近日，我院2024级研究生魏临通（导师卢健）为第一作者的学术论文《Point-SRA Self-Representation Alignment for 3D Representation Learning》成功获国际人工智能领域顶级会议 AAAI 2026（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）接收。本次 AAAI 主技术轨道共接到近3万篇投稿，其中有效稿件23680篇，最终仅有4167篇论文获接收，整体接收率为17.6%。该成果标志着我校人工智能科创团队在CCF-A人工智能领域顶会上的首次突破，也是我院首篇 CCF-A类国际会议论文。

在3D点云自监督表示学习领域，现有方法如Point-MAE和Point-M2AE虽取得成功，但依赖基于经验设定的固定掩码率，缺乏对其影响表示学习效果的理论洞察。该文提出“掩码率互补性”原理，指出掩码率在几何细节保留与语义抽象表达之间存在系统性权衡关系；针对固定掩码策略难以利用不同掩码率下的互补表示，以及高掩码率下确定性重建易出现匹配误差等问题，提出创新的自表示对齐（Self-Representation Alignment, SRA）机制，用于实现内部知识迁移，并设计均值流变换器（MeanFlow Transformer，MFT）以支持概率重建；进一步提出双自表示对齐（Dual SRA）框架，在MAE层面融合几何与语义知识，在MFT层面对齐不同时间步的表示，实现多层次表示融合。基于此，构建统一的Point-SRA框架，并提出流条件微调（Flow-Conditioned Fine-tuning）结构，以充分利用预训练阶段学习到的分布知识。

该论文从理论与实践两方面突破了3D MAE的重建局限，有效提升了下游任务性能。团队成员将于2026年1月20日赴新加坡参加 AAAI 2026年度会议，并以海报形式现场展示研究成果，与国际同行交流最新进展。（撰写：纪超，审核：张蕾）

 个人简介

1.  魏临通，男，2024级电子信息专业研究生，研究方向为三维点云表示学习。目前，获AAAI 2026 录用论文1篇，在IEEE Robotics and Automation Letters发表论文1篇（中科院大类2区）。

2.  卢健，男，机器人与智能装备研究所成员，控制工程系（自动化、机器人工程）骨干教师，研究方向为3D点云表示学习、行人重识别、行为识别等。近5年，以第一/通讯作者发表SCI检索期刊论文30篇，以第一作者在《控制理论与应用》和《控制与决策》上发表论文5篇，一篇入选中国科协“科技期刊双语传播工程”。