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ECCV 2026专访:让大模型「忘掉XYZ」,RoboTracer用3D空间感知与度量推理重塑机器人轨迹追踪

拿水壶从左到右依次给花浇水,喷头需悬停在每朵花上方1到5厘米处。

▎ 忘掉XYZ,用“像素坐标+绝对深度”走捷径

一个好的表达方式确实能让通用VLM学3D事半功倍。

▎ 专治“尺度感缺失”,厘米级误差也能纠偏

▎ 过程比结果重要,每一步推理都要“打分”

▎ 流水线一:2D照片“无中生有”,低成本造出伪3D场景

▎ 流水线二:先规划避障路线,再“倒推”出操作指令

▎ 流水线三:从“脏数据”视频里,精准抠出夹爪轨迹

▎ 基准测试:通用VLM集体“翻车”,成功率仅剩3%

▎ 真机实战:UR5稳定发挥,G1跨构型复用虽难但行

▎ AI科技评论:用纯文本监督的方式训练VLM做3D任务,一开始担心过吗?有没有什么意外的发现?

▎ AI科技评论:从3D视觉轨迹到真实的物理交互,当前最大的“物理断层”在哪里?

▎ AI科技评论:完成从RoboBrain到RoboTracer的演进后,您认为具身智能在空间理解上的下一个爆发点是什么?

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