近日，团队题为《PointQ-Bench: Benchmarking Diagnostic and Interpretable Point Cloud Quality Assessment》的论文被 ACM Multimedia 2026（ACM MM 2026）正式录用，第一作者为团队博士生王端初与硕士生李城。ACM Multimedia 是多媒体领域的国际顶级会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的 A 类学术会议。

该论文提出 PointQ-Bench，一个面向点云质量理解的新型基准。这是首个将点云质量评估从单一分数预测拓展到系统性质量理解的基准。基准包含 3,083 个点云样本，覆盖真实扫描、仿真失真与 AI 生成三类数据来源及八类主要质量问题；除平均意见分（MOS）外，还提供质量等级、缺陷标签、专家描述和 12,332 组问答对，支持异常感知、缺陷诊断、可用性分级与开放式质量报告等任务。论文同时提出 SSFRQ-5D 五维评测协议，用于评估开放式质量描述。

论文对 14 个视觉语言模型及传统点云质量评估方法进行了系统评测。结果显示，现有模型已初步具备粗粒度缺陷感知能力，但在有依据的诊断与质量校准方面仍明显不足；二维多模态大模型整体优于现有三维视觉语言模型，而增加视角或点级输入带来的收益因任务、数据来源和模型而异。