三维重建技术通过构建物理空间的数字化复刻，为智能制造、数字孪生等关键领域提供核心支撑。近年来，以3D高斯泼溅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）为代表的新型显式渲染技术在重建效率与动态场景适应性上取得显著突破，展现出强大的工业应用潜力。8月22日，CCF YOCSEF青岛“智绘工业三维：3D高斯泼溅的规模化落地挑战与产业实践”技术论坛在烟台大学举办。本次论坛活动聚焦3DGS规模化落地所面临的核心挑战，深入探讨其对传统三维重建范式的技术革新价值，分析在复杂工业场景中如材质反光、结构遮挡、动态变化等问题下的实际应用瓶颈。同时，论坛从算法研发、数据采集、系统集成到平台部署等全链条关键环节，探索推动3DGS技术从实验室走向真实生产线的可行路径。论坛汇聚了产学研用多方力量，分享典型应用案例与产业实践经验，期望推动3DGS与工业制造深度融合，为其构建系统化、可复制、可推广的产业实践模式与技术生态提供有力支撑。

本次论坛由中国计算机学会（CCF）主办，CCF YOCSEF青岛学术委员会承办，烟台大学计算机与控制工程学院、青岛算能科技有限公司、山东智麟科技有限公司共同合作支持。论坛执行主席由CCF YOCSEF青岛AC委员、烟台大学阎维青教授与CCF YOCSEF青岛AC委员、山东科技大学张雪副教授共同担任。线上主席则由CCF YOCSEF青岛AC委员、哈尔滨工业大学（威海）李春山副教授和CCF YOCSEF青岛AC委员、山东大学（威海）徐东亮副教授携手出任。论坛邀请到了山东科技大学教授周杰韩、南京大学副教授姚遥和中国科学技术大学教授张举勇担任引导发言嘉宾，并邀请到了南京大学李元淇、苏交科集团符润泽、深圳大学吕辰雷担任思辨嘉宾。

活动吸引了全国16家高校及企业的30余位专家和师生参与，其中包括中国科学技术大学、南京大学、深圳大学、哈尔滨工业大学、山东大学、中国海洋大学、浙江科技大学、山东科技大学、青岛科技大学、烟台大学等高校代表，以及苏交科集团、算能科技、山东智麟、烟台舜宝网络科技等企业专家，共同围绕相关技术话题展开深入探讨。

图1 部分论坛参与人员合影

论坛开场环节，烟台大学计算机与控制工程学院院长、教授童向荣受邀介绍了由北京大学、清华大学援建，且荣获科技进步奖等多项荣誉的烟台大学以及烟台大学计算机与控制工程学院，同时向参会者表达了欢迎与感谢。

图2 烟台大学计算机与控制工程学院院长、教授童向荣开场发言

论坛引导发言阶段，山东科技大学教授周杰韩以《三维高斯泼溅技术的研究进展》为题，系统介绍了3DGS作为高效三维场景表示与渲染技术的特点及其最新发展。杰韩指出，与神经辐射场（NeRF）相比，3DGS在渲染速度、图像质量和训练效率方面具备显著优势，并支持实时渲染与灵活的场景编辑能力。当前研究围绕少视角重建、运动模糊处理、无先验姿态优化等关键问题展开多方向探索，相关技术已被拓展至动态场景建模与高精度数字人构建等多个领域。展望未来，杰韩提出该技术仍具广阔发展空间，尤其在多模态输入融合、极端环境鲁棒性应用以及AIGC内容生成等方向具有重要价值，有望进一步推动三维视觉技术在真实场景中的大规模落地。

图3 山东科技大学教授周杰韩作引导发言

南京大学副教授姚遥以《高真实感点云可微渲染算法、框架与应用》为题，系统介绍了基于3DGS的可微渲染方法及其研究进展。他指出，尽管3DGS能够实现高真实感的新视点合成，但其原始重建结果难以支持重光照、动态重建等高级图形学任务，限制了实际应用。针对这些挑战，课题组提出多项创新工作：包括支持光照重建的Relightable 3DGS、处理动态场景的Gaussian-Flow算法，以及统一化的Pointrix点云可微渲染框架。同时，团队还实现了从视频到4D、文本到4D的动态场景生成，显著扩展了3DGS的表达能力。在落地应用方面，介绍了校企合作开发的国产化端侧三维重建平台。该平台通过PyTorch与SlangGS优化后端、Vulkan与SlangGS增强前端性能，成功实现了从PC向苹果手机等移动设备的迁移，推动了高真实感三维重建技术在实际场景中的广泛部署。最后姚遥强调，3DGS在动态建模、多模态生成与端侧应用等方面仍具有巨大发展潜力，未来将进一步拓展其在AIGC与数字孪生等领域的应用边界。

