10月17日，第三十八届中国仿真大会在江苏常州开幕。开幕式上颁发了2026年度中国仿真学会科学技术奖，该奖是我国仿真领域最高奖项之一。我院张举勇教授团队牵头、联合浙江大学完成的“自适应映射的三维几何建模及仿真理论方法”项目荣获自然科学奖一等奖。

项目主要完成人依次为张举勇、郭玉东、刘利刚、鲍虎军。其中张举勇教授、郭玉东副研究员、刘利刚教授均为我院教师。项目依托我院GCL实验室开展研究，是我院在应用数学、计算机科学与人工智能交叉领域取得的重要成果。

奖项简介

中国仿真学会科学技术奖是我国仿真领域最高奖项之一，旨在表彰在仿真科学技术研究与应用中作出突出贡献的科研团队。其中，自然科学奖重点奖励在基础研究与应用基础研究中取得理论突破、具有重要科学价值并获得国内外学术界认可的原创成果。

项目简介

从工业零件的精密建模，到真实道路的数字化重建，再到能够自然说话的三维数字人，三维几何建模与仿真正在连接物理世界与数字世界，为智能制造、智慧交通和数字内容生产提供基础支撑。如何让计算方法适应复杂场景，在速度、精度和逼真度之间实现协同提升，是这一领域长期面临的重要挑战。

在国家自然科学基金、国家重点研发计划等支持下，团队历经十余年持续研究，围绕像素、几何、模态三个层次的自适应映射问题，形成了贯穿“感知—建模—仿真”的系列理论与方法。

在场景感知方面，三维重建首先需要准确感知场景深度。针对传统方法采样位置固定、计算开销大的问题，团队揭示了像素采样位置对深度估计的影响规律，提出局部几何特征引导的自适应稀疏采样与多尺度特征聚合方法，使计算资源更有效地用于场景结构和细节的识别。在相关对比实验中，该方法在保持深度估计精度的同时，将处理速度提高约40倍。

在三维建模方面，将不同视角采集的数据准确对齐，是构建高质量三维模型的关键。针对噪声、离群点和不完整观测带来的挑战，团队建立了基于鲁棒度量、统计参数自适应的三维点云配准模型，提高了复杂数据条件下配准的精度、效率与稳定性；进一步融合显式几何与隐式神经表示，实现从单目视频中重建精细三维数字人，为低成本、高质量的三维内容构建提供了新方法。

在动态仿真方面，团队建立了条件隐式函数驱动的跨模态自适应对齐模型，率先将神经辐射场用于语音驱动的三维数字人合成，实现语音与面部动态的自然关联。同时，针对几何优化与物理仿真计算量大的问题，团队将安德森加速引入迭代求解，建立稳定性保障机制，并在相应条件下给出收敛性证明，为相关非凸问题的高效求解提供理论支撑。

项目8篇代表性论文发表于ACM TOG、IEEE TPAMI、《中国科学》及SIGGRAPH、CVPR、ICCV等重要国内外期刊和会议，获得马尔奖得主Stefano Soatto教授、中国科学院院士程和平、美国工程院院士Stephen Boyd等知名学者的高度评价。其中，Soatto教授评价相关方法具有“最鲁棒”的抗干扰表现，程和平院士团队肯定其“始终如一地呈现显著更高的配准精度”，Boyd教授认可其将相关加速求解方法由凸问题拓展至非凸问题的贡献。

在基础理论研究之外，团队进一步研制了系列软件工具与硬件装置，形成智能焊接与激光切割、开放道路三维重建与智能驾驶仿真、三维数字人生成与驱动等系统。相关成果应用于高端装备制造、智慧交通和数字传媒等行业，服务船舶与桥梁构件制造中的工件识别、焊缝提取及加工路径规划，支持复杂道路场景重建与驾驶仿真训练，并用于数字人节目制作、新闻播报等具体场景。

此次获奖是对团队长期坚持基础研究、推动应用数学、计算机科学与人工智能交叉融合的肯定。未来，GCL实验室将围绕三维几何建模与仿真的核心科学问题，促进数学理论、计算方法与人工智能模型的协同创新，深化基础研究与实际应用的结合，为智能三维数字化及相关产业发展提供理论与技术支撑。