从三维视觉到世界模型：空间智能为何成为 AI 走向物理世界的共同主线？| ECCV 2026复盘
英文标题：从三维视觉到世界模型：空间智能为何成为 AI 走向物理世界的共同主线？| ECCV 2026复盘
AI 正从看懂画面，走向理解空间、预测变化、执行动作。 作者丨张岂萍 编辑丨幸丽娟 AI 已经越来越会生成一个“看起来真实”的世界，却依然很难真正理解并行动于这个世界。物体在哪里、彼此是什么空间关系，遮挡之后还剩下什么；一个动作发生后，世界会怎样变化。这些问题的解法，共同指向空间智能。而近两年具身智能与世界模型的爆火，进一步推动空间智能成为 AI 走向物理世界的核心能力基座。回
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中文
AI 正从看懂画面，走向理解空间、预测变化、执行动作。
作者丨张岂萍
编辑丨幸丽娟
AI 已经越来越会生成一个“看起来真实”的世界，却依然很难真正理解并行动于这个世界。 物体在哪里、彼此是什么空间关系，遮挡之后还剩下什么；一个动作发生后，世界会怎样变化。这些问题的解法，共同指向空间智能。而近两年具身智能与世界模型的爆火，进一步推动空间智能成为 AI 走向物理世界的核心能力基座。大会程序主席 Anna Rohrbach 公布的数据显示，本届 ECCV 共收到 10473 篇投稿，最终接收 2834 篇。按研究主题划分，图像与视频合成以超过 1400 篇位居第一，视觉、语言与推理第二，3D则从此前的主导方向退居第三。 但 3D 主题排名的后退，不等于3D 退潮。相反，过去主要集中在 3D 视觉和图形学中的三维表示、几何与物理一致性、动态建模、可交互生成与空间推理等基础问题，正在向视频生成、机器人、具身智能、世界模型等方向扩散，成为 AI 走向物理世界时共同面对的问题集。从大会 Workshop 也能看到这种变化。93 场 Workshop 中，约 10 场与 3D 直接相关，11 场涉及空间智能，9 场指向物理AI，还有 5 场以世界模型为主题。尤其是在世界模型和物理 AI 相关 Workshop 中，不少演讲都在围绕三维空间理解、动态场景建模、预测以及进一步的执行能力展开探讨。香港科技大学教授谭平 围绕可扩展的 3D 场景重建与生成展开，从场景表示切入三维空间理解；斯坦福大学助理教授吴佳俊 从二维视觉进一步走向随时间变化的三维点云轨迹，用时空表示理解物体状态及空间关系**；中山大学教授梁小丹 把重点放在未来预测上，强调世界模型要能够推演接下来真正可能发生的状态变化；**哈佛大学助理教授杜逸伦 则从生成式 AI 和世界模型出发，让模型先“想象”不同动作可能带来的未来，再通过搜索这些未来结果完成规划。如果说投稿和 Workshop 反映的是热度，奖项则更能说明风向。今年的 Koenderink 时间检验奖中，有一项颁给了空间智能旗帜人物李飞飞及其团队。最佳论文 重新讨论三维表面的表示方式 ；两篇最佳论文荣誉提名 也分别落在物体三维重建和几何感知上 。这些信号放在一起看，3D 相关研究依然保持高热度。几何重建、场景表示和渲染等老问题继续深化，研究也在向动态场景、4D 表示和交互式环境延伸。三维视觉开始承担更多空间理解的任务，并进一步支撑状态预测和行动。空间智能正在成为串起这些问题的一条主线。
01
******三维视觉：从静态几何、重建与渲染，******走向动态 4D 与交互场景
今年几项主要论文奖中，三维表示、重建和几何感知反复出现。最佳论文《Heat Kernel Textures — the Geodesic Gaussians That Do Not Splat》 由帝国理工学院的 Simone Foti、Caner Korkmaz、Stefanos Zafeiriou 和 Tolga Birdal 完成。它重新回答了一个很基础的问题：三维曲面的纹理到底该怎么表示。 论文链接： _https://arxiv.org/pd f/2609.07557_传统网格纹理大多依靠 UV 映射，把三维曲面摊到二维平面上贴图。这套方法成熟好用，但一直摆脱不了几个老毛病：纹理接缝、曲面拉伸、UV 空间浪费、顶点重复、不同区域分辨率参差不齐。 Heat Kernel Textures 换了一条路。它从离散黎曼几何出发，用各向异性热核在曲面的测地空间中直接表达纹理，相当于避开了“先把三维表面摊平，再贴纹理”这条传统路径的缺陷。评审委员会认为，这是一项简洁而新颖的表面纹理表示方案。它把纹理表示从二维 UV 空间重新放回三维曲面本身，应用潜力也不局限于论文本身。两篇最佳论文荣誉提名，也都落在三维重建与几何感知上。Meta Reality Labs Research 的 Zhengqin Li 等团队提出的 **《**LSRM-High-Fidelity Object-Centric Reconstruction via Scaled Context Windows 》****，关注前馈式物体三维重建的保真度。它通过扩大 Transformer 的上下文窗口，并加入 3D 感知空间路由等设计，让模型利用更多跨视图信息，在保持前馈效率的同时恢复更精细的物体结构和外观。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2604.05182