图4 南京大学副教授姚遥作引导发言

中国科学技术大学教授张举勇在题为《基于3DGS的数字人建模、驱动与生成》的报告中指出，以3DGS为代表的可微辐射场技术，凭借其强大的拟合与可微分能力，已在三维重建领域实现重大突破，为高真实感数字人的发展提供了坚实技术基础。举勇强调，数字人技术要实现规模化应用，不仅须具备影视级高保真渲染效果，更需突破多模态驱动与智能编辑等关键能力。他表示，其团队已在多个方面取得系列进展：率先实现基于单目视频或单张图像的高质量数字人快速重建，大幅降低制作门槛与成本；研发基于物理仿真的动作与服装驱动技术，提升动态表现的真实感；并实现高精度语音驱动面部表情生成，进一步增强了数字人的交互表现力。这些成果充分展现了3DGS在数字人全流程建模与驱动中的广泛应用潜力。最后举勇展望指出，未来数字人技术的核心突破点将集中于多模态编辑与生成能力，推动虚拟数字人迈向更智能、更易用、更广泛的应用场景。

图5 中国科学技术大学教授张举勇作引导发言

引导发言阶段结束后，论坛进入思辨环节。与会的嘉宾围绕3个议题展开思辨研讨。

思辨议题1：技术落地可行性：在高自由度感知工业应用场景中，基于3DGS显式渲染的场景表示方法，相较于传统基于点云/网格的三维重建方法，是否具备变革甚至替代的潜力？

南京大学李元淇首先做思辨引导发言，从四个方面阐述了3DGS技术的落地可行性：该技术凭借高效渲染和仅需图像即可重建的特性，在工业应用中展现出显著的成本与时间优势，大幅降低了对昂贵设备及专业操作的依赖，适用于快速扫描与即时建模。尽管其在手工—实拍一致性、与传统管线集成等方面仍待突破，但已显示出替代传统点云/网格方法的巨大潜力，未来可通过融入现有工作流实现更广泛的应用。

嘉宾们围绕3DGS技术落地的可行性展开了讨论，认为3DGS技术在高自由度感知的工业应用场景中展现出显著的变革潜力，尤其在渲染效率、成本控制与重建速度方面较传统点云/网格方法具有明显优势。其基于图像的重建方式降低了对昂贵设备与专业操作的依赖，为快速、低成本的数字化建模提供了新路径。

然而，专家们也指出，3DGS目前仍面临多源建模管线一致性、与传统工业流程集成、非视觉维度数据融合等关键挑战。该技术尚不能完全替代传统方法，尤其是在需要高工程可靠性、多模态数据支持及严格误差控制的工业数字孪生场景中。

总之，3DGS更可能走向与传统技术互补融合的发展路径，在视觉呈现、轻量化扫描等领域形成突破，而在结构分析、物理仿真等环节仍需结合现有成熟方法。其最终落地需依靠系统级解决方案与生态支持，而非单点技术替代。只有在技术集成、标准建立与实际场景验证等多方面持续推进，3DGS才能真正实现其在工业中的变革价值。

图6 南京大学李元淇作思辨发言

思辨议题2：产业实践目标定义：在工业场景中成功规模化应用3DGS技术的核心目标应如何定义？特别是在成本控制与重建精度/质量之间，如何确立可量化、可落地的平衡点与评估标准，以构建可规模化复制的产业实践范式？

苏交科集团符润泽首先在思辨引导发言中指出，3DGS技术的应用目标可分为三个层次：一是替代现有管线，提升渲染效率；二是提供智能理解能力，如语义和物理形态的感知；三是实现高维应用，包括动态物理仿真与驱动。他强调，成本与精度的平衡需按任务区分，高价值低精度场景（如工程展示）可优先推广。产业评估应建立科学的OV（操作价值）体系，规模化复制的关键在于使技术“可配置”而非定制，最终目标不是构建单一框架，而是形成持续发展的应用生态。

在关于3DGS技术产业实践目标的探讨中，专家们达成了一定共识，其规模化应用的成功需跳出单一技术维度，围绕工业实际需求构建系统性目标体系：核心目标应定位于解决产业真问题，而非追求技术指标的极致。3DGS的应用需从“可视化工具”升级为“可理解、可仿真、可决策”的赋能平台，突破传统三维数据“沉睡”困境，实现语义理解、动态仿真与业务闭环的深度融合。

