构建物理AI时代3D感知基础 | OPT SuP成果入选CVPR 2026

使机器在复杂环境中准确理解三维空间—这是3D视觉的核心挑战，也是OPT持续研究的关键技术方向。

6月3日至7日，第43届国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2026）在美国丹佛召开，OPT的研究成果— SuP（子云驱动的点云配准方法）成功入选会议Highlight。作为计算机视觉与人工智能领域的顶级学术盛会，本届大会共收到16,092篇投稿，录取率仅为25.42%。OPT论文的入选，不仅标志着国际学术界对OPT技术实力的认可，也展示了其在3D感知基础算法上的不断进步。

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点云配准，是将不同视角、位置的三维数据精确“拼接”到同一坐标系中的关键技术。从多视角拼接、三维重建到工件识别、机器人抓取，均依赖该技术。但在真实工业场景中，由于遮挡、局部扫描和噪声等因素，点云往往不完整，若直接进行“全局匹配”，容易出现误匹配，导致位姿估计失败。

OPT SuP采用“化整为零”的创新策略：优先选取可靠的局部锚点，再通过这些线索恢复整体关系，使低重叠点云配准从“随机搜索”转变为“基于线索的精准匹配”。这项能力增强了机器在复杂环境下的三维感知稳定性，为具身智能和智能制造等应用提供了关键支持。

随着具身智能与工业制造的融合，人工智能正从“数字AI”向“物理AI”演进。大模型能理解文本、图像和视频，但要让机器人真正进入工厂、仓库、实验室和家庭，它必须具备对真实空间的理解能力，而稳定可靠的3D感知正是核心。

OPT长期专注于工业自动化与机器视觉，服务30多个行业，积累了丰富的实际场景经验，并建立了从成像、感知到算法应用的完整技术链。SuP作为其中的重要成果，针对低重叠、遮挡、杂乱等现实难题，提升了机器的三维空间理解能力，为工业智造和具身智能打下坚实感知基础。

从工业检测到三维重建，从机器人操作到物理AI，OPT将持续投入基础视觉技术研发，打造面向真实世界的3D感知体系—让机器在复杂环境中，看得更准、理解更深、行动更稳。