另一篇提名的论文《Poppy：Polarization-based Plug-and-play Guidance for Enhancing Surface Normal Estimation》（arXiv 版本题名有所调整），作者主要来自Stony Brook University计算机视觉实验室。
它从光学信息入手，用偏振光编码的表面朝向信息，为 RGB 法线估计在复杂镜面反射等场景中的几何歧义补充物理线索，并以即插即用的方式接入现有 RGB-only 法线估计模型，无需重新训练原有主干网络。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2603.27891
经典的 Koenderink 时间检验奖中，有一项给到了斯坦福李飞飞团队的《Perceptual Losses for Real-time Style Transfer and Super-Resolution》。
把它和今年集中出现的三维表示、几何理解放在一起看，计算机视觉关注的问题也在不断向外延伸：从图像看起来像不像，到三维结构怎么表示、真实世界里的空间关系怎么理解。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1603.08155 Poster 区的变化也很直观。首个 Poster Session 中，3D Reconstruction、Gaussian Splatting 与 Neural Rendering 占据了相当大的篇幅，现场大量工作围绕三维表示、重建和新视角生成展开。到了后续场次，相关问题又继续延伸到几何、运动、动态场景，以及 3D 场景理解、机器人和具身智能。从这些论文可以看到，3DGS 已经不只用于追求更好的渲染效果，也开始被用于长序列建图、动态重建和更复杂的真实场景。3D****视觉的基本问题仍然是几何、重建和场景表示，但研究对象已经开始动起来。人和物体会运动、遮挡和交互，模型也开始从静态三维表示，转向动态 4D 时空场景的建模。 理解一个会变化的世界，还要解决另一个问题：机器每换一个视角，都得记得刚刚看过什么 。机器人在房间里移动，相机视角不断变化，物体会被遮挡，也会离开画面之后再次出现。模型如果只能处理眼前这一帧，即使单帧看得再准，也很难形成对环境持续稳定的认识。一个真正进入环境中的智能体，需要把不同时间、不同视角看到的内容连起来，在移动过程中持续更新对同一个环境的认识，并维持空间关系、物体位置和自身轨迹的一致性。但现有不少视觉语言模型评测基准仍停留在静态图片或预录视频的“旁观者视角”，很难衡量智能体在持续移动中建立、更新和维持空间认知的能力。针对这一缺口，群核科技联合浙江大学等团队提出了交互式空间智能评测基准 WalkerBench ，让智能体只凭第一视角 RGB 视觉，在不同城市拓扑中完成主动探索和长程导航。它剥离了 GPS、街名等先验信息，要求 Agent 依靠连续视觉观察理解周围空间关系并完成导航。测试中，随着探索步数增加，主流 VLM 很容易出现方向迷失：短程判断没有问题，但轨迹一长，就难以持续维持之前的路径信息和整体空间关系。GitHub链接：https://github.com/lalayang123456-ctrl/WalkerBenchWalkerBench 不只把这个问题测了出来，团队也进一步提出了 Spatial-IDE 。其中，ETM（状态外化与显式拓扑记忆） 把智能体走过的节点、坐标、朝向、遍历历史以及语义注释等信息持续记录下来，形成一张动态更新的空间拓扑图；GDP（认知解耦与目标导向感知） 则把全局路径规划和局部视觉判断拆开，避免越来越长的视觉上下文持续挤占模型的推理空间。引入 Spatial-IDE 后，9 个主流 VLM Agent 的平均得分提升了 104.97%。团队还把这一框架部署到宇树 G1 人形机器人上，在真实开放街道中完成了连续多街区的千米级自主导航。另一条路线，则尝试让这些空间信息直接沉淀到模型内部 。腾讯混元、清华大学和南洋理工联合团队提出的 Spatial-TTT，瞄准的就是长视频里的空间记忆 。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2603.12255传统多模态模型处理连续视频，通常不断把新的视觉 Token 塞进上下文。视频越长，计算量越大，不同时间和视角中的空间信息也越来越难持续组织和保留下来。Spatial-TTT 把一部分模型参数设计成可以在推理过程中持续更新的“快权重”，让已经看到的空间信息逐步沉淀下来。