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CrowdRoom 相关论文综述（2026 骨架版）	2026-05-20	false	调研 论文综述 SLAM NeRF Gaussian Splatting 机器人	research

CrowdRoom 相关论文综述（2026 骨架版）

文档时间戳（开头）

• ISO 8601 (UTC): 2026-05-20T09:06:58Z
• Asia/Shanghai (UTC+8): 2026-05-20 17:06:58
• 生成模式：抓取失败状态报告 + 综述骨架（0 篇真实论文）

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摘要

本综述原计划基于 research/crowdroom_papers_raw.json 中由 research/fetch_crowdroom_papers.py 抓取的 arXiv 论文，围绕 CrowdRoom（"RoomPlan 版 Sketchfab + Pinterest"，详见 plans/CrowdRoom/00_overview.md）所关切的 10 个研究方向，给出按主题组织的中文文献综述。然而，本次数据采集因 arXiv API 全面速率限制（HTTP 429）而完全失败：JSON 中 unique_papers 为空数组，10 个主题各自返回 0 篇论文。为遵守"不要编造未在 JSON 中出现的论文"的硬性约束，本文不引用任何具体论文，而是以骨架（skeleton）形式给出：(i) 数据采集失败状态的如实复盘；(ii) 10 个预设主题各自的研究问题（Research Questions, RQ）；(iii) 每个主题应覆盖的典型方法学家族（taxonomy placeholder）；(iv) CrowdRoom 项目可能受益的研究空白与未来方向。本文档预期在后续抓取成功后，被自动化脚本填充为完整综述。

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1. 引言与背景

1.1 研究动机：为什么 CrowdRoom 需要一份文献综述

CrowdRoom 的产品定位是「人人用 iPhone 扫一个房间，传到云端就有可在浏览器里 360° 把玩、分层切换、换家具换材质、Remix 再创作的 3D 房间社区」。其技术链路（参见 plans/CrowdRoom/00_overview.md §4 架构图）横跨多个活跃研究领域：

• 采集端：iPhone RoomPlan / ARKit / LiDAR 的几何与语义精度边界；
• 重建端：以 NeRF、3D Gaussian Splatting（3DGS）为代表的神经场重建；
• 生成端：text-to-3D 家具、image-to-3D 单图重建、室内布局生成；
• 理解端：3D 物体姿态估计、OBB（Oriented Bounding Box）朝向估计；
• 数据与社区：众包 3D 数据采集、隐私脱敏、UGC 治理；
• 应用与互操作：数字孪生 / Scan-to-BIM、USD / glTF / OpenUSD 资产标准化。

每一条链路都已有成熟的学术社群与代表性方法；CrowdRoom 要在 8 周内交付 MVP（参见 plans/CrowdRoom/00_overview.md §7.1），需要快速吸收"哪些方法已成熟、哪些仍是开放问题、哪些方法学路线与消费级路线相容"等综述性判断。本文档即为该综述的预定位版本。

1.2 综述的范围与边界

本综述聚焦 10 个由 research/crowdroom_papers_raw.json 的 topics_meta 字段预先定义的主题（详见 §3）。范围内：与上述链路直接相关的几何重建、生成式 3D、众包数据、隐私、资产标准化文献。范围外：通用机器人 SLAM 综述、与消费级路线无关的工业 BIM/GIS、纯图像生成（2D 扩散模型）综述。

1.3 与 CrowdRoom 项目文档的关系

本综述与 plans/CrowdRoom/ 目录下的产品/技术文档形成"文献证据 ↔ 工程决策"的双向引用关系：

• 工程文档中"选 3DGS 还是 NeRF？"等技术选型问题，应由本综述的 §3.2 / §3.3 给出文献支撑；
• 本综述识别出的研究空白，应反馈到 plans/CrowdRoom/ROADMAP.md。

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2. 数据采集状态（如实复盘）

2.1 抓取结果总览

字段	值
数据源文件	research/crowdroom_papers_raw.json
生成时间	2026-05-20T16:30:00+0800
抓取脚本	research/fetch_crowdroom_papers.py
抓取状态	FAILED_RATE_LIMIT
涵盖论文总数	0 篇
唯一论文数 unique_papers	0
涉及主题数	10（全部预设主题）
失败模式	arXiv API 全面返回 HTTP 429「Rate exceeded」

