本報訊 （記者李喬宇）12月17日，在中國香港舉辦的全球圖形學領域備受矚目的頂級學術盛會SIGGRAPHAsia2025上，摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司（以下簡稱“摩爾線程”）在3DGaussianSplattingReconstructionChallenge（3DGS重建挑戰(zhàn)賽）中，憑借自研技術LiteGS出色的算法實力和軟硬件協(xié)同優(yōu)化能力，斬獲大賽銀獎。

    3DGaussianSplatting（3DGS，三維高斯濺射）是一項革命性的3D場景表示與渲染技術，不僅在三維重建與實時渲染等方向展現出卓越優(yōu)勢，也在更廣泛的AI場景中具備潛在的基礎價值。

    盡管3DGS的渲染速度極快，其訓練過程卻往往需要數十分鐘甚至數小時，成為制約其廣泛應用的主要瓶頸。現有優(yōu)化方案往往僅從單一層面入手，難以系統(tǒng)性地解決訓練過程中的性能制約。為此，摩爾線程自主研發(fā)了3DGS基礎庫LiteGS，首次實現了從底層GPU系統(tǒng)、中層數據管理到高層算法設計的全鏈路協(xié)同優(yōu)化。

    通過系統(tǒng)與算法的協(xié)同優(yōu)化，LiteGS在訓練效率與重建質量上均實現顯著領先，樹立了該領域新的性能標桿。在達到與當前質量最優(yōu)方案同等水平時，LiteGS可獲得高達10.8倍的訓練加速，且參數量減少一半以上；在相同參數量下，LiteGS在PSNR指標上超出主流方案0.2–0.4dB，訓練時間縮短3.8至7倍。針對輕量化模型，LiteGS僅需原版3DGS約10%的訓練時間與20%的參數量，即可實現同等質量，展現出卓越的工程實用性與技術前瞻性。目前，LiteGS已在GitHub平臺全面開源。

（編輯 黃力）