内容简介：针对点云场景理解中局部特征表达受限与语义对齐不精确的双重挑战，提出融合层次化元架构与双流上下文感知的三维理解框架。该框架以 PointMeta 为视觉主干，通过元函数分解构建多尺度自适应特征提取网络，实现多尺度特征高效融合；同时引入上下文感知的空间-语义对齐策略，从语义与上下文维度对齐三维物体特征与语言特征，完成跨模态信息融合，并将额外空间信息融入文本标签以减少语义歧义。在ScanRefer、Nr3D公开数据集上的实验表明，所提模型较PointNet++性能显著提升，且优于数据集上其他现有模型，具备更强泛化性能与良好应用价值。