此，摩尔线程自主研发了3DGS基础库LiteGS，次实现了从底层GPU系统、中层数据管理到高层算法设计的全链路协同优化：
在GPU系统层面，摩尔线程创新提出基于“One Warp Per Tile”原则的“Warp-Based Raster”新范式，将梯度聚简化为一次Warp内归约，并结扫描线算法与混精度策略，大幅降低梯度计算开销，同时实现高的像素级统计能力；
在数据管理层，引入“聚类-剔除-压缩”流水线，借助Morton编码以低开销对高斯基元进行动态空间重排，显著提升数据局部，减少缓存失与Warp分支；
在算法设计层，摒弃原有模糊的度量指标，采用更为鲁棒的像素不透明度梯度方差作为致密化的核心判据，识别欠拟区域，其轻量化计算直接受益于底层光栅化器的高统计支持。
通过系统与算法的协同优化，LiteGS在训练率与重建质量上均实现显著先，树立了该域新的能标杆。在达到与当前质量优方案同等水平时，LiteGS可获得高达10.8倍的训练加速，且参数量减少一半以上；在相同参数量下，LiteGS在PSNR指标上出主流方案0.2–0.4 dB，训练时间缩短3.8至7倍。针对轻量化模型，LiteGS仅需原版3DGS约10%的训练时间与20%的参数量，即可实现同等质量，展现出卓越的工程实用与技术
前瞻。
目前，LiteGS已在GitHub平台开源，以动三维重建与渲染技术的开放协作与持续演进。
摩尔线程此次在国际图形学顶会赛事上的获奖，不止是一次竞赛胜利，更是准确把握全球技术发展趋势并引未来图形计算技术方向的战略体现。作为图形学域未来发展的重要方向，3DGS技术对算法与硬件协同提出了高要求。摩尔线程通过创新的算法设计、深度优化的自研硬件以及高的软硬件协同，在本次赛事中展现了卓越的综能力。这一成就，印证了摩尔线程在图形智能计算域技术路径的前瞻与工程可行，并体现了公司将前沿研究快速转化为实践成果的强大执行力。
2025年12月20日-21日，摩尔线程将于届MUSA开发者大会设立技术题，深入探讨3DGS等图形智能技术如何塑造未来，赋能具身智能等前沿域，诚邀您共同关注与探讨。
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