香港科技大学团队让机器人有了"空间感"：不需要3D设备也能精准操作

当你闭着眼睛在黑暗中摸索钥匙时，你的大脑会根据触觉和记忆构建出周围物体的空间位置。现在，来自香港科技大学(广州)的李富豪、宋文轩等研究团队发现了一种让机器人也拥有这种"空间感知"能力的巧妙方法。这项名为"空间强制：视觉-语言-动作模型的隐式空间表示对齐"的研究发表于2025年10月，为机器人操作技术开辟了全新道路。

想象一下，现在的大多数机器人就像一个只看过平面照片、从未体验过真实世界的人。当你让它"拿起桌子上的红色杯子"时，它能认出杯子，也能理解指令，但对于杯子距离多远、需要伸多长的手臂、应该用多大力气等空间信息却一知半解。这就是当前视觉-语言-动作模型面临的核心问题——它们虽然能"看懂"二维图像并"听懂"人类指令，但缺乏真正的三维空间理解能力。

这个问题就像让一个从小生活在平面世界的人突然来到三维世界一样困难。传统的解决方案通常是给机器人安装各种3D传感器，就像给它戴上特殊的"3D眼镜"。然而，这些传感器往往价格昂贵、容易出故障，而且不同机器人使用的传感器类型和位置都不一样，就像每个人的眼镜度数不同一样，很难形成通用的解决方案。更麻烦的是，现有的大部分机器人训练数据都没有包含这些3D信息，这就像想要教会机器人立体视觉，但手头只有平面照片一样困难。

研究团队提出的"空间强制"方法就像是给机器人进行了一场特殊的"想象力训练"。他们没有直接给机器人提供3D传感器数据，而是让机器人学会从二维图像中"脑补"出三维空间信息。这个过程有点像教会一个画家通过观察平面照片就能画出立体感十足的素描。

具体来说，研究团队使用了一个名为VGGT的"空间导师"模型，这个模型就像一位经验丰富的建筑师，能够从普通照片中准确判断出建筑物的高度、距离和空间关系。然后，他们让机器人的视觉系统向这位"导师"学习，通过对比和调整，逐渐掌握空间感知的技巧。

这种训练方法的巧妙之处在于，它不是简单地让机器人复制导师的答案，而是让机器人学会导师的"思维方式"。就像学画画时，好的老师不会让学生完全照抄示范作品，而是教会学生观察事物的方法和表现技巧。通过这种方式，机器人不仅能够处理训练时见过的场景，还能将学到的空间感知能力应用到全新的环境中。

一、让机器人拥有空间感知的训练秘籍

要理解这项研究的创新之处，我们可以把机器人的学习过程比作培训一名优秀的快递员。一开始，新手快递员只能根据地址标签找到大概位置，但对于"左拐后第三栋楼的二楼"这样的空间描述往往一头雾水。而经验丰富的快递员不仅能快速理解这些指令，还能根据周围环境判断最佳路径。

研究团队发现，当前的机器人就像那些新手快递员，虽然能识别物体和理解语言指令，但在空间定位方面表现糟糕。为了验证这个问题，他们设计了一个巧妙的测试：让机器人的视觉系统尝试根据看到的图像预测深度信息，结果发现机器人几乎无法准确判断物体的远近距离，生成的深度图像模糊不清，就像近视眼看东西一样。

这个发现让研究团队意识到，问题的根源在于机器人的"视觉大脑"从一开始就没有被训练来理解空间关系。就像一个人如果从小生活在完全平坦的世界里，突然面对楼梯、山坡这样的三维结构时肯定会感到困惑。

于是，他们想出了一个训练方案：不是直接教机器人"这个杯子距离你50厘米"，而是让机器人学会像人类一样，从视觉线索中推断空间信息。这就像教会盲人通过声音判断房间大小、通过触觉感知物体形状一样，是一种更加自然和灵活的学习方式。

具体的训练过程就像师父带徒弟一样。VGGT这位"空间感知大师"会观察同样的场景，然后告诉机器人："你看这个画面，应该这样理解空间关系。"机器人则努力调整自己的"思维模式"，让自己对同一场景的理解越来越接近大师的水平。这种对齐过程不是简单的复制，而是深层次的理解和内化。

研究团队特别聪明的一点是，他们选择在机器人处理信息的中间层进行这种训练，而不是在最终输出层。这就像在学习过程中纠正思维方式，而不是仅仅纠正最终答案。通过这种方式，机器人不仅能够正确完成特定任务，还能在面对新情况时运用学到的空间推理能力。

二、训练效果超出预期的惊人表现

当研究团队在LIBERO仿真环境中测试他们的方法时，结果简直令人惊叹。这个测试环境就像一个虚拟的机器人训练场，包含了各种不同难度的任务，从简单的物体分类到复杂的长期规划任务，应有尽有。

