视觉 / 激光雷达里程计是计算机视觉和机器人学领域中的一项基本任务，用于估计两幅连续图像或点云之间的相对位姿变换。它被广泛应用于自动驾驶、SLAM、控制导航等领域。最近，多模态里程计越来越受到关注，因为它可以利用不同模态的互补信息，并对非对称传感器退化具有很强的鲁棒性。
作为A股第一家AI计算机视觉上市公司，格灵深瞳在多个人工智能细分应用领域中较早完成了产品布局，目前尚处于产业化与市场拓展的发展阶段，未来能否在新应用领域实现业务拓展，将成为企业“生死存亡”的关键。
张大鹏，加拿大皇家科学院院士，加拿大工程院院士，国际电气与电子工程师协会终身会士（IEEE Fellow），国际模式识别协会会士，亚太人工智能学会会士，香港中文大学（深圳）数据科学学院校长学勤讲座教授，深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）计算机视觉研究中心主任，香港中文大学（深圳）—联易融计算机视觉与人工智能联合实验室主任，以及香港理工大学荣誉教授。
论文共同第一作者郑淼，来自于周泽南领导的百川对齐团队，毕业于北京大学，研究方向包括大语言模型、多模态学习以及计算机视觉等，曾主导MMFlow等开源项目。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
视频理解仍然是计算机视觉和人工智能领域的一个主要挑战。最近在视频理解上的许多进展都是通过端到端地训练多模态大语言模型实现的[1,2,3]。然而，当这些模型处理较长的视频时，内存消耗可能会显著增加，甚至变得难以承受，并且自注意力机制有时可能难以捕捉长程关系 [4]。这些问题阻碍了将端到端模型进一步应用于视频理解。
近年来，人物动作生成的研究取得了显著的进展，在众多领域，如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而，现有工作大多只关注动作本身，以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。
人工智能（AI）在过去十年里取得了长足进步，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。然而，如何提升 AI 的认知能力和推理能力，仍然是一个巨大的挑战。
等了半年，微软视觉基础模型Florence-2终于开源了。它能够根据提示，完成字幕、对象检测、分割等各种计算机视觉和语言的任务。网友们实测后，堪称「游戏规则改变者」。
从任意单目视频重建可渲染的动态场景是计算机视觉研究领域的一个圣杯。
