预期目标：到2025年，在保证高质量的视觉效果条件下，三维空间不规则动态网格、稠密点云序列和隐式表示三维模型等6自由度数据编码压缩率达到行业领先水平。实现点云序列传输方案设计，实现至少1种点云传输协议验证。

（四）面向元宇宙沉浸多感交互的5G-A网络

揭榜任务：研究元宇宙业务QoS、网络资源、计算资源等多要素联合受限下的5G-A网络容量理论模型，指导系统性能评估及容量优化。研究支持元宇宙终端计算任务卸载到边缘、云的5G-A网络端边云协同优化，有效降低终端的计算开销及功耗。研究基于网络状态、用户行为和媒体特征等多维感知信息的沉浸式媒体自适应传输，有效提升网络资源利用率及系统容量。研究基于视频、音频、动作及触觉等多模态数据的5G-A网络多模态协同传输，支持多模态多感官实时交互。

预期目标：到2025年，完成云VR、云AR、分离渲染等元宇宙典型应用场景的系统容量理论模型；支持5G-A网络下的终端计算任务卸载，实现终端计算开销及功耗的有效降低；支持沉浸式媒体自适应传输，实现网络资源利用率提升，相比现有5G网络，单小区系统容量（并发XR用户数）提升3倍以上；支持多模态协同传输，多模态交互场景下端到端时延不超过50毫秒。相关技术指标应通过实验室仿真验证或系统原型样机验证，达到行业领先水平。

（五）基于物体特征点的三维模型快速匹配系统

揭榜任务：针对基于图像的三维建模，开展三维模型特征点匹配和对比的研究。主要利用优化后的基于特征（形状）的技术方法进行粗配准，利用优化后的基于几何（icp）的技术方法进行精配准，通过降维以及限制自由度的方式实现快速、稳定的配准。突破对点云数据的无序性、非结构化、不均匀和噪声等干扰，有效地利用已有的信息实现精确、鲁棒的点云配准算法，实现在室内正常光照条件下，在市场主流移动设备上快速、精确地完成点云的配准。实现在工业设备维修维护等场景的应用，解决技术专家无法到场指导设备维修维护的问题。需要兼容不同的主芯片平台。

预期目标：到2025年，完成基于物体特征点的三维模型快速匹配算法；根据不同设备尺寸，建模阶段，采集不多于4000个特征点即满足物体的建模要求，配准阶段，不多于10秒完成配准，物体特征点的精确度偏差毫米级。实现在200-2000勒克斯光照强度范围内，即使建模和配准的环境光照不同，算法都能稳定、准确地配准。系统在重点领域实现规模化商用。

二、重点产品

（六）高逼真数字人快速构建与多模态交互系统

揭榜任务：研制高速4D面部采集技术，研究并实现批量化、自动化的产业级面部模型处理与制作流程。基于多模态信息进行多样化采集，建设人脸高精度4D模型数据库，实现高逼真数字人面部和身体的快速构建。搭建基于大模型的多模态数字人交互系统，实现视觉、听觉等多模态输入信息的统一表征，实现基于预训练模型的表情、动作推理。