全方位视觉时代：360度摄像头如何让机器人拥有"千里眼"——香港科技大学团队的突破性研究

在我们想象中的未来世界里，机器人应该能够像人类一样灵活地看到周围的一切。但现实中的机器人却像戴着眼罩一样，只能看到前方很小的一片区域。这项由香港科技大学（广州）的郑旭教授团队联合多所国际顶尖机构开展的研究，于2025年9月发表在计算机视觉领域的重要论文中，为我们展示了一个全新的解决方案：让机器人拥有360度全方位视觉，就像给它们装上了"千里眼"。这篇名为《PANORAMA: The Rise of Omnidirectional Vision in the Embodied AI Era》的论文详细阐述了全方位视觉技术在人工智能时代的重要意义和发展前景。

想象一下，当你站在房间中央时，你的眼睛虽然只能看到前方，但通过转动头部，你能够观察到四周的所有情况。而传统的机器人摄像头就像是被固定住头部的人，只能死死盯着一个方向。这种限制在过去的人工智能应用中可能不算大问题，因为那时的任务相对简单，比如识别一张照片里的物体。但现在进入了所谓的"具身智能时代"，机器人需要在真实世界中导航、与人互动、执行复杂任务，这种"视野受限"的问题就变得致命了。

郑旭教授的研究团队深入分析了这个问题的根源。他们发现，全方位视觉技术面临着三大核心挑战，就像是三座大山阻挡着机器人获得真正的"全景视野"。第一座大山是数据瓶颈问题。360度全景图像就像是把整个球面世界硬生生地压扁到一张平面照片上，这种"强行压扁"的过程会产生严重的扭曲变形。想象你试图把一个橙子的表皮完整地铺在桌面上，边缘部分必然会被拉伸变形。这种扭曲使得传统的图像标注工具完全失效，人工标注成本急剧上升，导致高质量的全景数据集极度稀缺。

第二座大山是模型能力不足。现有的人工智能模型就像是为看普通照片而生的，它们内置的"思维模式"完全适应不了扭曲的全景图像。这就好比一个从小只见过平面地图的人，突然拿到一个地球仪，完全不知道该如何理解这种球面信息。当这些模型直接处理全景图像时，性能会显著下降，就像戴着老花镜看手机屏幕一样模糊不清。

第三座大山是应用空白问题。当360度摄像头这种新型传感器遇上具身智能这个新时代，许多传统应用场景都需要重新思考和设计。工业安全检查、森林火灾监测等领域虽然迫切需要全方位视觉技术，但由于缺乏跨学科人才和足够的全景数据支持，这些应用领域目前还处于探索阶段，就像有了锋利的宝剑却没有找到合适的战场。

面对这些挑战，研究团队系统梳理了全方位视觉技术的最新进展，将其归纳为三个相互关联的发展方向。在全景生成领域，研究者们起初尝试使用生成对抗网络来创造全景图像，就像教会计算机模仿艺术家画画。其中最具代表性的是Dream360技术，它采用了一种巧妙的两阶段策略：先通过代码簿的方式扩展全景图像的边界部分，再通过频率感知的方法进行精细化处理，最终能够生成高质量、高分辨率的全景图像。

随着扩散模型成为生成领域的主流技术，全景生成研究也紧跟潮流。PanoDiffusion技术就像是为全景图像量身定制的"画师"，它采用双分支扩散结构，能够同时处理RGB彩色信息和深度信息，让生成的全景图像不仅看起来真实，还包含了丰富的空间信息。而OmniDrag技术则更进一步，允许用户通过简单的轨迹控制来指导全景图像的生成过程，就像用画笔在画布上勾勒出想要的场景走向。

在全景感知领域，考虑到数据瓶颈问题的严重性，领域适应技术成为了热门的解决方案。这种技术就像是教会机器人"举一反三"的能力，让它能够利用无标签的全景数据进行学习。研究者们开发了三种主要策略来实现这个目标。对抗学习策略通过引入一个"鉴别者"来强迫模型生成难以区分来源域的特征，就像训练一个演员既要演得像，又要让观众猜不出他的真实身份。

