（文 / 汪宇）计算机图形学与人工智能工程的深度融合，正成为推动沉浸式计算、智能感知与人机交互革新的核心动力。这一交叉领域不仅重塑了影视、游戏与虚拟现实的内容生产范式，更在自动驾驶、医疗影像、工业仿真等关键场景中展现出不可替代的技术价值。然而，真实世界的应用对系统提出了严苛要求：如何在有限算力下实现高保真重建？如何让虚拟物体具备物理真实的动态行为？如何弥合仿真与现实之间的性能鸿沟？
这些关乎未来交互的核心难题，远非单一算法所能解决。正是在这样的背景下，王涵女士凭借其在3D表示学习、物理仿真与传感器建模等方向的持续探索，成为连接前沿研究与工业级落地的重要推动者。她的工作始终围绕一个核心命题：如何通过工程创新，在资源受限的真实环境中实现图形与智能的高效协同。
图为王涵女士出席全球知名科技创新平台Plug and Play硅谷峰会
让AR里的布料真正“动”起来
当前多数移动AR应用中的虚拟服饰仅是静态贴图，缺乏与用户动作的动态耦合，削弱了交互真实感。可移动端的算力根本经不起复杂运算，要做好布料模拟没那么容易——既要保证碰撞检测与动力学合理性，又不能超出设备算力预算。
在Snap Inc.的Camera Platform团队，王涵作为核心开发者，设计并实现了轻量级布料仿真与碰撞检测系统。该系统通过参数化约束与简化动力学模型，在保证视觉合理性的前提下大幅降低计算开销。上线后，该技术首次在Lens Studio中支持虚拟衣物随用户转身、跳跃等动作自然飘动，显著提升了AR内容的表现力与用户参与度。
在有限算力下追求可信的虚拟化身
在VR设备上实现自然、可信的虚拟社交，长期受限于面部与头发等复杂几何结构的实时重建难题。传统整体建模方法难以兼顾精度与延迟，导致表情僵硬或细节丢失，严重影响沉浸感。
在Meta Platforms, Inc. (前身为Facebook公司)的Avatars Platforms团队，王涵针对这一挑战，提出并实现了面部与头发解耦表示的建模策略。该方法将头部不同语义部件（如面部与头发）通过分离分支进行解耦建模，在保持模型紧凑性的同时提升了纹理与几何细节的重建质量。相关系统作为Codec Avatars的设备端初版（Helios项目）部署于Quest Pro，通过C++/Python实现的高效推理与渲染流程，满足了VR场景对低延迟交互的严苛要求，为沉浸式虚拟社交奠定了关键技术基础。
用物理模型缩小自动驾驶中的“仿真鸿沟”
王涵的技术探索跨越了人机交互的边界，延伸至对外部环境的智能感知。自动驾驶算法的迭代高度依赖海量测试数据，但真实路测成本高昂且极端场景稀缺。传统仿真系统常因传感器建模过于理想化，导致训练出的模型在实车部署时性能骤降——即难以逾越的“sim-to-real gap”。
在滴滴美国研究院 (DiDi Research America, LLC)，王涵聚焦LiDAR仿真的真实性问题，将基于物理的光线传播模型融入点云生成流程，模拟真实激光雷达在不同材质、天气与角度下的反射特性。这一框架显著提升了模拟数据与实采数据在几何分布与噪声模式上的一致性，进而推动感知模型在mAP@iou_0.5等关键指标上取得可观提升，有效加速了算法验证周期。
让复杂变得可用，是工程师的真正价值
无论是让VR中的虚拟人眨一下眼，还是让AR里的衣服随风飘动，亦或是在仿真中“伪造”一段逼真的激光雷达数据，王涵的工作虽跨越不同应用场景，却始终遵循同一技术逻辑：深入理解领域瓶颈—设计轻量而精准的解决方案—在真实系统中验证价值。她不追求参数堆砌或理论炫技，而是致力于让前沿技术在亿级用户产品中稳定、高效地运行。
“真正的创新，不是让技术看起来更强大，而是让用户感觉不到技术的存在。”她曾这样总结自己的工程信念。在她看来，图形学与AI的融合终将服务于人的创造力与表达自由——无论是艺术家快速生成虚拟角色，还是普通用户通过手机镜头与数字世界互动，背后都需要坚实而优雅的工程支撑。
结语
王涵的职业轨迹并非简单的平台迁移，而是以“沉浸式交互”为核心、向多场景延伸的技术深耕之路。她曾在全球最具影响力的科技团队反复验证同一套方法论：以系统思维破解交叉领域难题，以工程匠心推动技术普惠。如今，作为Amazon Web Services, Inc.的新成员，她正将这一经验带入更广阔的云计算、智能设备或数字内容生态中，持续探索图形学与人工智能融合的下一代应用场景。
