瑞典当地时间8点，ECCV 2026 正式迎来开幕。清晨，马尔默全城各区的参会者涌向会场，还有一群人乘坐火车横跨厄勒海峡大桥，从哥本哈根赶来。当马尔默遇上历年来最火爆的 ECCV，这座北欧小城显然有些“措手不及”。会前，已经有不少参会者在全网“花式拼房”，然而住到哥本哈根每天跨境通勤的参会者依旧不在少数。以至于参会者见面的第一句话都变成了：“你在马尔默订到房了吗？”这阵仗，让 AI 科技评论现场记者也和不少参会者一样，忍不住犯嘀咕：今年 ECCV 到底来了多少人？大会主席Kalle Åström首先登台欢迎来自全球的参会者。他在台上报出了一个数据：本届大会参会人数超过 7,000 人，创下历史纪录。根据马尔默当地会展服务机构的估算，马尔默的酒店客房约为 5000 间。这意味着，即便所有酒店全部住满，也仍有超过 2000 人的住宿缺口，而这还没有算上本地居民、其他游客和商务出行者的需求。这也难怪，有这么多参会者需要短暂体验一把丹麦-瑞典跨境通勤了。程序主席 Atsuto Maki，回顾了 ECCV 与北欧的深厚渊源：举办地址从 32年前在斯德哥尔摩（1994），到8年后的哥本哈根（2002），再到今天的马尔默（2026），大会延续了瑞典、丹麦及更广泛地区的学术社区携手共进的传承。他感慨丹麦与瑞典近在咫尺，整个北欧地区合作紧密，虽历史上曾频发战争，但近200年和平尤为珍贵，也正是由于这种和平，大家才能齐聚在此。随后，另一位程序主席Anna Rohrbach 对论文趋势进行了分析。本届大会收到超过 10000 篇投稿，最终接收 2834 篇。投稿量持续增长，今年上升趋势明显，且短期内没有放缓迹象。从地理分布看，亚洲地区压倒式领先，论文作者数量占比65.4%，远超美国的18.5%、欧洲的14.2%。从研究主题来看，图像与视频合成成为投稿量第一的方向，超过1400篇；视觉、语言及推理方向位居第二；3D 则从此前的主导方向，退居第三。Anna Rohrbach 特别提到，研究主题之多，一张PPT 都放不下，分成了两张，而这，恰恰也展示出社区研究兴趣的多样化趋势。接下来，开幕式迎来了最激动人心的时刻——颁奖典礼。大会颁发了最佳论文奖、Koenderink时间检验奖、Mark Everingham社区贡献奖以及ECVA系列奖项，以表彰在计算机视觉领域做出卓越贡献的研究人员与团队。拿下最佳论文奖的是《Heat Kernel Textures — the Geodesic Gaussians That Do Not Splat》，作者Simone Foti、Caner Korkmaz、Stefanos Zafeiriou、Tolga Birdal 全部来自帝国理工学院。该论文提出了一种名为Heat Kernel Textures（HKTex）的全新纹理表示方法，从离散黎曼几何出发，利用各向异性热核作为高斯函数在测地空间中的等价物，从根本上绕开了传统UV映射的固有缺陷。UV展开长期以来面临UV空间浪费、接缝、扭曲、顶点重复和分辨率不均等问题，HKTex的提出意味着这些困扰图形学与三维视觉领域多年的工程痛点有望被系统性解决。评审委员会评价其为“对表面纹理表示的简洁而新颖的贡献，以热扩散为基础的高斯函数替代了标准的高斯泼溅方法，给出了优雅的解决方案，并具有超越论文本身的广泛应用潜力”。Zhengqin Li等来自 Meta Reality Labs Research的华人高含量团队，凭借《LSRM — High-fidelity Object-centric Reconstruction via Scaled Context Windows》拿下最佳论文提名奖。LSRM（Large Sparse Reconstruction Model）的核心贡献在于：通过扩大Transformer的上下文窗口，显著缩小了前馈式三维物体重建与密集视图优化之间的保真度差距。具体而言，LSRM采用原生稀疏注意力机制、从粗到精的计算管线、3D感知空间路由以及自定义的序列并行策略，使其能够处理比此前最优方法多20倍的物体token和2倍以上的图像token。评审委员会给的颁奖词是：“质量非常高，工程实现出色。在以目标为中心的三维重建中，通过扩展Transformer架构中的上下文窗口长度来捕获长距离的跨视图依赖，从而实现了更高的保真度”。