伪标签策略则采用了"自己教自己"的思路，为目标域数据生成自监督标签进行训练。GoodSAM和GoodSAM++技术利用分割万物模型来改进伪标签的质量，提供更可靠的学习目标。而OmniSAM更是提出了动态伪标签更新机制，让模型能够在学习过程中不断改进自己的"理解"。原型对齐策略的目标是让源域和目标域的高级特征中心保持一致，就像确保不同房间的温度计都指向同一个刻度。360SFUDA++和OmniSAM等技术专注于匹配扭曲模式并通过原型抽象语义，取得了显著的性能提升。

在全景理解领域，当前的多模态大语言模型主要基于普通图像训练，面对全景图像时就像是从未见过球体的人突然要理解地球仪一样困惑。从数据角度来看，近期的研究重点是构建全景理解数据集和基准测试。OSR-bench创造性地提出了认知地图的概念，将整个全景图像分割成小块，并根据其中包含的物体为每个小块打标签。这种分层方法实现了快速有效的数据标注和基准测试，就像将复杂的拼图分解成一个个容易处理的小片段。

同时，OmniVQA通过智能体协作实现了高效的数据标注，多个AI助手像团队合作一样共同完成标注任务。从模型角度来看，当前的方法倾向于应用GRPO技术，但现有工作更偏向于直接在现有视觉问答数据集上微调多模态大语言模型。ERP-RoPE等技术尝试探索全景图像的内部特征，进一步增强模型对全景图像的理解能力，就像为模型装上了专门理解球面世界的"透视镜"。

为了系统性地解决全方位视觉在具身智能时代面临的挑战，研究团队提出了PANORAMA系统架构这一理想解决方案。这个系统就像是为机器人打造的一套完整的"视觉生态系统"，由四个相互协调的子系统组成。

数据采集与预处理子系统是整个系统的"眼睛和大脑前端"，负责捕获原始的全方位数据并将其转换为适合计算处理的格式。这个子系统主要包含摄像头硬件（如使用等距矩形投影或多鱼眼镜头组合的设备）和互补传感器（如惯性测量单元和深度传感器）。它的核心功能包括数据捕获、格式转换和同步校准。数据捕获负责获取高分辨率的全方位图像和视频，格式转换能够在不同表示方法之间动态转换数据，以适应下游处理任务的需求。同步校准则确保多个传感器之间的时间对齐和空间协调，为准确的数据融合奠定基础。

感知子系统是系统的"理解中枢"，对预处理后的全景数据执行基础场景感知任务。它采用专门适应球面几何的深度学习模型，从全方位输入中提取丰富的结构化信息。这个子系统的关键能力包括特征提取和环境感知。特征提取利用专门的架构（如球面卷积神经网络和变换器）来理解全方位背景，环境感知则同时执行语义分割、物体检测和深度估计等核心感知任务，通过共享特征骨干网络提高效率。

应用子系统是系统的"行动大脑"，将感知洞察转化为具身AI智能体的具体行动。它消费结构化数据（如语义地图、物体列表、深度信息）来服务特定的下游任务。典型应用包括导航与即时定位地图构建、人机交互和数字孪生与三维重建。导航与即时定位地图构建使自主移动成为可能，并能在室内外环境中进行实时空间映射。人机交互为智能体提供全场景感知能力，实现更自然和情境感知的交互。数字孪生与三维重建则创建真实世界空间的沉浸式精确虚拟模型，用于仿真、规划和监控。

加速与部署子系统是系统的"效率保障"，解决在真实世界资源受限环境中处理高分辨率全景数据的计算挑战。它专注于整个流水线的实际实现，包括软件加速和硬件部署。软件加速通过模型量化和剪枝等技术优化整个技术栈，在准确性、延迟和功耗之间取得平衡，以便在边缘设备上部署。硬件部署则采用边缘计算平台来实现真实世界应用。

整个系统的工作流程就像一条高效的生产线。数据采集与预处理子系统首先从全景摄像头和其他传感器捕获原始数据，进行校正和同步。这些清洁、格式化的数据随后传递给感知子系统，深度学习模型在此执行特征提取和环境感知，生成对场景的综合理解。这些感知输出随后被应用子系统利用，执行导航或交互等特定的具身AI任务。在整个过程中，加速与部署子系统确保计算流水线的可行性，实现从原始传感器输入到最终具身应用的低延迟、高效操作。

