方榕 · 3D Scene Modeling and Simulation Engineer

从零主导设计AI驱动的三维建模管线，深度融合3ds Max/Maya参数化建模与Python自动化批处理，将大型工业产线建模周期从12人天压缩至3天以内，资产复用率提升60%。

研发基于多视图立体匹配与模板匹配的快速重建模块，实现从实景照片到带材质三维模型的半自动生成，单机位重建精度达厘米级，人工修模工时减少70%。

构建面向数字孪生的仿真资产自动校验与优化工具链，一键生成多精度LOD及物理属性，使场景导入仿真引擎后首次可交互帧率稳定在60 fps以上。

制定AI辅助建模工艺规范与交付标准，带领5人团队并行交付，支撑汽车装配、仓储物流等领域同时运行超10个数字孪生项目，客户满意度达98%。

从0到1主导三维场景仿真技术选型与团队组建，带领8人基于Unity3D与Unreal Engine构建跨VR/AR/移动端的沉浸式购物系统，支撑日均超50万用户在线浏览与交互。

攻克多端高保真渲染与性能平衡难题，设计分级LOD、动态遮挡剔除与流式资源加载方案，将移动端平均帧率从16 fps提升至30 fps，中低端机型覆盖率达82%，首屏加载耗时缩短45%。

为商品与虚拟环境制定交互与动作设计规范，搭建可复用的物理驱动交互动画与动态姿态库，使新品类3D展示的制作周期从天级压缩至小时级，累计支撑8000+ SKU高保真上线。

设计并落地VR/AR多人协同实时购物方案，支持同一虚拟卖场内最大20人同步交互且端到端时延≤150 ms，大促期间VR会场转化率较图文提升约28%。

搭建WebGL轻量级渲染链路，使核心购物场景首次实现无需安装客户端的浏览器内即时3D预览，上线后月均3D品牌馆访问量提升3倍。

主导设计基于NeRF与3D Gaussian Splatting的混合三维自动生成系统，基于PyTorch构建端到端训练管线，将平方公里级城市场景重建时间从行业平均6天压缩至17小时。

为突破传统NeRF在新视角合成速度与存储上的瓶颈，引入显式稀疏点云先验并融合高斯泼溅，自研快速编码—渲染模块，将实时渲染帧率提升至55 fps且模型体积缩减42%，在内部7个大型地标场景完成生产级验证。

针对多源图像数据质量波动导致重建坍塌的痛点，设计数据智能筛选与自适应位姿优化前端，结合几何一致性与对抗学习损失，将低重叠度影像的鲁棒重建成功率从68%提升至93%，人工后处理工时减少60%。

推动生成系统与下游仿真引擎打通，实现“原始影像→自动LOD输出→物理仿真交互”的全自动化链路，支撑城市规划与安防推演8个关键项目，仿真场景一次性通过率由70%跃升至96%。

作为系统架构师，从零组建并带领6人算法与工程团队，制定NeRF/Gaussian技术路线图与代码规范，两年内累计产出5篇顶会论文投稿并转化为3项核心专利，使商业化能力提前一年达成目标。

主导搭建基于Carla与Simulink的联合仿真平台，完成激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器物理级建模与标定，实现感知-规划-控制全链路闭环仿真，单次算法迭代回归测试周期由3天压缩至8小时以内。

设计并实现AI驱动交通流模拟引擎，利用C++开发多智能体交互行为模型与场景动态生成器，自动构建匝道汇入、无保护左转、鬼探头等120余类长尾场景，场景库覆盖率提升4倍以上。

构建仿真自动化测试流水线，打通场景调度、参数遍历、Simulink模型实时计算与结果自动判存，支持每日超800次无人值守回归测试，半年内驱动算法团队完成3000余次闭环验证，识别并修复关键安全缺陷52项。

通过C++多进程架构与GPU资源调度优化仿真运行时性能，将单机并行仿真实例上限由8个提升至32个，保障夜间千次级自动化回归，仿真资源成本降低60%。

建立传感器仿真精度评估体系，基于真实路采数据校准Camera与LiDAR数据流的时间同步与噪声模型，感知层仿真输出与真实传感器数据相似度达93%以上，有效支撑端到端算法迭代。

主导公司三维引擎移动端架构重构，基于Vulkan与WebGPU构建统一跨平台渲染后端，使核心场景在中端机型上的平均帧率从22 fps提升至稳定60 fps，首帧加载耗时缩短42%。

带领12人渲染团队攻克移动端实时全局光照与高密度动态阴影难题，通过光源聚类剔除与定制Shader优化，GPU功耗降低30%，保障AI驱动场景的高帧率实时交互。

设计并落地面向用户生成内容的AI实时渲染管线，结合流式加载与分布式渲染调度，平稳承接日均千万级UGC场景的实时预览与交互，端侧渲染崩溃率控制在0.05%以下。

搭建可控的渲染质量度量体系与自动化性能回归平台，将版本集成测试周期从3周压缩至1周，确保跨iOS/Android/Web的渲染特性按时高质量交付。

面对工厂产线频繁调整导致规划周期过长的问题，主导制定全要素数字孪生建模标准与实时数据驱动仿真方案，在6个月内带领团队完成从设备级到产线级的高拟真三维重建。

基于3ds Max与参数化建模脚本，构建包含2000+设备/工装的高精度装配线孪生体，几何误差控制在±2 mm以内，并通过模块化组件库将同类场景的建模复用率提升约40%。

设计并落地基于OPC UA的实时数据接口层，打通PLC、SCADA与三维引擎的双向数据流，实现关键传动与物料流转的毫秒级同步（延迟<100 ms），支撑真实节拍下的在线仿真与异常回溯。

将孪生系统应用于产线布局验证与物流路径优化，使单次规划调整的验证周期从数周压缩至数天，推动整体产线规划效率提升30%，并提前识别瓶颈工位，避免一次性改造无效投入约200万元。

主导设计基于动作捕捉与AI生成动画双通道融合的虚拟人实时驱动引擎架构，在Unity中构建高保真骨骼绑定与面部微表情解算管线，使虚拟人动作响应延迟稳定控制在16 ms以内，支撑8K直播级虚拟发布会流畅呈现。

针对单目视频输入场景提出“稀疏姿态估计+时序动画补全”AI方案，自研轻量化神经网络动画生成模块，将无穿戴设备驱动的动画自然度MOS评分由3.2提升至4.4，大幅降低直播嘉宾参与门槛。

带领5人技术团队完成引擎从方案设计到交付全周期，攻克多源动捕数据实时融合、高并发虚拟人同屏等关键难题，最终在为期三天的行业虚拟发布会中实现12位虚拟人同台实时互动与零故障运行，覆盖观众超50万人次。

建立动作捕捉数据清洗、重定向与动画资源标准化规范，沉淀可复用虚拟人动作库超2000组，封装为内部AI动画训练基础数据集，被公司后续2个虚拟内容产品线直接复用。

设计虚实摄像机联动与实时合成方案，在Unity中定制延迟渲染管线与后处理特效，保证虚拟人与真实舞台光影一致性达92%，显著提升沉浸感，获得项目甲方“超越同类型商业方案”书面评价。