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預期目標：到2025年,，在保證高質(zhì)量的視覺效果條件下，三維空間不規(guī)則動態(tài)網(wǎng)格,、稠密點云序列和隱式表示三維模型等6自由度數(shù)據(jù)編碼壓縮率達到行業(yè)領(lǐng)先水平,。實現(xiàn)點云序列傳輸方案設(shè)計，實現(xiàn)至少1種點云傳輸協(xié)議驗證,。

（四）面向元宇宙沉浸多感交互的5G-A網(wǎng)絡(luò)

揭榜任務(wù)：研究元宇宙業(yè)務(wù)QoS,、網(wǎng)絡(luò)資源、計算資源等多要素聯(lián)合受限下的5G-A網(wǎng)絡(luò)容量理論模型,，指導系統(tǒng)性能評估及容量優(yōu)化,。研究支持元宇宙終端計算任務(wù)卸載到邊緣、云的5G-A網(wǎng)絡(luò)端邊云協(xié)同優(yōu)化,，有效降低終端的計算開銷及功耗,。研究基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、用戶行為和媒體特征等多維感知信息的沉浸式媒體自適應(yīng)傳輸,，有效提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率及系統(tǒng)容量,。研究基于視頻、音頻,、動作及觸覺等多模態(tài)數(shù)據(jù)的5G-A網(wǎng)絡(luò)多模態(tài)協(xié)同傳輸,，支持多模態(tài)多感官實時交互。

預期目標：到2025年,，完成云VR,、云AR、分離渲染等元宇宙典型應(yīng)用場景的系統(tǒng)容量理論模型,；支持5G-A網(wǎng)絡(luò)下的終端計算任務(wù)卸載,，實現(xiàn)終端計算開銷及功耗的有效降低；支持沉浸式媒體自適應(yīng)傳輸,，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源利用率提升,，相比現(xiàn)有5G網(wǎng)絡(luò)，單小區(qū)系統(tǒng)容量（并發(fā)XR用戶數(shù)）提升3倍以上,；支持多模態(tài)協(xié)同傳輸,，多模態(tài)交互場景下端到端時延不超過50毫秒,。相關(guān)技術(shù)指標應(yīng)通過實驗室仿真驗證或系統(tǒng)原型樣機驗證，達到行業(yè)領(lǐng)先水平,。

（五）基于物體特征點的三維模型快速匹配系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：針對基于圖像的三維建模,，開展三維模型特征點匹配和對比的研究。主要利用優(yōu)化后的基于特征（形狀）的技術(shù)方法進行粗配準,，利用優(yōu)化后的基于幾何（icp）的技術(shù)方法進行精配準,，通過降維以及限制自由度的方式實現(xiàn)快速、穩(wěn)定的配準,。突破對點云數(shù)據(jù)的無序性,、非結(jié)構(gòu)化、不均勻和噪聲等干擾,，有效地利用已有的信息實現(xiàn)精確,、魯棒的點云配準算法，實現(xiàn)在室內(nèi)正常光照條件下,，在市場主流移動設(shè)備上快速,、精確地完成點云的配準。實現(xiàn)在工業(yè)設(shè)備維修維護等場景的應(yīng)用,，解決技術(shù)專家無法到場指導設(shè)備維修維護的問題,。需要兼容不同的主芯片平臺。

預期目標：到2025年,，完成基于物體特征點的三維模型快速匹配算法,；根據(jù)不同設(shè)備尺寸，建模階段,，采集不多于4000個特征點即滿足物體的建模要求,，配準階段，不多于10秒完成配準,，物體特征點的精確度偏差毫米級,。實現(xiàn)在200-2000勒克斯光照強度范圍內(nèi)，即使建模和配準的環(huán)境光照不同,，算法都能穩(wěn)定,、準確地配準。系統(tǒng)在重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；逃谩?/p>

二,、重點產(chǎn)品

（六）高逼真數(shù)字人快速構(gòu)建與多模態(tài)交互系統(tǒng)

揭榜任務(wù)：研制高速4D面部采集技術(shù),，研究并實現(xiàn)批量化、自動化的產(chǎn)業(yè)級面部模型處理與制作流程,?；诙嗄B(tài)信息進行多樣化采集,，建設(shè)人臉高精度4D模型數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)高逼真數(shù)字人面部和身體的快速構(gòu)建,。搭建基于大模型的多模態(tài)數(shù)字人交互系統(tǒng),，實現(xiàn)視覺、聽覺等多模態(tài)輸入信息的統(tǒng)一表征,，實現(xiàn)基于預訓練模型的表情,、動作推理。