12月17日，在香港举办的全球图形学领域学术会议 SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程在3D Gaussian Splatting Reconstruction Challenge（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，获得大赛银奖，再次证明摩尔线程在新一代图形渲染技术上的深度积累与学术界的认可。

  3D Gaussian Splatting（3DGS，三维高斯溅射）是2023年提出的一项革命性3D 场景表示与渲染技术，以可参数化的3D 高斯分布为核心，实现了画质、效率与资源占用之间的平衡。与传统 NeRF 相比，3DGS 在保持逼真渲染质量的前提下，将渲染效率提升数百至上千倍，并在光线追踪、VR/AR 实时渲染、多模态融合等方向展现出极强的适应性与扩展性。

  作为近年来快速发展的神经渲染技术，3DGS不仅在三维重建与实时渲染等方向展现出优势，也在更广泛的 AI 场景中具备潜在的基础价值。尤其是在具身智能（Embodied AI）等需要智能体理解并与真实环境交互的前沿领域，高质量、低延迟的三维环境建模至关重要。3DGS 以其高保真场景显示、快速优化能力和轻量级结构，为构建准确的世界模型提供了可靠支撑，有助于提升路径规划、环境感知和复杂操作任务的能力。随着 AI 技术向“理解并操作真实世界”方向不断延展，3DGS 正逐渐成为具身智能训练场景中的关键基础技术之一。

  本次竞赛为参赛团队设置了极具挑战性的任务：参赛者需在60秒内，基于主办方提供的真实终端视频序列（10–30秒）、存在误差的相机轨迹以及终端 SLAM 点云，在极短时间内完成完整的3DGS 高质量重建。

  主办方以 PSNR（重建质量）与重建速度为综合评价指标，力求在完全公开、公正的条件下得出权威排名。

  摩尔线程AI团队以参赛编号“MT-AI”进入决赛阶段，在重建精度与效率两项指标上取得均衡且亮眼的表现：平均 PSNR：27.58（位列前三）、重建耗时：34秒（显著领先多数队伍）。

  凭借3DGS 算法构建能力与软硬件协同优化优势，摩尔线程最终获得二等奖（银牌）的优秀成绩。

  摩尔线程此次在国际图形学顶会赛事上的获奖，不止是一次竞赛胜利，更是准确把握全球技术发展趋势并推动未来图形计算技术方向的战略体现。作为图形学领域未来发展的重要方向，3DGS技术对算法与硬件协同提出了极高要求。摩尔线程通过创新的算法设计、深度优化的自研硬件以及高效的软硬件协同，在本次赛事中展现了优异的综合能力。