场景坐标回归（SCR）方法虽在小规模定位任务中表现出色，但扩展至大规模场景时，会受单一网络容量限制。该限制直接影响机器人应用领域 —— 在复杂环境中，精准且高效的场景理解对导航与交互至关重要。为应对这些挑战，我们提出基于混合专家系统的加速坐标编码方法，可实现大规模场景中的高效定位与高质量渲染。 

受混合专家模型（MOE）在大模型领域卓越性能的启发，我们引入门控网络，对子网进行隐式分类与选择，确保每次推理过程中仅激活一个子网。此外，我们还提出无辅助损失负载均衡（ALF-LB）策略，同时还引入多峰先验，以提升大规模场景下的定位精度。我们的框架在大幅降低计算成本的同时，仍保持较高精度，为大规模场景应用提供了高效解决方案。