2.2 已尝试的抓取过程

JSON meta.fetch_attempts 字段记录了 4 次明确的尝试，均失败：

#	时间（CST）	主题	结果
1	2026-05-20T13:18	roomplan_arkit	0 篇；4× 429（30/60/90/120 s 退避）
2	2026-05-20T16:32（后台）	roomplan_arkit	0 篇；4× 429 + 2× SSL timeout
3	2026-05-20T16:32（后台）	gaussian_splatting_indoor	0 篇；6× 429（30/60/90/120/150/180 s 退避）
4	2026-05-20T16:50（探针）	all:RoomPlan	直连与代理双双返回 HTTP 429

其余 8 个主题状态为 not-attempted (killed at topic 3)：因脚本在第 3 个主题处即被限流终止，未进入。

2.3 失败原因诊断

• 触发条件：宿主机 IP 与 HTTP 代理（http://127.0.0.1:6984）IP 均已被 arXiv 速率限制器标记，速率窗口长度 > 2 小时；
• 重试无效：30/60/90/120/150/180 秒的指数退避未能恢复；
• 协议无效：IPv4 与 IPv6 双栈同样被拒；
• 代理无效：直连与回环代理表现一致。

2.4 建议的恢复策略

根据 JSON meta.recommended_retry：

1. 等待 ≥ 2 小时后重试；
2. 执行时段：建议在北京时间 04:00–09:00 的 arXiv 低峰窗口；
3. 网络方案：必要时切换到住宅代理（residential proxy）；
4. 降级方案：使用 Semantic Scholar API 或 OpenAlex 作为替代检索源（不在当前脚本范围内）。

2.5 对本综述的直接影响

由于 0 篇真实论文可引用，本综述：

• 不给出任何 [编号] 形式的引用（参考文献章节为空，明确标注 0 篇）；
• 不包含任何具体方法（如"3DGS 方法 X 在 Replica 数据集上取得 PSNR=Y"）的数值或作者归属；
• 仅给出每个主题的研究问题、应覆盖的方法学家族（taxonomy placeholder）、CrowdRoom 应当从中提取的工程结论模板。

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3. 主题骨架（10 个预设方向）

以下 10 个一级主题严格对应 JSON topics_meta 字段的 10 个键，顺序保留原顺序。每个主题给出：(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联、(b) 待回答的研究问题 RQ、(c) 应覆盖的方法学家族、(d) 论文填充占位。

3.1 主题一：iPhone RoomPlan / ARKit 室内扫描

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 该主题关注 Apple RoomPlan API、ARKit、iPhone LiDAR 在室内几何采集中的精度边界、语义输出格式与最佳实践。CrowdRoom iOS App 的唯一采集入口即 RoomPlan，因此该主题是综述的主干，对应 plans/CrowdRoom/03_ios_app_plan.md 与 plans/iphone/roomplan_accuracy_and_cad_export.md 的工程文档。

(b) RQ

• RQ1.1：RoomPlan 在不同光照 / 户型 / 家具密度下的几何精度量化结论是什么？
• RQ1.2：RoomPlan 输出的 USDZ + JSON 是否足以支撑下游"分层切换 / 家具替换"的语义需求？
• RQ1.3：ARKit / iPhone LiDAR 与中高端激光扫描仪（如 Matterport / Leica BLK）的差距在哪些指标上显著？
• RQ1.4：扫描路径与移动速度对 RoomPlan 重建质量的影响曲线如何？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
LiDAR + VIO 几何采集	待填充	扫描引导提示、精度免责声明
平面 / 房间几何拟合	待填充	墙地分割稳定性、出图精度
室内语义分割（家具类别）	待填充	与 RoomPlan 内置类别的对齐
扫描质量评估与反馈	待填充	用户扫描中实时提示

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.2 主题二：3D Gaussian Splatting 室内重建

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 3DGS 与 NeRF（§3.3）并列为近年主流的"可微神经场"方案，其在室内场景的实时渲染速度与显存占用对 Web 端可视化具有直接吸引力。CrowdRoom MVP 中的 Web 端实际渲染由 Three.js / R3F 承担，仍是网格 + 贴图路线；3DGS 是未来可选升级路径（参见 plans/CrowdRoom/00_overview.md §5 备选项）。

(b) RQ

• RQ2.1：3DGS 在室内复杂遮挡 / 反射 / 透明物体上的失败模式是什么？
• RQ2.2：3DGS 与传统网格 + PBR 贴图路线相比，在带宽 / 显存 / 浏览器兼容性上的真实差距？
• RQ2.3：是否存在可编辑（语义可分层、家具可替换）的 3DGS 表达？
• RQ2.4：3DGS 与 RoomPlan 输出（USDZ + 平面几何）如何融合？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
原始 3DGS 渲染	待填充	浏览器端渲染可行性
大场景 / 房间级 3DGS	待填充	单房间显存占用
可编辑 / 可分层 3DGS	待填充	与"分层 = L1–L4"的对齐
3DGS 压缩与流式传输	待填充	CDN 分发可行性

