本文提出了PointMamba框架，利用状态空间模型（SSM）进行点云分析，展示了其在多个数据集上超越Transformer模型的性能。Mamba3D模型通过引入局部几何特征和双向SSM，在点云学习中表现出色，具有线性复杂度。此外，研究还提出了一致遍历序列化方法和位置编码，进一步提升了点云处理能力，展示了Mamba在3D视觉模型构建中的潜力。

本文提出了PointMamba框架，通过改进状态空间模型（SSM）在点云分析中的应用，展示了其在多个数据集上超越传统transformer模型的性能。PointMamba结合全局建模和线性复杂度，采用一致遍历序列化方法和位置编码，提升了点云处理效率，达到了新的SOTA性能，为3D视觉模型构建提供了新视角。