新的画面进来后，模型仍能保留之前的空间细节，以及不同视角之间的位置关系。两条路线处理的是同一个问题：当智能体持续移动、视角不断变化时，怎样让它始终记得自己看过什么，并维持对同一个环境的连续认识。 能把过去的信息连续起来之后，下一步就是理解变化，并判断世界接下来会变成什么样。现实世界不会停在被记住的那一刻。人会行动，物体会移动，机器人每执行一个动作，环境都可能进入新的状态。场景一旦动起来，就会出现两个问题：一是怎样表示正在发生的变化 ，二是给定当前状态和一个动作，预测接下来会发生什么 。第二个问题，正是世界模型越来越关心的部分。在今年的 Keynote 演讲中，Yann LeCun 对这个问题讲得最直接。图灵奖得主、前 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在 Keynote 中，把重点直接放在了未来状态预测上。 他反复强调，“模型根本就不该去预测像素”。 相比生成未来画面的每一个细节，他更关心模型能否在抽象表征中预测未来状态，再根据不同动作可能带来的结果进行规划。机器人真正需要的，也不是一张目标图像，而是一个**“目标状态”** 。另一场 Keynote 中，Wayve 首席科学家、前微软 Mixed Reality & AI Labs 负责人 Jamie Shotton 则把讨论继续带向了真实世界中的感知和行动。他从早期视觉识别一路回顾到 Kinect的人体追踪、HoloLens的手部感知，再讲到今天的 Embodied AI 和 Wayve 的基础模型。他把自动驾驶作为具身智能的重要试验场：视觉系统真正进入物理世界后，面对的是持续变化的道路环境，也需要从识别和感知继续走向行动。 类似的议题，也反复出现在今年与 3D、世界模型和具身智能相关的 Workshop 中。斯坦福大学助理教授吴佳俊 长期研究世界模型与空间智能，在本届大会的相关分享横跨 Agentic Robotics、Multisensory Reasoning 和 World Model Evaluation； 香港科技大学教授、前阿里巴巴 XR 实验室负责人谭平 长期研究三维几何与场景建模，这次也围绕可扩展 3D 场景重建与生成 分享了最新工作。慕尼黑工业大学教授 Angela Dai 也是 3D 场景理解与重建 领域的重要学者，她在分享中讨论了如何把真实世界的物理遮挡转化为结构先验，让模型从不完整观测中理解和补全三维空间 。除此之外，哥伦比亚大学助理教授李昀烛 、清华大学助理教授高阳 、中山大学教授梁小丹 等学者，也出现在世界模型相关 Workshop 的演讲阵容中，议题延伸到机器人学习、强化学习和物理一致性等方向。这些讨论的切入点不同，但整体上，问题正在从“怎样把动态世界表示出来”，继续向“世界接下来会如何变化”推进。
斯坦福吴佳俊ECCV 演讲：机器需要怎样的「世界表示」，才能真正开始行动？| ECCV 2026
不堆 Transformer，斯坦福吴佳俊如何用物理重新定义多模态融合？｜ECCV 2026
主会论文则把这种变化落到了更具体的方法和评测问题上：论文 DreamWorld 把三维几何先验接进视频生成，希望生成的世界在不同视角下仍然保持稳定的空间结构 ； 论文链接： https://yanghb22-fdu.github.io/DreamWorld/asserts/DreamWorld.pdf 论文 《Interaction-Aware 4D Gaussian Splatting for Dynamic Hand-Object Interaction Reconstruction 》处理手与物体交互过程中不断变化的四维场景 ； 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2511.14540 论文《 A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models》进一步追问，多个智能体相互作用后，世界模型生成的状态变化能否符合真实物理规律。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2606.28757 这几项工作对应了三个层次：保持空间一致性、表示动态 4D 场景、预测交互后的状态变化。问题也从“怎样表示变化”，继续走向“怎样预测变化”。 但对具身智能来说，模型仅预测动作会带来什么结果还不够，最终还要把这些理解转成真实环境里的动作。首场 Keynote演讲中，前 Meta FAIR 研究总监、现任得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学教授的 Kristen Grauman ，提出 AI 要从 understanding 走向 enabling ，最终成为帮助人学习现实世界技能的 AI Guide 。她把问题说得很直接：模型需要弄清“什么样的动作，会把当前状态带到另一个状态”。