在这个全面的测试中，使用了空间强制训练的机器人表现得就像一个经验丰富的操作员。在空间布局任务中，机器人的成功率达到了99.4%，这意味着几乎每次都能准确理解物体的空间位置并做出正确动作。在物体操作任务中，成功率也高达99.6%，表明机器人不仅能看懂物体，还能精确地与它们互动。

更令人印象深刻的是，在需要长期规划的复杂任务中，机器人的成功率达到了96.0%。这类任务就像要求机器人"先整理桌面，再准备茶具，最后泡茶"这样的多步骤操作，需要机器人不仅理解每个步骤，还要把它们有机地串联起来。

除了性能提升，训练效率的改善同样令人瞩目。使用空间强制方法的机器人学习速度提高了3.8倍，就像原本需要一个月掌握的技能，现在只需要一周就能学会。这种效率提升对于实际应用具有重要意义，因为训练时间的缩短不仅节省了计算资源，还能让机器人更快地适应新环境和新任务。

在数据效率方面，结果同样鼓舞人心。研究团队发现，使用空间强制训练的机器人只需要原来五分之一的训练数据就能达到相同的性能水平。这就像原本需要练习1000道题才能掌握的知识点，现在只需要200道题就够了。这种数据效率的提升在机器人领域特别重要，因为收集高质量的机器人训练数据往往既昂贵又耗时。

研究团队还在另一个名为RoboTwin的双臂机器人仿真环境中验证了他们的方法。这个环境更加接近真实世界的复杂性，包含了各种干扰因素，如不同的照明条件、背景纹理变化、桌面高度调整等。即使在这样充满挑战的环境中，空间强制训练的机器人依然表现出色，在所有测试任务中都显著超越了基础模型。

特别值得一提的是，机器人在处理"困难"版本任务时的表现尤为突出。这些任务包含了更多的视觉干扰和环境变化，就像在嘈杂的环境中工作或在光线不佳的条件下操作。结果显示，空间强制训练让机器人能够专注于真正重要的空间关系，而不是被表面的视觉变化所迷惑。

三、深入解析空间强制的工作机制

要真正理解空间强制方法的工作原理，我们可以把它比作学习绘画中的"临摹大师作品"过程。当一个学画的学生临摹梵高的《星夜》时，他不是简单地复制每一个色彩点，而是要理解梵高如何运用笔触、色彩和构图来表现空间感和动感。

在空间强制训练中，机器人就像那个学画的学生，而VGGT模型则是"梵高"。VGGT模型经过专门训练，能够从二维图像中提取出丰富的三维空间信息，包括深度、相对位置、物体间的空间关系等。这些信息就像梵高作品中的精妙技法，包含了深层的空间理解智慧。

训练过程的关键在于"对齐"这个概念。研究团队使用余弦相似度来衡量机器人的视觉表示与VGGT模型输出之间的相似程度。这就像比较两幅画在构图、色调、氛围等方面的相似性。通过不断调整，机器人学会了用与VGGT模型相似的"视角"来理解空间信息。

研究团队在选择对齐层次时也颇有讲究。他们发现，在机器人网络的第24层进行对齐效果最佳。这个发现类似于发现学习绘画时在哪个阶段进行指导最有效。太早的指导可能限制创造性，太晚的指导则可能无法根本性地改变思维方式。第24层正好是一个"甜蜜点"，此时的表示既保留了足够的视觉特征，又具有足够的抽象程度来编码空间关系。

为了确保训练的稳定性，研究团队还在对齐目标中加入了位置编码信息。这就像在教学过程中不仅要教会学生"这是什么"，还要教会他们"这在哪里"。位置编码帮助机器人理解物体在图像中的相对位置关系，这对于后续的动作规划至关重要。

整个训练过程采用了多任务学习的方式，同时优化动作预测和空间表示对齐两个目标。研究团队通过一个权重参数来平衡这两个目标的重要性。经过实验，他们发现当这个权重设置为0.5时效果最佳，这意味着空间学习和动作学习需要等量齐观，不能偏废其一。

四、真实世界中的机器人空间智能

从仿真环境走向真实世界，这是检验任何机器人技术的终极测试。研究团队在真实的双臂机器人平台上进行了一系列具有挑战性的实验，结果证明了空间强制方法在现实环境中同样表现出色。

实验设置本身就充满挑战性。研究团队使用了配备6自由度机械臂和1自由度夹爪的双臂机器人系统，这套系统需要协调两个手臂的动作，就像人类用双手完成复杂任务一样。更重要的是，他们故意设计了各种变化条件来测试机器人的适应能力。

