近日，网络博彩策略论坛 阎维青教授团队围绕三维场景感知与重建、多模态学习等人工智能前沿方向持续开展科研攻关，取得一系列原创性研究成果。三维场景感知与重建是支撑具身智能、机器人自主导航、虚拟现实、数字孪生等方向发展的关键基础。针对现有三维场景感知与重建方法在复杂环境下面临的几何约束不足、计算资源消耗较高、语义理解与三维重建难以协同等问题，团队开展系统性研究，提出系列创新性理论方法与技术框架。

 在三维场景重建与同步定位（SLAM）研究方向，针对动态场景里物体移动带来几何参考信息不足、机器人定位和地图重建不稳定的痛点，团队研发了Geo2DGS-SLAM 算法。该方法搭建以几何信息为核心的二维高斯溅射 SLAM 框架，通过增加几何约束强化机制，提升系统在物体不断变化的复杂环境里定位、建图的可靠性，为快速、精准地感知三维空间环境提供了新的技术方案。该成果发表于中国人工智能学会会刊《CAAI Transactions on Intelligence Technology》（2026），该刊是国内创办的首本综合性人工智能国际英文期刊。

 在三维场景重建与语义协同方向，面向高斯溅射重建模型规模大、显存开销高、重建与语义分割难以融合的难题，团队提出 HGS-3DSeg 方法，设计身份编码半高斯溅射机制，在保障重建质量的同时降低计算资源消耗，实现三维场景重建与语义分割任务的高效协同。该成果发表于国际机器人与自动化领域权威期刊《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》（2026）。

 在跨模态智能感知方向，面向可见光-红外模态差异大、无监督行人重识别对齐困难的难题，团队提出记忆增强跨模态混合对齐网络 MACHANet，强化跨模态特征关联与语义一致性学习，显著提升无监督跨模态行人重识别性能。该成果发表于国际信息安全领域权威期刊《IEEE Transactions on Information Forensics and Security》（2026）。

 在轻量化三维目标检测方向，面向智能机器人交互场景对轻量化三维感知的应用需求，团队提出动态黎曼几何关系蒸馏方法，挖掘复杂模型内部结构知识，完成高性能检测模型向轻量化模型的知识迁移，在降低计算复杂度的同时维持高检测精度。该成果发表于国际人工智能领域新兴权威期刊《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》（2026）。

 上述系列成果先后获国家自然科学基金、山东省青创科技支持计划、山东省自然科学基金、烟台市创新发展计划等项目以及大深传感科技等企业的资助。

 近年来，网络博彩策略论坛 持续聚焦人工智能前沿方向，积极推进高水平科研团队建设，引导师生面向国家战略需求与产业发展需要开展原创性研究，不断提升学科创新能力和国际影响力。下一步，阎维青教授团队将继续围绕三维重建、多模态智能感知、轻量化人工智能算法等方向开展深入研究，推动相关成果在智能机器人、沉浸式 VR、数字孪生及智慧城市等场景的应用转化，为学校计算机学科建设、高水平科技创新以及区域人工智能产业发展贡献力量。

 相关论文信息

 [1] Weiqing Yan, Tianhao Xie, Liang Liao, Chang Tang. Geo2DGS‐SLAM: Geometry-Driven SLAM With 2D Gaussian Splatting. CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2026.

 [2] Weiqing Yan, Jiahao Li, Liang Liao, Kaile Su. HGS-3DSeg: Identity-Encoding Half-Gaussian Splatting for Memory-Efficient 3D Reconstruction and Segmentation. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2026.

 [3] Tingyu Yang, Weiqing Yan*, Guanghui Yue, Chang Tang. MACHANet: Memory-Augmented Cross Modal Hybrid Alignment Network for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2026.

 [4] Changhong Bu, Weiqing Yan*, Zhaowei Liu, Yongchao Song. Dynamic Riemannian Geometry Relational Distillation for Lightweight 3D Object Detection. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2026.

 作者：郑强   责任编辑：王莹洁   审核：段昕