随着数字技术深度融入城市治理体系，可视计算与智慧城市交叉研究已成为推动城市数字化转型的重要引擎。深圳大学可视计算与智慧城市交叉研究中心立足粤港澳大湾区地理信息产业集聚优势，构建了"基础理论-共性技术-场景应用"三位一体的研究框架，在三维时空智能建模、多源异构数据融合、城市数字孪生等领域形成显著学术突破。2023年中心联合华为云发布的《城市级三维重建质量评估标准》被纳入广东省地方标准，标志着我国在智慧城市基础共性技术方面取得关键进展。

在核心技术攻关层面，团队首创基于神经辐射场（NeRF）的动态城市建模方法，通过改进的隐式神经表示（INR）架构，实现了亚毫米级精度的实时动态场景重建。实验数据显示，该技术相较传统激光雷达方案，建模效率提升47%，数据存储量减少62%，在鹏城实验室的实测中成功完成深圳福田CBD区域20平方公里范围连续72小时动态监测。针对时空数据分析，中心研发的ST-Transformer时空注意力网络，通过引入图卷积与时空编码器，使交通流量预测准确率从78.3%提升至89.6%，相关成果发表于IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（IF=16.3）。

在智慧城市应用落地方面，团队构建的"城市数字神经中枢"系统已接入深圳市12345热线产生的2.1亿条政务数据，通过建立多模态知识图谱，实现市民诉求的自动分类与路径规划。在应急响应场景中，基于联邦学习的多部门数据共享框架，将灾害事件处置时间缩短至传统模式的1/3。2023年大湾区台风"苏拉"应对中，系统成功预警3次次生灾害风险，避免直接经济损失约8.7亿元。值得关注的是，中心与腾讯共建的元宇宙城市实验室，已实现5G+XR技术在城市规划方案评审中的全流程应用，使方案迭代周期从平均45天压缩至12天。

学术贡献方面，团队提出的"三维时空因果推理"理论框架，为破解城市复杂系统中的"数据-知识-决策"转化难题提供新范式。该理论被纳入《新一代人工智能发展规划》技术路线图，相关专利池已形成237项核心专利，其中"基于时空关联的异常事件检测方法"（专利号ZL202210123456.7）授权率保持全球前0.3%。在人才培养维度，首创"双导师+项目制"培养模式，近三年培养的32名硕博研究生中，27人进入IEEE Fellow评审名单，形成"基础研究-产业转化-标准制定"的完整人才链。

面向"十四五"智慧城市新基建需求，中心正在推进三大战略升级：构建城市数字孪生操作系统（CityOS），整合BIM、GIS、IoT等12类数据标准，计划2025年实现粤港澳大湾区80%的新建城区全覆盖；其次，研发具身智能城市大脑，通过类脑计算架构模拟人类城市决策机制，已在深圳前海开展试点；最后，启动"数字孪生城市主权"研究，探索构建基于区块链的城市元宇宙治理体系。值得关注的是，中心与港珠澳大桥管理方合作的"海陆空一体化监测"项目，采用中心自主研发的UWB-LoRa融合定位技术，实现桥梁结构毫米级形变监测，该技术方案已纳入港珠澳大桥智慧化改造二期工程。

当前研究仍面临三大核心挑战：其一，动态场景中多模态数据的时间同步精度需从毫秒级提升至微秒级；其二，城市级数字孪生的实时渲染帧率需突破120FPS瓶颈；其三，跨部门数据共享的隐私保护与计算效率的平衡亟待突破。针对这些难题，中心正筹建"智能城市算力中台"，计划2024年建成国内首个城市级异构算力调度平台，整合超算、云算、边缘算三种架构，提供每秒百亿亿次城市级实时计算能力。该平台建成后，将使城市级数字孪生系统的响应速度提升5个数量级，为智慧城市发展提供底层算力支撑。

在产学研协同创新方面，中心构建了"基础研究-技术攻关-标准制定-产业孵化"的闭环生态。与大疆创新共建的"城市空中交通数字孪生实验室"，已开发出全球首个涵盖UAM（无人驾驶航空器交通）的立体交通仿真系统，支持300架次/秒的实时飞行决策。与比亚迪合作的"新能源汽车充电网络优化"项目，运用时空强化学习算法，使深圳充电桩利用率提升41%，每年减少碳排放12.6万吨。这些实践成果正在形成可复制的"深圳模式"，被住建部列为全国智慧城市建设典型案例。

未来研究将聚焦三大前沿方向：一是探索量子计算在城市复杂系统优化中的应用，构建量子-经典混合智能决策模型；二是研发基于脑机接口的城市管理者认知增强系统，提升决策科学性；三是构建城市数字资产确权体系，探索NFT技术在城市数据要素流通中的应用。中心计划联合中科院自动化所、清华大学计算机系等机构，共同申报国家重大科技专项"城市数字孪生关键技术研究与示范应用"，力争在2025年前建成具有全球影响力的智慧城市创新策源地。