在人工智能与三维视觉技术迅速发展的背景下，一支由学生组成的科研团队——具身智能多模态共生体团队，围绕当前热门的三维重建方法3D Gaussian Splatting(3DGS)开展深入研究，并在算法优化方向取得阶段性成果，展现出青年科研力量的创新潜力。

3DGS作为近年来兴起的三维重建方法，因其高质量渲染效果和实时性能受到广泛关注。然而，在实际应用中，该方法仍面临计算效率不足、模型冗余较高以及复杂场景表现不稳定等问题。针对这些挑战，该学生团队在有限资源条件下，从算法结构本身入手，开展系统性优化探索。

图1 本科生团队对3dgs核心问题进行探讨

团队成员通过自主学习与反复实验，从3DGS的表示方式与训练机制出发，对高斯分布参数更新策略进行了改进，并设计了针对冗余点的筛选与控制方法，有效降低了无效计算。同时，在渲染流程上进行了针对性优化，使整体系统在保持重建质量的前提下具备更高的运行效率。

图2 学生团队针对3dgs算法进行实验

实验结果表明，该方法在多个公开数据集上均实现了更快的收敛速度与更稳定的渲染表现，尤其在复杂结构与细节区域表现出良好的鲁棒性。相关成果不仅验证了学生团队在算法研究方面的扎实能力，也体现了其从问题分析到方案落地的完整科研素养。

图3 3dgs渲染后图像

图4 3dgs渲染后点云图像

与依赖复杂设备或多模态融合的研究路径不同，该团队选择专注于算法本身的优化，在“轻量化”和“高效率”方向上进行探索。这种从基础出发、稳扎稳打的研究思路，使成果具备更强的可推广性与实际应用价值。

团队成员表示：“我们希望通过自己的努力，把课堂所学转化为真正可用的技术成果。虽然我们还是学生，但同样可以在前沿领域中做出有价值的探索。”

在项目推进过程中，团队通过分工协作、持续迭代与自主攻关，逐步完成从理论理解到算法实现的全过程。这一经历不仅提升了成员的科研能力，也增强了团队的凝聚力与创新意识。

本次研究成果体现了学生团队在三维视觉领域的探索深度与实践能力，为3DGS算法优化提供了一种可行路径，也展现了高校学生在人工智能前沿方向中的活跃表现。

关于团队：

具身智能多模态共生体团队是一支以学生为主体的科研团队。团队成员来自相关专业方向，通过自主学习与项目驱动开展科研实践，致力于在真实问题中探索高效、可落地的技术。

图5 具身智能多模态共生体本科生团队

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