但要让模型真正进入真实交互，机器人还需要从更多感官里判断环境状态。NVIDIA Research 科学家李柏依在****workshop 分享了两项工作。MultiGen用生成模型给仿真视频补上声音，让机器人在倒水等任务中借助音频判断物理状态；DexImit 则从单目人类操作视频中恢复手物交互，把人类示范转成双手机器人训练数据，覆盖工具使用、长程任务和精细操作等场景。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2507.02864 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2602.10105 有了对物理状态和手物交互的理解，下一步就是让动作在三维空间里真正展开。对机器人来说，知道“水壶在桌子的右边”还不够。它还要判断水壶离自己多远，从哪个方向接近，中间有没有障碍。北航、北大、智源和中科院自动化所等团队提出的 RoboTracer ，处理的就是这个问题。它让模型同时理解空间指称和真实物理尺度，再把语言指令转成一条带有深度和距离信息的多步 3D 轨迹，交给下游运动规划器执行。轨迹采用图像坐标加绝对深度的方式表示，因此可以接到不同机器人本体上。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2512.13660
RoboTracer 总体架构与 Step 1-7 多步感知推理示例
空间轨迹解决了“往哪里走”，但物理动作还涉及一个更直接的维度：接触力。主会 Oral 中的 FEEL（Force-Enhanced Egocentric Learning） 将第一视角视频与手部受力信号同步起来，构建了约 300 万帧力同步数据，用于理解接触和物理动作。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2603.15847 感知、轨迹和力信号要真正训练起来，还需要一个可以大规模反复练习的环境。SPEAR 把 Unreal Engine 做成可编程的具身仿真环境，支持行人、车辆、四足机器人等多类智能体，也可以和物理引擎协同运行，为感知和动作训练提供虚拟三维场景。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2607.06701 从多感官感知，到空间轨迹与力，再到可反复试错的仿真环境，这些工作最终都指向同一个目标：让模型对环境的理解，真正变成可以在三维空间里执行的动作。
05
******走向 Physical AI：******空间智能成为核心能力基座
把前面的工作放在一起看，方向已经很清楚。3D 视觉开始处理更复杂的动态场景，长时记忆要维持对同一环境的持续认识，世界模型关注状态变化和动作后果，具身智能还要把这些理解接到规划和行动。这些方向最终都指向同一个目标：让 AI 能够持续理解一个会变化、会交互的物理世界。 这些工作进一步推进，也都触及一个更基础的问题：究竟应该建立在怎样的世界表示之上，尤其是空间结构应该如何表示。围绕这个问题，相关讨论早在大会前就已出现在社交媒体上，并一直延续到 ECCV 期间和会后。今年 6 月，MIT CSAIL 副教授 Vincent Sitzmann 在 X 上发布 MilliVid（长时视频生成模型）时，就展示了一种不同思路：视频模型可以在不依赖 3D 地图的情况下维持长时场景一致性。ECCV 会议期间，他又连续参加了多场与 3D、视频模型和世界模型相关的 Workshop，并在 Wild3D 以 “Challenging the Necessity of 3D” 为题发表演讲，把“显式 3D 是否仍然必要”这一问题直接带到了现场讨论中。到了 ECCV 期间，长期研究 3D 视觉和计算机图形学的得克萨斯大学奥斯汀分校副教授黄启兴 （Qixing Huang） 也在 X 上谈到了同一个问题：随着视频生成模型越来越强，显式 3D（如点云、网格、3D Gaussian 等）表示是否仍然必要。在他看来，如果只追求 benchmark 或实际任务表现，利用海量 2D 和视频数据的方法可能更有优势；显式 3D 仍然提供了一套定义和推理多视角一致性的方式，也有助于理解模型究竟学到了什么。大会结束后，相关讨论仍在继续。长期从事计算机视觉、3D 视觉和机器人技术的意大利团队 Deep Vision Consulting 在领英分享了他们对本届 ECCV 的观察：视频生成与编辑成为大会很突出的方向，并与世界模型、机器人结合；3D Vision 也重新活跃起来，DUSt3R、VGGT 和 Gaussian Splatting 等方法让相机位姿估计、SLAM 和三维重建等经典问题再次受到关注。可以看到，空间表示目前还没有收敛到一条路线。视频模型正在尝试把更多空间结构学进内部表征，显式 3D 也仍在持续发展。但无论最终采用怎样的表示，AI 要真正进入物理世界，都需要持续理解空间、判断状态变化，并进一步完成预测和行动。技术路线还在变化，但空间智能作为 Physical AI 基础能力的重要性，正在变得越来越清晰。