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.3 主题三：NeRF 室内场景重建

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 NeRF 作为 3DGS 之前的主流神经场方法，仍在"高保真离线重建 + 服务端渲染"路线下保有价值。CrowdRoom MVP 明确不做服务端实时渲染（plans/CrowdRoom/00_overview.md §4），因此 NeRF 主要作为对比参考与离线烘焙工具进入综述。

(b) RQ

• RQ3.1：NeRF 在房间尺度（room-scale）下的训练耗时与显存占用边界？
• RQ3.2：NeRF → 网格（mesh extraction）的质量损失曲线如何？
• RQ3.3：是否存在"少量 iPhone 帧 → 可用 NeRF"的实用化方案？
• RQ3.4：NeRF 在低纹理墙面 / 大面积玻璃上的退化机制？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
原始体素 NeRF	待填充	训练成本基线
加速 NeRF（哈希编码等）	待填充	离线烘焙可行性
室内大场景 NeRF	待填充	房间尺度收敛性
NeRF → mesh 提取	待填充	与 glTF 管线衔接

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.4 主题四：text-to-3D 家具 / 资产生成

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 text-to-3D 让 Remixer 用户通过自然语言生成新家具，对应 CrowdRoom user story US-5（家具替换，见 plans/CrowdRoom/00_overview.md §3）。MVP 阶段公共资产库走 CC0 素材路线，text-to-3D 是P2 阶段的潜在能力扩展。

(b) RQ

• RQ4.1：当前 text-to-3D 在家具类目（沙发 / 椅子 / 灯具）的生成质量是否足够直接进入 glTF 管线？
• RQ4.2：生成结果的拓扑、UV 与 PBR 材质是否可被 Three.js 直接消费？
• RQ4.3：生成式资产的版权与可商用边界？
• RQ4.4：与"扫描自真实家具"的资产相比，生成式资产在物理尺度上的一致性如何？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
Score Distillation 路线	待填充	生成质量与时间成本
多视图扩散 → 3D 重建	待填充	与 image-to-3D 的边界
Native 3D 扩散（点云 / 三平面）	待填充	输出格式与 glTF 兼容性
家具专用大规模训练	待填充	类别覆盖度

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.5 主题五：室内布局生成 / 房间布置合成

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 "给定一个空房间，自动生成一种家具布局"，对 CrowdRoom 的 Remix 创作（"装修方案"）有显著加速价值。MVP 暂不引入自动布局，但综述应识别该领域的成熟度，以支撑 P2 路线图。

(b) RQ

• RQ5.1：当前室内布局生成是否能保证物理可行性（无穿插、可达性、人体工学）？
• RQ5.2：以扩散模型为代表的布局生成方法与传统优化方法（如约束求解）的对比？
• RQ5.3：是否存在可条件化于"扫描得到的真实房间几何"的布局生成？
• RQ5.4：风格条件（如"日式 / 北欧 / 工业风"）是否可控？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
自回归布局生成	待填充	物理约束的硬约束注入
扩散模型布局生成	待填充	风格可控性
优化 / 规则驱动布局	待填充	与生成式方法的混合
基于场景图的布局	待填充	与 PRISM 语义图的对齐

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.6 主题六：3D 物体姿态估计 / OBB 朝向

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 RoomPlan 输出的家具节点含位置与 OBB，但朝向（"沙发面朝哪里"）的稳定性是已知痛点。该主题决定 CrowdRoom 在家具替换时能否做到"新沙发面朝原沙发同一方向"的自动对齐。

(b) RQ

• RQ6.1：在 iPhone LiDAR 噪声水平下，9DoF 姿态估计的可达精度？
• RQ6.2：RoomPlan 原生朝向输出的失败模式（如对称家具）如何缓解？
• RQ6.3：是否存在仅靠扫描得到的稀疏点云即可恢复朝向的轻量方法？
• RQ6.4：基于类别先验（"沙发的座面朝向房间内侧"）的规则修正是否实用？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
模板匹配 / ICP	待填充	与公共资产库的对齐
学习式 6D/9D 姿态	待填充	噪声鲁棒性
类别级姿态（NOCS 等）	待填充	跨实例泛化
朝向投票 / 对称性消歧	待填充	对称家具消歧

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.7 主题七：众包 3D 数据采集 / 数据集

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 这是 CrowdRoom 的身份主题：是否存在已有的众包 3D 数据社区？其失败 / 成功要素是什么？这是综述中最需要识别"研究空白"的章节，对应 plans/CrowdRoom/10_governance.md 与 plans/CrowdRoom/09_privacy.md。

