本文综述了神经隐式场与深度学习结合的SLAM进展，涵盖密集神经SLAM、GO-SLAM全局优化、Photo-SLAM逼真建图、不确定性神经辐射场、语义V-SLAM及CNN融合框架，在Replica、TUM-RGBD、ScanNet等数据集上提升了跟踪、重建与渲染精度，并支持实时运行。