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AI 正从看懂画面，走向理解空间、预测变化、执行动作。
作者丨张岂萍
编辑丨幸丽娟
AI 已经越来越会生成一个“看起来真实”的世界，却依然很难真正理解并行动于这个世界。 物体在哪里、彼此是什么空间关系，遮挡之后还剩下什么；一个动作发生后，世界会怎样变化。这些问题的解法，共同指向空间智能。而近两年具身智能与世界模型的爆火，进一步推动空间智能成为 AI 走向物理世界的核心能力基座。大会程序主席 Anna Rohrbach 公布的数据显示，本届 ECCV 共收到 10473 篇投稿，最终接收 2834 篇。按研究主题划分，图像与视频合成以超过 1400 篇位居第一，视觉、语言与推理第二，3D则从此前的主导方向退居第三。 但 3D 主题排名的后退，不等于3D 退潮。相反，过去主要集中在 3D 视觉和图形学中的三维表示、几何与物理一致性、动态建模、可交互生成与空间推理等基础问题，正在向视频生成、机器人、具身智能、世界模型等方向扩散，成为 AI 走向物理世界时共同面对的问题集。从大会 Workshop 也能看到这种变化。93 场 Workshop 中，约 10 场与 3D 直接相关，11 场涉及空间智能，9 场指向物理AI，还有 5 场以世界模型为主题。尤其是在世界模型和物理 AI 相关 Workshop 中，不少演讲都在围绕三维空间理解、动态场景建模、预测以及进一步的执行能力展开探讨。香港科技大学教授谭平 围绕可扩展的 3D 场景重建与生成展开，从场景表示切入三维空间理解；斯坦福大学助理教授吴佳俊 从二维视觉进一步走向随时间变化的三维点云轨迹，用时空表示理解物体状态及空间关系**；中山大学教授梁小丹 把重点放在未来预测上，强调世界模型要能够推演接下来真正可能发生的状态变化；**哈佛大学助理教授杜逸伦 则从生成式 AI 和世界模型出发，让模型先“想象”不同动作可能带来的未来，再通过搜索这些未来结果完成规划。如果说投稿和 Workshop 反映的是热度，奖项则更能说明风向。今年的 Koenderink 时间检验奖中，有一项颁给了空间智能旗帜人物李飞飞及其团队。最佳论文 重新讨论三维表面的表示方式 ；两篇最佳论文荣誉提名 也分别落在物体三维重建和几何感知上 。这些信号放在一起看，3D 相关研究依然保持高热度。几何重建、场景表示和渲染等老问题继续深化，研究也在向动态场景、4D 表示和交互式环境延伸。三维视觉开始承担更多空间理解的任务，并进一步支撑状态预测和行动。空间智能正在成为串起这些问题的一条主线。
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******三维视觉：从静态几何、重建与渲染，******走向动态 4D 与交互场景
今年几项主要论文奖中，三维表示、重建和几何感知反复出现。最佳论文《Heat Kernel Textures — the Geodesic Gaussians That Do Not Splat》 由帝国理工学院的 Simone Foti、Caner Korkmaz、Stefanos Zafeiriou 和 Tolga Birdal 完成。它重新回答了一个很基础的问题：三维曲面的纹理到底该怎么表示。 论文链接： _https://arxiv.org/pd f/2609.07557_传统网格纹理大多依靠 UV 映射，把三维曲面摊到二维平面上贴图。这套方法成熟好用，但一直摆脱不了几个老毛病：纹理接缝、曲面拉伸、UV 空间浪费、顶点重复、不同区域分辨率参差不齐。 Heat Kernel Textures 换了一条路。它从离散黎曼几何出发，用各向异性热核在曲面的测地空间中直接表达纹理，相当于避开了“先把三维表面摊平，再贴纹理”这条传统路径的缺陷。评审委员会认为，这是一项简洁而新颖的表面纹理表示方案。它把纹理表示从二维 UV 空间重新放回三维曲面本身，应用潜力也不局限于论文本身。两篇最佳论文荣誉提名，也都落在三维重建与几何感知上。Meta Reality Labs Research 的 Zhengqin Li 等团队提出的 **《**LSRM-High-Fidelity Object-Centric Reconstruction via Scaled Context Windows 》****，关注前馈式物体三维重建的保真度。它通过扩大 Transformer 的上下文窗口，并加入 3D 感知空间路由等设计，让模型利用更多跨视图信息，在保持前馈效率的同时恢复更精细的物体结构和外观。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2604.05182