面向未来，研究团队提出了一个雄心勃勃的六阶段发展路线图，就像为全方位视觉技术绘制了一张详细的"成长地图"。第一阶段是数据集整合，重点是将现有数据集整合到一个统一、一致的框架中，建立标准化的测试分组。数据将使用一致的标签重新标注，灵活的重投影工具将确保跨不同格式（如等距矩形投影和立方体贴图）的模型性能公平比较。这个阶段将产生一个组织良好的基准测试套件，通过仔细的人工检查减少标注错误并提高标签准确性。

第二阶段是多模态扩展，重点转向同步来自RGB、深度、激光雷达、音频和惯性测量单元传感器的信号，实现针对全景视觉定制的多模态和多任务预训练。标准化的设备和校准协议将促进更丰富的传感器融合，增强全景摄像头捕获环境的建模能力。这个阶段的关键里程碑是创建具有统一分组的公共多传感器语料库，实现更有效的基准测试。为了抵消大规模数据收集的成本，将利用混合真实-合成流水线，结合真实世界和模拟数据进行更强大的传感器训练。

第三阶段专注于推理和具身数据，重点是提升交互式具身任务中的推理能力，如基础视觉问答、指令跟随、导航和抓取。这些任务需要强大的空间推理来理解环境并与之交互。混合问题生成方法将结合模板、大语言模型和人工验证，确保训练数据的规模和多样性。仿真环境将在提供导航和抓取等任务的多样化动态场景方面发挥关键作用，这些任务需要精确的空间感知和决策制定。推理增强数据集和专门设计用于评估空间推理、导航和抓取性能的基准测试的发布，将为衡量模型在真实世界交互环境中的成功率建立标准化协议。

第四阶段是统一模型预训练，基于前几个阶段的集成多模态语料库，专注于为全景模型预训练统一的多任务编码器。这些模型联合处理360度几何、语义标签和同步传感器流（RGB、深度、激光雷达、音频和惯性测量单元）。基于已建立的2D或3D架构权重，关键创新在于使用全景特定数据集和任务目标进行微调和后训练。训练整合了跨投影表示、多目标损失和域混合课程（真实-合成），以确保可迁移性。这个阶段将传统模型适应全景视觉的挑战，并增强在导航、抓取和具身任务等真实世界场景中的泛化能力。

第五阶段建立评估和基准测试基础设施，包括标准化数据集分组、投影一致的重投影工具，以及涵盖每任务准确性、跨投影一致性和推理与具身任务成功率的统一度量套件。协议包括明确的分布外分组、校准和不确定性测量、效率目标，以及关键任务的人工验证评估。这些组件共同实现可重现的比较、消融研究和操作就绪性评估。

最终的第六阶段专注于部署和泛化，通过跨域迁移、持续学习和鲁棒性测试为真实世界部署准备模型。模型在真实世界条件下进行测试，包括使用分布外分组的数据分布变化。评估将包括校准、延迟和不确定性等测量。这个阶段还包括提供压力测试数据集、持续适应评估基准和验证模型不确定性工作流程的部署工具包。

当前，全方位视觉技术正在为多个领域带来革命性的影响。在机器人与自主导航领域，全方位感知是移动机器人和自主车辆实现完整情境感知的基石。它消除了盲点，使在密集和动态环境（如拥挤的公共场所）中的导航更加准确和安全，通过提供来自不同角度的上下文信息增强机器人的感知能力。

在人机交互方面，全方位视觉使机器人能够理解类似人类的社交和空间信息。配备全方位摄像头的机器人可以同时跟踪多个个体，解释群体对话，并理解来自任何方向的社交线索，从而促进更自然、无缝和值得信赖的人机交互。

在认知AI和虚拟智能体领域，全方位视觉提供了密集、信息丰富的感知流，从根本上更接近人类以自我为中心的世界视觉。这种高保真度输入对于发展高级人类认知能力的基础至关重要，包括空间推理、长期任务规划和对环境物理的常识理解。

