全球首个3D高斯泼溅可供性推理数据集发布，我国具身智能技术领跑全球

近日，鹏城实验室联合中山大学等科研机构在具身智能领域取得重大突破，成功发布全球首个基于3D高斯泼溅表示的可供性推理数据集（3DAffordSplat）及配套算法框架（AffordSplatNet）。这一成果依托”中国算力网”的分布式算力集群与跨域数据协同平台完成，标志着我国在三维场景可供性理解技术领域实现全球领跑。

该数据集通过”中国算力网”的强大算力支持，高效处理了包含微观几何特征的密集型数据，精准捕捉到织物纹理、金属划痕等影响可供性推理的关键细节。最终形成的3DAffordSplat数据集包含23672个高斯实例与6631个精细人工标注，整合了8231个点云对象及其对应的可供性标注和语言描述，覆盖21类日常用品和18种典型交互模式。

在技术层面，研究团队创新性地采用3D高斯泼溅技术对场景进行建模。与传统的二维图像或稀疏点云方法相比，这种连续、密集的高斯分布表征方式具有高保真渲染、低计算开销与实时性优势，能够精确重建物体表面微观结构，显著提升可供性推理的几何保真度。基于该数据集构建的AffordSplatNet模型引入点云-3D高斯跨模态结构对齐模块，通过配准点云与高斯表征间的几何一致性，在可供性精细任务中展现出显著的准确率提升。

作为”中国算力网”中针对具身智能领域的特色数据储备，3DAffordSplat数据集将有效解决当前主流方法对坐标系变换敏感、难以捕捉精细结构几何特征等技术瓶颈，为智能体执行”握持杯子把手喝水”“把书放到柜子上”等复杂交互任务提供核心驱动力。这一突破性进展不仅填补了适配3D高斯泼溅表征形式的大规模数据集空白，更为推动具身智能实用化进程奠定了关键基础。