另一篇提名的论文《Poppy：Polarization-based Plug-and-play Guidance for Enhancing Surface Normal Estimation》（arXiv 版本题名有所调整），作者主要来自Stony Brook University计算机视觉实验室。
它从光学信息入手，用偏振光编码的表面朝向信息，为 RGB 法线估计在复杂镜面反射等场景中的几何歧义补充物理线索，并以即插即用的方式接入现有 RGB-only 法线估计模型，无需重新训练原有主干网络。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2603.27891
经典的 Koenderink 时间检验奖中，有一项给到了斯坦福李飞飞团队的《Perceptual Losses for Real-time Style Transfer and Super-Resolution》。
把它和今年集中出现的三维表示、几何理解放在一起看，计算机视觉关注的问题也在不断向外延伸：从图像看起来像不像，到三维结构怎么表示、真实世界里的空间关系怎么理解。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1603.08155 Poster 区的变化也很直观。首个 Poster Session 中，3D Reconstruction、Gaussian Splatting 与 Neural Rendering 占据了相当大的篇幅，现场大量工作围绕三维表示、重建和新视角生成展开。到了后续场次，相关问题又继续延伸到几何、运动、动态场景，以及 3D 场景理解、机器人和具身智能。从这些论文可以看到，3DGS 已经不只用于追求更好的渲染效果，也开始被用于长序列建图、动态重建和更复杂的真实场景。3D****视觉的基本问题仍然是几何、重建和场景表示，但研究对象已经开始动起来。人和物体会运动、遮挡和交互，模型也开始从静态三维表示，转向动态 4D 时空场景的建模。 理解一个会变化的世界，还要解决另一个问题：机器每换一个视角，都得记得刚刚看过什么 。机器人在房间里移动，相机视角不断变化，物体会被遮挡，也会离开画面之后再次出现。模型如果只能处理眼前这一帧，即使单帧看得再准，也很难形成对环境持续稳定的认识。一个真正进入环境中的智能体，需要把不同时间、不同视角看到的内容连起来，在移动过程中持续更新对同一个环境的认识，并维持空间关系、物体位置和自身轨迹的一致性。但现有不少视觉语言模型评测基准仍停留在静态图片或预录视频的“旁观者视角”，很难衡量智能体在持续移动中建立、更新和维持空间认知的能力。针对这一缺口，群核科技联合浙江大学等团队提出了交互式空间智能评测基准 WalkerBench ，让智能体只凭第一视角 RGB 视觉，在不同城市拓扑中完成主动探索和长程导航。它剥离了 GPS、街名等先验信息，要求 Agent 依靠连续视觉观察理解周围空间关系并完成导航。测试中，随着探索步数增加，主流 VLM 很容易出现方向迷失：短程判断没有问题，但轨迹一长，就难以持续维持之前的路径信息和整体空间关系。GitHub链接：https://github.com/lalayang123456-ctrl/WalkerBenchWalkerBench 不只把这个问题测了出来，团队也进一步提出了 Spatial-IDE 。其中，ETM（状态外化与显式拓扑记忆） 把智能体走过的节点、坐标、朝向、遍历历史以及语义注释等信息持续记录下来，形成一张动态更新的空间拓扑图；GDP（认知解耦与目标导向感知） 则把全局路径规划和局部视觉判断拆开，避免越来越长的视觉上下文持续挤占模型的推理空间。引入 Spatial-IDE 后，9 个主流 VLM Agent 的平均得分提升了 104.97%。团队还把这一框架部署到宇树 G1 人形机器人上，在真实开放街道中完成了连续多街区的千米级自主导航。另一条路线，则尝试让这些空间信息直接沉淀到模型内部 。腾讯混元、清华大学和南洋理工联合团队提出的 Spatial-TTT，瞄准的就是长视频里的空间记忆 。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2603.12255传统多模态模型处理连续视频，通常不断把新的视觉 Token 塞进上下文。视频越长，计算量越大，不同时间和视角中的空间信息也越来越难持续组织和保留下来。Spatial-TTT 把一部分模型参数设计成可以在推理过程中持续更新的“快权重”，让已经看到的空间信息逐步沉淀下来。新的画面进来后，模型仍能保留之前的空间细节，以及不同视角之间的位置关系。两条路线处理的是同一个问题：当智能体持续移动、视角不断变化时，怎样让它始终记得自己看过什么，并维持对同一个环境的连续认识。 能把过去的信息连续起来之后，下一步就是理解变化，并判断世界接下来会变成什么样。现实世界不会停在被记住的那一刻。人会行动，物体会移动，机器人每执行一个动作，环境都可能进入新的状态。