3D高斯泼溅与多传感器SLAM的融合，正突破传统3D建模瓶颈，为具身智能和自动驾驶提供高效、高还原度的真实世界数据底座。这项技术将加速AI在物理世界的感知、理解与决策能力，驱动智能体向更通用、更自主的方向进化，预示着AI从虚拟走向现实的关键范式转变。

浙江大学研究人员提出ZPressor模块，通过引入信息瓶颈原理，彻底解决了3D高斯泼溅（3DGS）在处理密集多视图输入时的性能瓶颈。ZPressor能够将可输入视图量提升至500个，推理速度提高3倍，并显著降低80%的内存占用，预示着其在AR/VR和更广泛的AI领域中的深远应用潜力。