尽管3DGS的渲染速度极快，其训练过程却往往需要数十分钟甚至数小时，成为制约其广泛应用的主要 瓶颈。现有优化方案往往仅从单一层面入手，难以系统性地解决训练过程中的性能制约。为此，摩尔线 程自主研发了3DGS基础库LiteGS，首次实现了从底层GPU系统、中层数据管理到高层算法设计的全链 路协同优化。 本报讯(记者李乔宇)12月17日，在中国香港举办的全球图形学领域备受瞩目的顶级学术盛会 SIGGRAPHAsia2025上，摩尔线程智能科技(北京)股份有限公司(以下简称"摩尔线程")在 3DGaussianSplattingReconstructionChallenge(3DGS重建挑战赛)中，凭借自研技术LiteGS出色的算法实力 和软硬件协同优化能力，斩获大赛银奖。 3DGaussianSplatting(3DGS，三维高斯溅射)是一项革命性的3D场景表示与渲染技术，不仅在三维重建与 实时渲染等方向展现出卓越优势，也在更广泛的AI场景中具备潜在的基础价值。 通过系统与算法的协同优化，LiteGS在训练效率与重建质量上均实现显著领先，树立了该领域新的性能 标杆。在达到与当前质量最优方案同等水平时，LiteGS ...

文章核心观点 - 摩尔线程在SIGGRAPH Asia 2025的3DGS重建挑战赛中凭借自研的LiteGS技术获得银奖，证明了其在下一代图形渲染技术上的算法实力和软硬件协同能力[1] - 3DGS是一项革命性的3D场景表示与渲染技术，相比传统NeRF，能在保持画质的同时将渲染效率提升数百至上千倍，并被视为具身智能等前沿领域的关键基础技术[4][7] - 摩尔线程通过开源其全栈优化的3DGS基础库LiteGS，旨在推动技术开放协作，其方案在训练效率和模型轻量化上树立了新的性能标杆[18][24][27] 3DGS技术概述与行业意义 - 3DGS以可参数化的3D高斯分布为核心，实现了画质、效率与资源占用的卓越平衡[4] - 该技术为具身智能等需要与真实环境交互的领域提供了高质量、低延迟的三维环境建模支撑，有助于提升路径规划和环境感知能力[7] - 因其对未来图形学技术路线的关键意义，3DGS已成为全球学术界与产业界竞相投入的研究方向[8] SIGGRAPH Asia 2025挑战赛详情 - 竞赛任务极具挑战性，要求参赛者在60秒内，基于存在误差的相机轨迹和终端SLAM点云，完成完整的3DGS高质量重建[10] - 主办方以PSNR（重建质量）与重建速度为综合评价指标进行权威排名[12] - 比赛结果及数据集已向全球公开[13] 摩尔线程参赛表现与技术方案 - 摩尔线程AI团队以“MT-AI”参赛，在重建精度与效率上取得均衡表现，最终获得银奖[16] - 具体比赛数据显示，其方案平均PSNR为27.58，重建耗时34秒，在效率上显著领先多数队伍[17][20] - 公司自主研发的LiteGS基础库实现了从底层GPU系统、中层数据管理到高层算法设计的全链路协同优化[20][21] LiteGS技术的核心优势与性能数据 - 在GPU系统层面，创新提出基于“One Warp Per Tile”原则的“Warp-Based Raster”新范式，大幅降低梯度计算开销[21] - 在数据管理层，引入“聚类-剔除-压缩”流水线，显著提升数据局部性，减少缓存失效[21] - 在算法设计层，采用像素不透明度梯度方差作为致密化判据，精准识别欠拟合区域[21] - 性能表现突出：在达到同等质量时，LiteGS可获得高达10.8倍的训练加速，且参数量减少一半以上[25] - 在相同参数量下，LiteGS的PSNR指标超出主流方案0.2–0.4 dB，训练时间缩短3.8至7倍[29] - 针对轻量化模型，LiteGS仅需原版3DGS约10%的训练时间与20%的参数量，即可实现同等质量[29] 公司的战略布局与后续行动 - 此次获奖是公司准确把握全球技术发展趋势并引领未来图形计算技术方向的战略体现[28] - 公司计划在2025年12月20日至21日的首届MUSA开发者大会上设立技术专题，深入探讨3DGS等图形智能技术如何赋能具身智能等前沿领域[28] - 摩尔线程已将LiteGS在GitHub平台全面开源，以推动三维重建与渲染技术的开放协作与持续演进[27]