获得最佳论文提名奖的还有另一篇论文《Poppy ：Polarization-based Plug-and-play Guidance for Enhancing Surface Normal Estimation》，论文作者主要来自Stony Brook University计算机视觉实验室。Poppy 是一个无需训练的框架，利用偏振光编码的表面朝向信息，为单目表面法线估计器在反射面、无纹理表面等边缘场景中提供基于物理的补充线索。其“即插即用”特性意味着不需要重新训练模型，就能为现有法线估计器带来即时的物理约束增益。评审委员会的颁奖词是：“对多种RGB-only主干网络的时间自适应测试做出了贡献，提升效果显著。尤其是在具有挑战性的非偏振区域和复杂镜面反射场景中，使用单次偏振输入就能解决歧义问题。”开幕式上还颁发了 Koenderink Prize，也就是常说的时间检验奖。该奖项旨在表彰那些在十年前发表于 ECCV、并在过去多年中对计算机视觉领域产生持久且深远影响的论文。一共有3 项研究工作获奖。斯坦福李飞飞团队凭借《Perceptual Losses for Real-time Style Transfer and Super-resolution》拿下该奖项。这篇论文的核心突破在于提出了一种全新的损失函数——感知损失（Perceptual Loss），并创造性地将其应用于前馈神经网络的训练中。这一方法，在随后数十年的时间，成为图像生成与增强领域的基石技术，深刻影响了此后十年的计算机视觉研究范式。评审委员会给出的颁奖词是：“表彰其引入了基于预训练神经网络特征的感知损失函数——这一实践如今如此普遍，以至于其起源几乎已被遗忘。”另一篇获得 Koenderink Prize 的论文是《 SSD: Single Shot MultiBox Detector》。该论文由来自谷歌、北卡罗来纳大学教堂山分校、密歇根大学安娜堡分校的作者合作完成。颁奖词评价其“与 R-CNN 和 YOLO 系列模型一道，将目标检测带入了深度学习时代”，充分体现了该奖项“时间检验”的核心价值——十年前的工作，至今仍是现代目标检测的基石。拿下这一奖项的第三项工作是《Learning without Forgetting》，由Zhizhong Li与Derek Hoiem合作发表。Zhizhong Li 本科毕业于清华大学自动化系，论文发表时在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）攻读博士学位，Derek Hoiem 这是他的导师。该论文针对神经网络在增量学习中的灾难性遗忘问题，提出了 LwF 方法，通过知识蒸馏让模型在学习新任务时保留旧任务能力，无需访问旧任务原始数据。截至当前已被引用超过 5,900 次，是持续学习与增量学习领域的奠基性工作之一。颁奖词为：“表彰其在持续学习领域的开创性贡献，而持续学习仍然是一个开放性的挑战，也是视觉人工智能研究中一个活跃的分支。”▎PAMI Mark Everingham 社区贡献奖
该奖由 IEEE 计算机学会模式分析与机器智能技术委员会（PAMI TC）设立，旨在纪念已故的 Mark Everingham，表彰为计算机视觉社区做出无私贡献的团队。Mark Everingham 是一位英年早逝的杰出计算机视觉学者，以其在PASCAL Visual Object Classes (VOC) 挑战赛中的奠基性工作和对社区的无私奉献而闻名。 FGVC（Fine-Grained Visual Categorization Challenge）团队：团队成员来自加州理工学院、康奈尔大学、爱丁堡大学、Google 等机构。该挑战赛自 2015 年起每年举办，聚焦于区分视觉上极为相似的子类别，推动了细粒度分类、长尾分布等方向的研究。VOT（Visual Object Tracking Challenge ）团队：由伯明翰大学、卢布尔雅那大学、布拉格捷克技术大学、奥地利科技学院联合举办。自 2013 年创办以来，VOT 每年更新评测序列并重新标注，为视觉跟踪领域提供了统一的评测标准。会上还颁发了ECVA 青年研究员奖与博士奖。