场景一旦动起来，就会出现两个问题：一是怎样表示正在发生的变化 ，二是给定当前状态和一个动作，预测接下来会发生什么 。第二个问题，正是世界模型越来越关心的部分。在今年的 Keynote 演讲中，Yann LeCun 对这个问题讲得最直接。图灵奖得主、前 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在 Keynote 中，把重点直接放在了未来状态预测上。 他反复强调，“模型根本就不该去预测像素”。 相比生成未来画面的每一个细节，他更关心模型能否在抽象表征中预测未来状态，再根据不同动作可能带来的结果进行规划。机器人真正需要的，也不是一张目标图像，而是一个**“目标状态”** 。另一场 Keynote 中，Wayve 首席科学家、前微软 Mixed Reality & AI Labs 负责人 Jamie Shotton 则把讨论继续带向了真实世界中的感知和行动。他从早期视觉识别一路回顾到 Kinect的人体追踪、HoloLens的手部感知，再讲到今天的 Embodied AI 和 Wayve 的基础模型。他把自动驾驶作为具身智能的重要试验场：视觉系统真正进入物理世界后，面对的是持续变化的道路环境，也需要从识别和感知继续走向行动。 类似的议题，也反复出现在今年与 3D、世界模型和具身智能相关的 Workshop 中。斯坦福大学助理教授吴佳俊 长期研究世界模型与空间智能，在本届大会的相关分享横跨 Agentic Robotics、Multisensory Reasoning 和 World Model Evaluation； 香港科技大学教授、前阿里巴巴 XR 实验室负责人谭平 长期研究三维几何与场景建模，这次也围绕可扩展 3D 场景重建与生成 分享了最新工作。慕尼黑工业大学教授 Angela Dai 也是 3D 场景理解与重建 领域的重要学者，她在分享中讨论了如何把真实世界的物理遮挡转化为结构先验，让模型从不完整观测中理解和补全三维空间 。除此之外，哥伦比亚大学助理教授李昀烛 、清华大学助理教授高阳 、中山大学教授梁小丹 等学者，也出现在世界模型相关 Workshop 的演讲阵容中，议题延伸到机器人学习、强化学习和物理一致性等方向。这些讨论的切入点不同，但整体上，问题正在从“怎样把动态世界表示出来”，继续向“世界接下来会如何变化”推进。
斯坦福吴佳俊ECCV 演讲：机器需要怎样的「世界表示」，才能真正开始行动？| ECCV 2026
不堆 Transformer，斯坦福吴佳俊如何用物理重新定义多模态融合？｜ECCV 2026
主会论文则把这种变化落到了更具体的方法和评测问题上：论文 DreamWorld 把三维几何先验接进视频生成，希望生成的世界在不同视角下仍然保持稳定的空间结构 ； 论文链接： https://yanghb22-fdu.github.io/DreamWorld/asserts/DreamWorld.pdf 论文 《Interaction-Aware 4D Gaussian Splatting for Dynamic Hand-Object Interaction Reconstruction 》处理手与物体交互过程中不断变化的四维场景 ； 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2511.14540 论文《 A Physics-Grounded Benchmark for Multi-Agent Dynamics in World Models》进一步追问，多个智能体相互作用后，世界模型生成的状态变化能否符合真实物理规律。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2606.28757 这几项工作对应了三个层次：保持空间一致性、表示动态 4D 场景、预测交互后的状态变化。问题也从“怎样表示变化”，继续走向“怎样预测变化”。 但对具身智能来说，模型仅预测动作会带来什么结果还不够，最终还要把这些理解转成真实环境里的动作。首场 Keynote演讲中，前 Meta FAIR 研究总监、现任得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学教授的 Kristen Grauman ，提出 AI 要从 understanding 走向 enabling ，最终成为帮助人学习现实世界技能的 AI Guide 。她把问题说得很直接：模型需要弄清“什么样的动作，会把当前状态带到另一个状态”。但要让模型真正进入真实交互，机器人还需要从更多感官里判断环境状态。NVIDIA Research 科学家李柏依在****workshop 分享了两项工作。MultiGen用生成模型给仿真视频补上声音，让机器人在倒水等任务中借助音频判断物理状态；DexImit 则从单目人类操作视频中恢复手物交互，把人类示范转成双手机器人训练数据，覆盖工具使用、长程任务和精细操作等场景。