近日，由金橋信息贊助協辦、安徽大學 ICSC 實驗室舉辦的 CVPR 2026 URVIS 模態缺失 RGBT 跟蹤挑戰賽 圓滿落下帷幕。
來自南京理工大學與江南大學 JST 團隊憑借自主研發的核心算法，在本次大賽的主賽道與特色賽道中雙雙斬獲全球第一，實現聯合賽事雙冠的輝煌戰績！
聚焦前沿難題 兩大賽道各顯身手
作為計算機視覺與模式識別領域國際頂級會議 CVPR 2026 的重要賽事之一，本次挑戰賽依托空地實景數據集，直面紅外/可見光（RGBT）模態缺失條件下的目標跟蹤技術瓶頸，旨在推動多模態跟蹤算法在復雜真實場景下的魯棒性與泛化能力。
賽事設置兩大賽道：
主賽道 LoraRGBT：
面向全域開放場景，要求算法在光照、天氣、遮擋等極端條件下實現高精度、高穩定性的目標跟蹤，全面考驗模型的特征提取與自適應能力。
特色賽道 GLATrack：
聚焦限定數據域，在有限訓練樣本和特定場景約束下，追求最優的跟蹤性能，鼓勵算法在數據效率和領域適配上的創新突破。
團隊提出的創新方案在兩項賽道中均以顯著優勢領跑，充分展現了其在多模態特征融合、模態缺失補償及輕量化部署等關鍵技術上的深厚積累。
產學研深度融合 三十年持續深耕
三十余年來，金橋信息持續深耕智慧空間與信息化建設，并始終秉持開放創新的理念，積極聯動高校及科研機構，以產學研協同為紐帶，將真實業務場景中的復雜需求轉化為技術攻關課題，推動前沿算法研究與行業應用深度融合。
公司高度重視產學研協同創新，與多所高校建立聯合實驗室，通過開放真實業務場景、提供高質量數據集與算力平臺，為科研團隊攻克技術難題提供有力支撐。將高校的頂尖算法成果與智慧空間場景需求對接，加速技術從實驗室走向實際應用，以創新合作驅動產業高質量發展。
技術驅動 引領高質量發展
此次賽事，不僅是對合作團隊科研實力的國際權威認證，更是對金橋產學研協同創新路徑的充分肯定。
未來，金橋將繼續深化與高校及科研機構的戰略合作，推動更多“實驗室原創”與“產業場景”深度融合，以硬核科技賦能智慧空間與信息化建設，為數字中國貢獻金橋力量。
再次祝賀南京理工大學與江南大學JST團隊！
期待更多產學研合作成果綻放國際舞臺！