(b) RQ

• RQ7.1：现有大规模室内 3D 数据集（如 ScanNet 系列、Matterport3D 等）的采集模式是众包还是专业团队？
• RQ7.2：众包 3D 数据的质量控制机制（重叠采集、用户评分、自动筛选）有哪些？
• RQ7.3：UGC 3D 内容的版权与许可（CC0 / CC-BY / 商用）实践？
• RQ7.4：是否有研究专门量化"业余用户扫描"vs"专业团队扫描"的质量差距？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
专业团队大规模室内数据集	待填充	数据规模基线
众包 2D / 3D 标注	待填充	质量控制流程
用户贡献 3D 内容平台	待填充	社区机制
联邦 / 隐私保护的数据共享	待填充	与 §3.9 的衔接

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.8 主题八：数字孪生 / 室内 GIS / Scan-to-BIM

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 plans/CrowdRoom/00_overview.md §1 明确划清："CrowdRoom 不做专业 GIS 查询，只做消费级图层操作"。本主题在综述中作为对照组：说明"我们不走 Scan-to-BIM 路线"的判断依据。

(b) RQ

• RQ8.1：Scan-to-BIM 当前的自动化程度是什么？是否仍依赖大量人工修正？
• RQ8.2：消费级 RoomPlan 输出与 BIM 所需精度（IFC LOD 等级）之间的差距？
• RQ8.3：是否有轻量级"消费级数字孪生"的中间路线？
• RQ8.4：室内 GIS 数据模型（如 IndoorGML）与 Three.js 渲染管线的兼容性？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
点云 / 网格 → IFC 自动化	待填充	自动化上限
室内 GIS 查询	待填充	暂不引入的理由
数字孪生平台	待填充	消费级 vs 工业级边界
轻量化 BIM / 简化 IFC	待填充	中间路线可行性

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.9 主题九：image-to-3D / 单图重建

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 单图 → 3D 重建可用于"用户上传一张家具照片，自动生成可替换的 3D 资产"，是 Remix 创作的潜在低门槛入口。它与 §3.4（text-to-3D）共同构成"非扫描类资产入库"路径。

(b) RQ

• RQ9.1：当前 image-to-3D 在家具类目下的几何完整性（背面 / 底面）如何？
• RQ9.2：单图 vs 少视图（few-view）的质量拐点在哪里？
• RQ9.3：输出网格的拓扑质量是否能被 PBR 管线直接消费？
• RQ9.4：与 text-to-3D 相比，image-to-3D 在"形似但不同物"的语义偏移上表现如何？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
回归式单视图重建	待填充	几何完整性
扩散先验式重建	待填充	背面合理性
多视图扩散 + 重建	待填充	与扫描互补
类别先验式重建	待填充	家具类目泛化

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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3.10 主题十：USD / glTF / 3D 资产标准化

(a) 主题定义与 CrowdRoom 关联 CrowdRoom 数据链路的核心格式约定为「USDZ（来自 RoomPlan）→ glTF/.glb（Web 端消费）」。该主题为综述提供"为什么是这两种格式""未来 OpenUSD 的影响"等格式层的文献支撑，对应 plans/CrowdRoom/01_data_schema.md 与 plans/iphone/roomplan_accuracy_and_cad_export.md。

(b) RQ

• RQ10.1：USDZ 与 glTF 在浏览器端的兼容性现状？
• RQ10.2：OpenUSD 的开放化进程对消费级 3D 社区的影响？
• RQ10.3：Draco / Meshopt 压缩对 glTF 在 Web 端的实际收益曲线？
• RQ10.4：3D 资产的版权水印 / 来源认证是否已有标准化方案？

(c) 应覆盖的方法学家族

家族	代表性方法（占位）	CrowdRoom 关注角度
glTF 核心规范与扩展	待填充	Three.js 兼容性
USD / OpenUSD 生态	待填充	与 Apple 工具链衔接
网格 / 纹理压缩	待填充	CDN 带宽优化
资产来源 / 水印	待填充	UGC 治理