青年研究员奖旨在表彰年轻研究者在计算机视觉领域取得的杰出研究成就，本届颁发了 2025 年度和 2026 年度两个奖项。ECVA 2026 青年研究员奖获奖者是Yuki Asano。他现任德国纽伦堡工业大学（University of Technology Nuremberg）机器学习教授，领导基础人工智能实验室（FunAI Lab），博士毕业于牛津大学视觉几何组（VGG），师从 Andrea Vedaldi。2025 年度获奖者是Gül Varol。她现任法国巴黎高科桥路学院（ENPC）IMAGINE 团队常任研究员，此前在牛津大学 VGG 组从事博士后研究。ECVA 博士奖旨在表彰在博士论文研究期间做出的杰出工作，今年的获奖者有两位。其中一位获奖者是Yao Fang。 她由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich） 与马克斯·普朗克智能系统研究所（Max Planck Institute for Intelligent Systems） 联合培养，师从 Michael J. Black 教授和 Marc Pollefeys 教授，目前在斯坦福大学从事博士后研究。本人因签证问题未能亲临现场，由导师 Michael J. Black 代为领奖。另一位获奖者是Paul-Edouard Sarlin。他曾在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich） 计算机视觉与几何组攻读博士学位，师从 Marc Pollefeys 教授。博士毕业后加入 Google Zurich 担任研究科学家。2025年度获奖者是Yingjun Du 。他博士毕业于阿姆斯特丹大学，师从 Cees Snoek 教授和 Xiantong Zhen 博士。博士毕业后继续在阿姆斯特丹大学从事博士后研究，并获“杰出华人博士后奖”。大会还对本次会议的完整议程进行了介绍，包括 3 天主会、93 场Workshop、9 场Tutorial、3 场 Keynote 演讲、2场Panel 圆桌会以及多场论文报告与海报展示。就在过去的两天，AI 科技评论记者也亲眼见证了这93场研讨会的热烈场面。其中行程最满的研究学者，当属斯坦福大学助理教授吴佳俊。他是世界模型空间智能领域的核心研究者之一，本次ECCV 上在超过5场 Workshop上发表演讲，主题涵盖Physical Code、Agentic Robotics、Multisensory Reasoning，以及World Model Evaluation，场场爆满。空间智能作为 ECCV 2026 的核心研讨方向之一，兼具产学研双重视角的香港科技大学教授、前阿里巴巴 XR 实验室负责人谭平也围绕经典 3D 几何学与可扩展三维场景重建和生成这一主题，在 Workshop （Scalable 3D Scene Generation and 3D Geometric Scene Understanding）上分享了他的最新研究工作和思考。其他华人学者如德克萨斯大学奥斯汀分校副教授、NVIDIA GEAR 团队负责人朱玉可（Yuke Zhu），康奈尔大学助理教授马维九（Wei-Chiu Ma），NVIDIA 高级研究科学家 Fu-En Yang 等，也都在不同的 Workshop 上发表了世界模型相关主题演讲。而接下来，最受期待的当属 Yann LeCun 的 Keynote 演讲。作为世界模型 JEPA 路线的旗帜人物，他将在正会第二天带来主题为 《World Models: Enabling the next AI revolution》 的演讲。空间智能在 Workshop 上已被反复讨论，而在正会 Keynote 的舞台上，LeCun 将带来哪些新的研究成果，又会抛出怎样更加“旗帜鲜明”的观点？AI 科技评论记者将继续从现场带来最新报道。雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网为了方便大家抱团交流、互通会议消息，我们专门建了 ECCV 2026 参会交流群！进群你会解锁这些「福利」?
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