主要观点总结
神经场（Neural Fields）已成为计算机视觉和机器人领域中用于3D场景表示的变革性方法。本文从神经场的基本概念、在机器人领域的应用、优势以及挑战等方面进行了全面综述。神经场的高质量3D重建、多传感器融合、连续且紧凑的表示等特性使其在机器人应用中具有巨大潜力。本文总结了神经场在姿态估计、操控、导航、物理仿真和自动驾驶五大主要领域中的应用，并探讨了其当前局限性及未来研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 神经场成为机器人领域中的变革性方法，用于从带姿态的2D数据中精准推理几何、3D语义和动态信息。
神经场通过可微分渲染实现高保真3D重建和新视角的生成。
关键观点2: 神经场在机器人领域的应用包括姿态估计、操控、导航、物理仿真和自动驾驶，具有提高机器人的适应性和决策能力。
神经场的紧凑性、内存效率和可微性使其非常适合实时应用。
关键观点3: 神经场具有多种优势，如高质量3D重建、多传感器融合、连续且紧凑的表示、泛化与适应性以及与基础模型的集成等。
最新的生成式AI技术通过合成数据扩展了神经场的能力，减少了真实世界观测数据的依赖。
关键观点4: 尽管神经场在机器人应用中具有巨大潜力，但仍面临一些挑战和局限性，如计算效率、数据采集和标注的成本等。
本文总结了神经场在机器人应用中的当前局限性，并提出了未来研究的有前景方向。
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摘要—神经场 （Neural Fields） 已成为计算机视觉和机器人领域中用于3D场景表示的变革性方法，能够从带姿态的2D数据中精准推理几何、3D语义和动态信息。 通过 可微分渲染 （differentiable rendering），神经场包括 连续隐式和显式神经表示 ，实现高保真3D重建、多模态传感器数据的整合，以及新视角的生成。本综述探讨了神经场在机器人领域的应用，强调其在提升感知、规划和控制方面的潜力。神经场的紧凑性、内存效率和可微性，加之与基础模型和生成模型的无缝集成，使其非常适合实时应用，有助于提升机器人的适应性和决策能力。本文对机器人中的神经场进行了全面回顾，涵盖200多篇论文中的应用，并对其优缺点进行评估。首先，我们介绍了四种关键的神经场框架：占用网络（Occupancy Networks）、符号距离场（Signed Distance Fields）、神经辐射场（Ne
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