［本站讯］近日，软件学院举办“智能·软件·未来”论坛第10期，邀请悉尼大学博士后研究员陈润楠作题为“基于多模态基础模型的3D空间智能探索与研究”的学术报告。
如何将多模态大模型与3D空间智能深度融合，是实现通用人工智能的重要突破口。报告探讨了多模态大模型赋能下的3D空间智能新范式，介绍了在三维场景的感知、重建、推理方面的系列研究进展，涵盖开放词汇和标签高效的3D场景理解、三维场景感知与重建的系统框架、复杂三维场景下的空间理解和推理等内容。报告进一步指出，当前Dust3R等模型正在有效推动对三维信息的理解等领域的发现，通过大量的数据与结合二维的信息，可以显著促进三维分割等任务的进展。
陈润楠，悉尼大学博士后研究员，研究方向为3D空间智能，在CVPR、NeurIPs、ICCV、ECCV等国际顶级会议及IEEE TMI、TVCG等权威期刊上发表论文30余篇，总引用超过2200次，H-index为21。参与开发了开源项目PcSeg与MMDetection3D，广泛应用于全球3D视觉社区（GitHub星标超过6K）。曾在香港大学、上海科技大学、上海AI实验室、腾讯优图等单位从事研究工作，长期担任TPAMI.SIGGRAPH、NeurIPS、CVPR等顶级会议期刊的审稿人。
