희소 CNN과 포인트 변환기 모델의 장단점을 종합적으로 고려할 때, 향후 3D 인식 분야에서는 두 가지 모델의 강점을 결합하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 희소 CNN은 효율적이고 적은 메모리 소비로 빠른 속도를 제공하는 반면, 포인트 변환기 모델은 복잡한 관계를 학습하고 글로벌 컨텍스트를 고려하는 데 강점을 가지고 있습니다. 따라서 향후 모델은 희소 CNN의 효율성과 속도를 유지하면서도 포인트 변환기 모델의 관계 학습 능력을 향상시키는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 또한, 더 많은 데이터셋 및 다양한 응용 분야에 대한 실험을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 높일 것으로 예상됩니다.