神经辐射场技术（Neural Radiance Fields，简称NeRF）是一种用于用于生成高质量三维重建模型的计算机视觉技术。与传统的三维重建方法相比，NeRF具有独特的优势和进步。

NeRF通过使用深度学习模型来模拟人眼对现实世界的感知，能够捕捉到现实世界中的光线、颜色、形状、纹理等细节。它通过多视角合成计算的方式实现场景目标的三维呈现。在处理有反光的场景上，NeRF比传统方式效率更高，可以更好地处理遮挡、弱纹理和反光等问题。此外，NeRF还能够实现高逼真的虚拟环境渲染，使得可视化展示更加生动、真实和流畅。

NeRF的核心思想，是使用一个深度神经网络来建模场景中的每一个点，并通过该网络预测该点的光线密度和颜色。通过对多个视角的图像进行训练，该网络可以学习到场景中不同物体之间的相互关系以及它们与相机的位置关系。这样，当给定一个新的视角时，该网络可以通过插值算法来估计在该视角下的光线密度和颜色，从而实现高质量的三维重建。

与传统的三维重建方法相比，NeRF具有以下几个优势：

1. 高效性：传统的三维重建方法通常需要复杂的几何处理和优化步骤，而NeRF通过直接从图像中学习场景的结构和外观信息，避免了这些繁琐的步骤。这使得NeRF在处理大规模场景时具有更高的效率。

2. 准确性：由于NeRF是通过深度学习模型进行训练的，它可以捕捉到更丰富的细节和复杂的场景结构。与传统的方法相比，NeRF能够生成更准确和真实的三维模型。

3. 自动化：NeRF可以自动地从静态图片中生成三维场景，无需人工干预。这大大减少了人工修模的成本，并提高了数据生产的效率。

目前，NeRF已经与AIRLOOK刚刚发布的AirlookMapStudio产品完成整合对接。这将加快AIRLOOK利用NeRF的效率，在一系列重点用途上，如丰富场景重点建筑细节、还原整体场景样貌等方面，为文旅、建筑、工业制造、智慧城市等广泛行业用户提供三维数字化服务。未来，这一整体产品将为整个行业提供一体式服务。

AIRLOOK与商汤科技共同打造实景三维与AI大模型结合