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。
大模型为什么
总在3D空间里“犯路痴”？
一个好的表达方式确实能让通用 VLM 学 3D 事半功倍。
大语言模型在预训练阶段已隐式记忆了物体的物理先验（手机是厘米级、桌子是米级），强行统一单位反而会与内在知识打架；放手让模型根据上下文自由选择最匹配的物理单位（米、厘米、英寸等），尺度的估计精度反而显著提升。
结构化格式校验（R_PF） ：约束模型按 [感知类型] [目标物体]: [数值] 严格输出，例如 [Measuring] [第一朵花高度]: 0.35m、[Referring] [水壶位置]: (454, 723, 0.963)。
分属性度量精度奖励（R_Acc） ：针对不同类型的感知步骤设定专属的物理误差容忍阈值（如像素误差在 10% 以内、深度和尺寸估算在 ±30% 以内）。只要推导出的关键感知证据符合真实物理约束，模型就会获得正向激励。
450万条轨迹从哪来？
揭秘“数据飞轮”的三条流水线
实测碾压！同一张“3D路书”竟能
同时指挥机械臂和人形机器人
结语：
具身智能不需要“万能黑盒”
▎ 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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