尽管全方位视觉技术在具身AI时代带来了积极的跨社区影响，但仍存在一些开放挑战需要未来研究来解决。泛化和鲁棒性仍然是一个关键问题，因为大多数当前模型仍然专注于特定场景或投影方法。开发能够跨越不同全景传感器规格、应用场景和投影方法泛化的模型仍然是一个重大挑战。未来的工作需要专注于投影无关表示和能够从无标签全方位信息（包括图像和视频流）学习不变特征的自监督学习技术。

动态扭曲处理是另一个重要挑战。虽然当前方法在处理全景图像的静态扭曲方面取得了显著进展，但它们将其视为与帧无关的几何问题。这代表了一个关键限制，因为扭曲在真实世界场景中本质上是动态的。未来的研究应该进一步明确考虑全方位视频序列中扭曲的时间一致性和演化。

行动感知表示学习是全方位视觉在具身AI时代的终极目标，不仅仅是让机器人观察得更好，而是让它们更有效地采取行动。一个关键方向是允许模型在全景图像中学习面向行动的表示。通过将全方位视觉特征的独特优势整合到下游控制策略中，可以在机器人行为中实现更有效和高效的决策制定。

可扩展和统一的架构代表了一个重要挑战，即创建专门为全方位视觉设计的统一多任务基础模型。超越任务特定模型的低效率，这些模型将在大量全景数据上进行预训练，以捕获全方位几何和语义的基础理解。这将产生一个强大的视觉骨干网络，可以快速专门化于众多应用，提高性能和泛化能力，同时减少对大量任务特定数据集的需求。

研究团队向不同领域的研究者发出了明确的行动呼吁。对于数据集创建者，他们建议规划和发布大规模多任务全方位数据集，涵盖真实世界场景的复杂性，包括室内外场景、一般场景和具身智能场景。对于算法研究者，他们呼吁超越基于针孔模型的简单适应，创建拥有全方位信息的新型架构和动态学习范式，这是拥抱全方位视觉独特挑战的关键。对于应用工程师，他们鼓励探索和展示全方位感知在真实世界机器人和交互系统中的优势，因为这弥合了实验室研究和实际应用之间的差距。

这项研究的意义远远超出了技术层面的突破。它为我们描绘了一个未来世界的图景：在那里，机器人不再是视野受限的"盲人"，而是拥有全方位感知能力的智能伙伴。无论是在工厂中协助工人进行安全检查，还是在家庭中提供贴心服务，或是在危险环境中执行救援任务，这些拥有"千里眼"的机器人都将能够提供前所未有的帮助。

说到底，这项研究向我们展示了人工智能发展的一个重要转折点。当机器人从只能看到前方的"隧道视野"进化为能够感知四周一切的"全景视野"时，它们就真正开始接近人类的感知能力。这不仅仅是技术上的进步，更是向真正智能化、人性化的人工智能迈出的重要一步。未来的世界里，当我们与机器人互动时，我们将感受到它们真的在"看着"我们，理解我们的需求，就像一个真正关心我们的朋友一样。

Q&A

Q1：PANORAMA系统具体包含哪些子系统，它们是如何协作的？

A：PANORAMA系统包含四个核心子系统：数据采集与预处理子系统负责捕获360度视觉数据并进行格式转换；感知子系统使用深度学习模型理解全景场景；应用子系统将感知结果转化为具体的机器人行动；加速与部署子系统确保整个系统能在实际设备上高效运行。这四个子系统像流水线一样协作，从原始数据输入到最终的智能行为输出。

Q2：全方位视觉技术与传统摄像头相比有什么优势？

A：全方位视觉技术最大的优势是消除了传统摄像头的"盲点"问题。传统摄像头只能看到前方小范围区域，而360度摄像头能够同时感知四周所有方向的情况。这对于机器人导航、人机交互和环境监测等应用场景极其重要，能够提供完整的场景感知，避免因视野死角导致的安全隐患或任务失败。

Q3：这项技术什么时候能够真正应用到日常生活中？

A：根据研究团队提出的六阶段发展路线图，全方位视觉技术正在逐步从实验室走向实际应用。目前已有一些工业检测和安防监控领域开始使用这种技术。预计在未来5-10年内，随着硬件成本降低和算法优化，我们将在家庭服务机器人、自动驾驶汽车和智能安防系统中看到更多应用。