揭榜任务：开展面向空间计算的轻量化Linux内核XR系统技术研究，突破基于动态时间帧补偿的低延时全链路渲染、针对光学畸变及色散的预校正渲染、基于注视点的动态渲染、三维化显示等关键技术，设计通用一体化的空间感知和智能人机交互接口，提升使用者的沉浸感、交互的自然度。兼容适配不同主芯片平台；支持主流三维引擎工具和标准。
预期目标：到2025年，完成基于Linux内核的XR操作系统开发工作，系统延迟时间等核心指标达到行业领先；兼容多种硬件主芯片平台；支持多种三维引擎工具；支持OpenXR、GSXR、WebXR等XR标准；适配超过100款主流应用的三维显示。
（二）实时三维引擎
揭榜任务：研究多机集群渲染、动态全局光照、高性能图形图像处理等技术，研发具备跨平台能力的实时三维引擎，实现超大规模场景的高性能高质量实时渲染；研究基于机器学习与程序化的内容生成、多人协同交互等基于实时三维引擎的数字化内容创作技术，研发具备程序化内容生成能力的开放引擎创作交互开发工具及创作平台；基于实时三维引擎，在电视演播、教育、文博、工业等多个领域开发数字化示范应用。
预期目标：到2025年，研发实时三维引擎，支持在主流国内外操作系统上运行，支持单眼和双眼，最低支持8k分辨率、12bit 位宽的渲染输出，支持亿级三角形在8K 60FPS下的渲染。输入反馈延迟等性能指标达到国际先进水平。
（三）三维序列数据编码传输方案
揭榜任务：研究三维序列数据编解码及传输框架，结合三维序列数据特点，研究针对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自由度数据编码系统，实现三维序列数据的高效智能压缩。研究三维序列数据传输技术，围绕三维序列数据传输方式、传输协议开展关键核心能力和标准构建。在沉浸式通话、元宇宙会议、沉浸视频点播等场景实现大规模应用。
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