(d) 论文填充占位：当前 0 篇。

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4. 跨主题趋势观察（基于主题定义层面）

由于本次未抓到任何论文，本节不给出基于真实文献的量化趋势，仅基于上述主题定义层面的合理推断（在抓取成功后应被实证数据替换）：

#	观察	与 CrowdRoom 的关联
T1	神经场（3DGS / NeRF）路线正逐步从"研究 demo"走向"产品可用"，但可编辑性仍是显著缺口	决定 Web 端是否升级到 3DGS 渲染
T2	生成式 3D（text-to-3D / image-to-3D）在家具类目上的"可用门槛"正快速降低，但与 PBR / 物理尺度的对齐仍未完全解决	决定 Remix 资产入库是否引入生成式入口
T3	室内扫描的"消费级"端（RoomPlan / 手机 LiDAR）与"专业级"端（Matterport / 激光扫描）之间，存在精度差距 vs 易用性的稳定权衡	决定 CrowdRoom 在"易用性优先"路线上的定位
T4	众包 3D 数据集的质量控制与隐私治理仍缺乏成熟方法学，研究空白显著	直接关系 plans/CrowdRoom/09_privacy.md 与 plans/CrowdRoom/10_governance.md
T5	USD/OpenUSD 的开放化让"Apple 生态 → 通用 Web 3D"的链路在标准层趋于稳定	支撑 USDZ → glTF 转码路线的长期可持续性

以上 5 条观察仅为待证伪假设（hypothesis），需在抓取成功后用真实文献交叉验证。

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5. 研究空白与 CrowdRoom 的未来方向

基于 §3 的 RQ 与 §4 的趋势观察，结合 plans/CrowdRoom/00_overview.md §6 与 §7，本综述识别出以下潜在研究空白（同样为待证伪命题）：

1. 可编辑、可分层的神经场表达：3DGS / NeRF 是否能原生支持"墙 / 地板 / 家具 / 材质"四层切换？这是 CrowdRoom 走 3DGS 路线的硬性前提。
2. 手机端扫描的朝向稳定化：仅靠 RoomPlan 输出（无重新训练）的朝向后处理方法，是 MVP 内最可能产生工程贡献的方向。
3. 众包 3D 内容的轻量级隐私脱敏：端侧人脸 / 身份证 / logo 模糊，与镜面区域 / 反射场景的边界处理，是研究与产品共同的真实空白。
4. 生成式资产与扫描资产的尺度 / 材质一致性：Remix 替换家具时的"无缝感"由此决定。
5. 消费级数字孪生的中间表达：介于"专业 BIM"与"消费级 glTF"之间，是否存在一种轻量结构化表达，恰好满足"分层 + Remix"？

这 5 条空白构成抓取成功后综述应重点检索的关键词组合（如 "editable 3DGS"、"object orientation refinement RoomPlan"、"privacy preserving mesh"、"text-to-3D physical scale"、"lightweight scene graph"）。

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6. 局限与下一步

6.1 本综述的明确局限

• 0 篇真实论文：本综述未引用任何具体论文，所有判断为基于领域常识与项目文档的占位结论；
• 无量化对比：所有比较表均为"待填充"，未给出 PSNR / 训练时间 / 模型体积等具体数值；
• 无引用编号：参考文献章节为空（§7），文中未使用 [N] 形式的编号引用。

6.2 下一步行动建议

1. 等待 ≥ 2 小时后，按 research/crowdroom_papers_raw.json 的 meta.recommended_retry 在北京时间 04:00–09:00 重跑 research/fetch_crowdroom_papers.py；
2. 若 arXiv 持续受限，降级到 Semantic Scholar / OpenAlex 双源补全；
3. 抓取成功后，按本骨架的 §3.1–§3.10 顺序，将每个主题下"应覆盖的方法学家族"表格中"待填充"替换为真实代表性论文（含 [编号]），并补全 §7 参考文献；
4. 用真实数据替换 §4 的待证伪假设与 §5 的研究空白判断。

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7. 参考文献

本次纳入论文总数：0 篇

由于 arXiv API 在 2026-05-20 全面返回 HTTP 429 速率限制，research/crowdroom_papers_raw.json 的 unique_papers 为空数组。按任务规则"不要在综述中加入未在 JSON 中出现的论文"，本章节当前不列出任何条目。

预留编号区间：抓取成功后，预计 10 个主题各 5–15 篇，共约 60–120 篇，按主题分组并在文中以 [编号] 形式引用。条目格式预定为：

[N] 标题. 作者 1, 作者 2, ...（年份）. 期刊/会议. 链接.

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文档时间戳（结尾）

• ISO 8601 (UTC): 2026-05-20T09:06:58Z
• Asia/Shanghai (UTC+8): 2026-05-20 17:06:58
• 实时时间获取建议：date -u +"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"
• 生成模式：抓取失败状态报告 + 综述骨架（0 篇真实论文）
• 数据源快照：research/crowdroom_papers_raw.json fetch_status = FAILED_RATE_LIMIT