本文综述了点云深度学习的研究进展，涵盖基于局部图表示的三维不变特征学习、密度不变特征提取、几何感知自训练、多模态对比无监督域适应、单域泛化多任务三维检测、旋转不变局部到全局表示、因果启发不变图学习、纯旋转不变低层表示及自动驾驶语义分割域适应等方法，在分类、分割、检测和配准任务上取得领先性能。