来自香港科技大学、小米汽车和华中科技大学的研究团队提出了Uni-Gaussians，实现了动态驾驶场景的高斯基元统一表征与分治渲染的架构。使用动态高斯场景图（Gaussian scene graph），建模静态背景与动态实体（如刚性车辆、非刚性行人）。图像数据采用光栅化（Rasterization）进行渲染，确保高帧率输出。LiDAR 数据则引入高斯光线追踪（Gaussian Ray-Tracing），精确模拟激光脉冲传播特性。该工作为自动驾驶场景下的相机与 LiDAR 数据提供的仿真方式，在质量与计算效率方面都取得了重大进展。
