近日，由金桥信息赞助协办、安徽大学 ICSC 实验室举办的 CVPR 2026 URVIS 模态缺失 RGBT 跟踪挑战赛 圆满落下帷幕。

来自南京理工大学与江南大学 JST 团队凭借自主研发的核心算法，在本次大赛的主赛道与特色赛道中双双斩获全球第一，实现联合赛事双冠的辉煌战绩！

聚焦前沿难题 两大赛道各显身手

作为计算机视觉与模式识别领域国际顶级会议 CVPR 2026 的重要赛事之一，本次挑战赛依托空地实景数据集，直面红外/可见光（RGBT）模态缺失条件下的目标跟踪技术瓶颈，旨在推动多模态跟踪算法在复杂真实场景下的鲁棒性与泛化能力。

赛事设置两大赛道：

主赛道 LoraRGBT：

面向全域开放场景，要求算法在光照、天气、遮挡等极端条件下实现高精度、高稳定性的目标跟踪，全面考验模型的特征提取与自适应能力。

特色赛道 GLATrack：

聚焦限定数据域，在有限训练样本和特定场景约束下，追求最优的跟踪性能，鼓励算法在数据效率和领域适配上的创新突破。

团队提出的创新方案在两项赛道中均以显著优势领跑，充分展现了其在多模态特征融合、模态缺失补偿及轻量化部署等关键技术上的深厚积累。

产学研深度融合 三十年持续深耕

三十余年来，金桥信息持续深耕智慧空间与信息化建设，并始终秉持开放创新的理念，积极联动高校及科研机构，以产学研协同为纽带，将真实业务场景中的复杂需求转化为技术攻关课题，推动前沿算法研究与行业应用深度融合。

公司高度重视产学研协同创新，与多所高校建立联合实验室，通过开放真实业务场景、提供高质量数据集与算力平台，为科研团队攻克技术难题提供有力支撑。将高校的顶尖算法成果与智慧空间场景需求对接，加速技术从实验室走向实际应用，以创新合作驱动产业高质量发展。

技术驱动 引领高质量发展

此次赛事，不仅是对合作团队科研实力的国际权威认证，更是对金桥产学研协同创新路径的充分肯定。

未来，金桥将继续深化与高校及科研机构的战略合作，推动更多“实验室原创”与“产业场景”深度融合，以硬核科技赋能智慧空间与信息化建设，为数字中国贡献金桥力量。

再次祝贺南京理工大学与江南大学JST团队！

期待更多产学研合作成果绽放国际舞台！