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2507.02864 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2602.10105 有了对物理状态和手物交互的理解，下一步就是让动作在三维空间里真正展开。对机器人来说，知道“水壶在桌子的右边”还不够。它还要判断水壶离自己多远，从哪个方向接近，中间有没有障碍。北航、北大、智源和中科院自动化所等团队提出的 RoboTracer ，处理的就是这个问题。它让模型同时理解空间指称和真实物理尺度，再把语言指令转成一条带有深度和距离信息的多步 3D 轨迹，交给下游运动规划器执行。轨迹采用图像坐标加绝对深度的方式表示，因此可以接到不同机器人本体上。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2512.13660
RoboTracer 总体架构与 Step 1-7 多步感知推理示例
空间轨迹解决了“往哪里走”，但物理动作还涉及一个更直接的维度：接触力。主会 Oral 中的 FEEL（Force-Enhanced Egocentric Learning） 将第一视角视频与手部受力信号同步起来，构建了约 300 万帧力同步数据，用于理解接触和物理动作。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2603.15847 感知、轨迹和力信号要真正训练起来，还需要一个可以大规模反复练习的环境。SPEAR 把 Unreal Engine 做成可编程的具身仿真环境，支持行人、车辆、四足机器人等多类智能体，也可以和物理引擎协同运行，为感知和动作训练提供虚拟三维场景。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2607.06701 从多感官感知，到空间轨迹与力，再到可反复试错的仿真环境，这些工作最终都指向同一个目标：让模型对环境的理解，真正变成可以在三维空间里执行的动作。
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******走向 Physical AI：******空间智能成为核心能力基座
把前面的工作放在一起看，方向已经很清楚。3D 视觉开始处理更复杂的动态场景，长时记忆要维持对同一环境的持续认识，世界模型关注状态变化和动作后果，具身智能还要把这些理解接到规划和行动。这些方向最终都指向同一个目标：让 AI 能够持续理解一个会变化、会交互的物理世界。 这些工作进一步推进，也都触及一个更基础的问题：究竟应该建立在怎样的世界表示之上，尤其是空间结构应该如何表示。围绕这个问题，相关讨论早在大会前就已出现在社交媒体上，并一直延续到 ECCV 期间和会后。今年 6 月，MIT CSAIL 副教授 Vincent Sitzmann 在 X 上发布 MilliVid（长时视频生成模型）时，就展示了一种不同思路：视频模型可以在不依赖 3D 地图的情况下维持长时场景一致性。ECCV 会议期间，他又连续参加了多场与 3D、视频模型和世界模型相关的 Workshop，并在 Wild3D 以 “Challenging the Necessity of 3D” 为题发表演讲，把“显式 3D 是否仍然必要”这一问题直接带到了现场讨论中。到了 ECCV 期间，长期研究 3D 视觉和计算机图形学的得克萨斯大学奥斯汀分校副教授黄启兴 （Qixing Huang） 也在 X 上谈到了同一个问题：随着视频生成模型越来越强，显式 3D（如点云、网格、3D Gaussian 等）表示是否仍然必要。在他看来，如果只追求 benchmark 或实际任务表现，利用海量 2D 和视频数据的方法可能更有优势；显式 3D 仍然提供了一套定义和推理多视角一致性的方式，也有助于理解模型究竟学到了什么。大会结束后，相关讨论仍在继续。长期从事计算机视觉、3D 视觉和机器人技术的意大利团队 Deep Vision Consulting 在领英分享了他们对本届 ECCV 的观察：视频生成与编辑成为大会很突出的方向，并与世界模型、机器人结合；3D Vision 也重新活跃起来，DUSt3R、VGGT 和 Gaussian Splatting 等方法让相机位姿估计、SLAM 和三维重建等经典问题再次受到关注。可以看到，空间表示目前还没有收敛到一条路线。视频模型正在尝试把更多空间结构学进内部表征，显式 3D 也仍在持续发展。但无论最终采用怎样的表示，AI 要真正进入物理世界，都需要持续理解空间、判断状态变化，并进一步完成预测和行动。技术路线还在变化，但空间智能作为 Physical AI 基础能力的重要性，正在变得越来越清晰。
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