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以下回答供参考：

首先，让我们来看看边缘智能和图神经网络是什么，以及它们的研究方向和应用领域。边缘智能是指在设备端进行智能计算，将数据和计算处理在设备本身，而不是通过云端来进行。这种方式可以提高计算效率、减少网络延迟和数据传输成本，同时还可以保护用户隐私。图神经网络则是一种特殊的神经网络，可以处理图像、语音、自然语言等不同类型的数据，并在许多领域中取得了重要的成果，比如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。因此，边缘智能和图神经网络都是非常热门的研究领域，有很多前沿和有意义的研究方向。

然而，即使在大模型领域，也存在一些不需要大算力就可以研究的研究方向。比如，一些优化算法的研究不一定需要非常大的计算资源，比如随机梯度下降法（SGD）、Adagrad、Adam等。此外，一些新型的神经网络结构，比如Capsule Net、MobileNet、ShuffleNet等，也可以在相对较低的计算资源下进行研究。因此，虽然大模型领域通常需要大量的计算资源，但是还是有很多研究方向可以在低算力资源下进行研究的。

接下来，让我们来看看在3D问题、CV以及机器人领域中哪些问题适合只具有低算力资源的博士研究生来研究。在3D问题领域，一些轻量级的3D识别和分类问题可以在相对较低的计算资源下进行研究。例如，3D目标检测、语义分割、姿态估计等问题都可以使用一些轻量级的模型进行研究，比如PointNet、PointCNN、SO-Net等。此外，一些新的3D数据处理技术，比如图像重建、点云分割等，也可以在相对较低的计算资源下进行研究。

在计算机视觉领域，一些轻量级的目标检测、语义分割、人脸识别等问题也可以在低算力资源下进行研究。比如，一些基于移动设备的目标检测和人脸识别技术，比如MobileNet、SSD等，可以在低算力的移动设备上运行。此外，一些新的视觉注意力机制和视觉推理技术也可以在相对较低的计算资源下进行研究。

在机器人领域，一些基于传感器数据的轻量级的行为识别、环境感知、路径规划等问题也可以在低算力资源下进行研究。比如，一些基于深度学习的机器人视觉技术，比如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、视觉里程计等，可以在低算力的机器人上运行。

当然，以上只是一些简单的举例，实际上还有很多其他的研究方向适合只具有低算力资源的博士研究生来研究。比如，自然语言处理领域中的一些轻量级的文本分类、情感分析等问题，也可以在相对较低的计算资源下进行研究。此外，在一些交叉学科领域中，比如计算机与医学、计算机与心理学等，也有很多研究方向适合只具有低算力资源的博士研究生来研究。

所以说，虽然边缘智能和图神经网络是非常热门的研究领域，但并不意味着只有在这些领域才有机会进行低算力研究。实际上，在大模型领域中，还有很多研究方向可以在低算力资源下进行研究。而在3D问题、CV以及机器人领域中，也有很多问题适合只具有低算力资源的博士研究生来研究。因此，作为博士研究生，应该根据自己的兴趣和背景选择适合自己的研究方向，而不是盲目追求热门领域。

当然，随着大模型的不断发展和计算资源的不断提升，大模型领域的研究也变得越来越重要和必要。因此，即使是只具有低算力资源的博士研究生，也可以选择在大模型领域中从事一些不需要大算力的研究方向，比如一些基于知识图谱、推理机制的自然语言处理研究、一些基于因果关系推理的机器学习研究等等。此外，在大模型领域中，还有很多针对特定应用场景的研究方向，比如针对语音识别、自动驾驶等领域的研究，也可以在低算力资源下进行。