在成本与精度的平衡上，需确立任务导向型的分层标准：在高价值展示、快速巡检等场景可适度放宽精度以换取效率与成本优化；而在高可靠仿真、精密测量等环节则需保障严格的工程级标准。评估体系应兼容渲染性能、语义支持度、业务解决效率等多维指标，形成可量化、可审计的OV评估框架。

规模化复制的关键不在于技术通用性，而在于能否构建“可配置、易集成”的生态范式：通过解耦技术模块、支持工作流柔性定制，降低定制化开发成本；同时推动标准建设，实现多源数据与现有CAD/BIM管线的语义级兼容。

特别地，3DGS的产业落地必须嵌入商业逻辑：以整体解决方案而非单一模型输出为核心，通过提升生产效率、降低人力依赖、激活数据价值等可衡量的商业回报，证明其规模化应用的可行性与可持续性。

图7 苏交科集团符润泽作思辨发言

思辨议题3：规模化挑战与突破路径：面向工业制造领域，推动3DGS技术规模化应用面临哪些关键挑战？需要制定哪些产业化实践方案来系统突破这些挑战？

深圳大学吕辰雷首先在思辨引导发言中指出，早期倾斜摄影存在底部纹理杂乱、视角未优化等问题，当前通过结合几何扫描与高精度点云重建，已显著提升数据精度，支撑高要求场景应用。他强调，未来应重点探索3DGS与倾斜摄影的技术融合路径，以互补优势，并深入挖掘在已有高精度点云基础上，3DGS在动态渲染、语义增强及工业工作流集成等环节的不可替代价值，突破现有技术瓶颈。

专家们围绕规模化挑战与突破路径展开了讨论，初步达成共识：在工业制造领域推动3DGS技术规模化应用，仍面临多维度系统性挑战。其核心在于技术与工业知识体系深度融合的不足，尤其在平台基地类场景中，尚未形成与行业逻辑匹配的落地范式；当前视觉技术对工业复杂环境的支撑力有限，且常面临工程准备不足、推进仓促的瓶颈。

面向规模化的突破路径需聚焦以下产业化实践方案：

（1）构建“工业知识-技术融合”路径：将物理属性、功能规则与语义信息嵌入重建流程，推动3DGS从“几何重建”走向“感知-仿真-决策”一体化，与传统高精度点云、倾斜摄影等技术互补融合，拓展其在精细化运维、动态仿真等场景的不可替代性；

（2）制定场景分层与流程优化策略：优先在高价值、易展示场景（如产线数字化展示、快速巡检）中建立应用范本，通过动态服务优化与轻量化集成，降低技术使用门槛，实现“可配置化”而非定制化推广；

（3）推动全链条商业化与生态建设：跳出单点技术框架，构建覆盖重建、存储、应用的全链路解决方案，明确商业化路径（如模型服务化输出），并通过标准化接口与现有工业软件平台集成，实现从技术原型到产品生态的跨越。

唯有将技术落地根植于工业现实需求，在知识融合、流程适配和商业模式上系统突破，3DGS才能真正实现制造领域的规模化价值释放。

图8 深圳大学吕辰雷作思辨发言

图9 部分与会嘉宾思辨组图

图10 烟台大学计算机与控制工程学院副院长、教授郑强与YOCSEF青岛25-26主席、中国海洋大学教授仲国强共同作总结发言

在精彩的思辨环节之后，烟台大学计算机与控制工程学院副院长、教授郑强首先为本次论坛活动作总结发言。他衷心感谢各位嘉宾带来的深度报告和所有与会者富有洞见的观点交锋，指出本次论坛活动切实推动了3D高斯泼溅技术在工业三维领域应用路径的清晰化与共识凝聚。YOCSEF青岛现任主席、中国海洋大学教授仲国强在活动总结中再次感谢与会专家、学者及产业界代表对YOCSEF青岛的持续支持，并强调此类高水平技术对话对促进区域产学研协同与技术创新生态建设具有重要意义。本次论坛活动不仅深入剖析了3DGS规模化和产业化应用的关键挑战，也为未来工业三维智能重建技术的进一步发展指明了方向。

关于本次论坛的后续信息，敬请关注CCF YOCSEF网站（http://www.yocsef.org.cn/）。