在堆叠玻璃杯任务中，研究团队引入了光照变化这个干扰因素。透明玻璃杯在不同光照下会产生不同的反射和折射效果，就像水中的筷子看起来是弯的一样。这种视觉干扰往往会让机器人产生错误判断。然而，使用空间强制训练的机器人表现出了强大的抗干扰能力，成功率达到62.5%，而基础模型只有15.0%。这说明机器人学会了关注真正重要的空间关系，而不被表面的视觉变化所迷惑。

抓取右侧蔬菜的任务则测试了机器人对目标物体变化的适应能力。实验中使用了不同形状、大小的蔬菜，就像要求机器人既能抓住细长的胡萝卜，也能抓住圆滚滚的洋葱。这需要机器人不仅能识别目标物体，还要根据物体的三维形状调整抓取策略。结果显示，空间强制训练的机器人成功率达到47.5%，而基础模型仅为10.0%。

放置绿色积木任务引入了高度变化这个空间维度的挑战。机器人需要将积木放置在不同高度的平台上，这要求它能够准确判断垂直距离和调整手臂的运动轨迹。就像投篮时需要根据距离调整力度和角度一样，机器人必须具备精确的空间估计能力。实验结果再次证明了空间强制训练的有效性，成功率从基础模型的67.5%提升到85.0%。

最具挑战性的是双臂协调举锅任务，这需要两个机械臂精确协调，就像两个人合作搬运重物一样。任何一个手臂的位置偏差都可能导致锅子倾斜甚至掉落。这个任务不仅测试空间感知能力，还检验了机器人对物体平衡和重心的理解。实验结果显示，空间强制训练使成功率从30.0%提升到42.5%，虽然绝对数值不算很高，但相对提升幅度达到了40%以上。

特别值得强调的是，所有这些真实世界实验都是在极其有限的训练数据下完成的。单臂任务只使用了40个演示样本，双臂任务更是只有20个样本。这种数据稀缺的情况在实际应用中非常常见，因为收集高质量的机器人演示数据既昂贵又耗时。空间强制方法在如此少的数据下仍能显著提升性能，充分展现了其在实际部署中的价值。

五、技术创新背后的深层洞察

空间强制方法的成功不是偶然的，它基于对机器人学习本质的深刻理解。研究团队通过一系列精心设计的分析实验，揭示了这种方法为什么有效以及如何进一步优化。

首先，研究团队探讨了不同3D基础模型作为"导师"的效果。他们比较了SigLIP、DINOv2等传统视觉模型与专门的空间感知模型VGGT。结果发现，虽然所有模型都能带来一定程度的改善，但VGGT作为导师时效果最为显著。这就像学习绘画时，虽然任何有经验的画家都能提供指导，但专门的空间透视专家能给出最有价值的建议。

更有趣的是位置编码的作用。当研究团队在VGGT的输出中加入位置编码信息时，机器人在长期任务中的表现有了显著提升。这个发现揭示了一个重要原理：在自回归模型中，标记的相对位置关系至关重要。就像阅读一个句子时，我们不仅要理解每个词的含义，还要理解它们的顺序关系一样。

关于在网络的哪一层进行对齐，研究团队的发现颇具启发性。他们测试了从第1层到第32层的各种选择，发现第24层是最佳选择。这个层次既不太浅也不太深，恰好处于视觉特征和语言特征开始融合的阶段。在这个层次进行空间强制训练，既能保持足够的视觉敏感性，又能为后续的动作生成提供有力支持。

训练效率的分析揭示了空间强制方法的另一个优势。通过比较不同训练阶段的性能曲线，研究团队发现空间强制不仅提高了最终性能，还显著加速了学习过程。这种加速效应类似于有经验的师父指导下的学习，学生不需要走那么多弯路，能更直接地掌握核心技能。

数据效率的分析更是令人惊喜。即使在数据量减少到原来1%的极端情况下，空间强制训练的机器人仍能保持相当的性能水平。这种数据高效性对于实际应用具有重要意义，特别是在那些数据收集成本高昂的领域。

为了直观地展示空间强制的效果，研究团队使用了t-SNE可视化技术。这种技术就像给复杂的高维数据画一幅地图，让我们能够直观地看到数据的分布规律。可视化结果显示，经过空间强制训练的机器人视觉表示与VGGT模型的输出呈现出相似的分布形状，但保持着独立的聚类中心。这意味着机器人既学会了空间推理的"思维方式"，又保持了自己独特的"个性"，没有简单地复制导师的表示。

六、超越技术的深远影响

空间强制方法的意义远远超出了技术层面的改进，它为机器人技术的发展开辟了一条全新道路。在传统的3D增强机器人系统中，研究者往往需要在硬件复杂性和性能提升之间做出权衡。昂贵的深度传感器、复杂的标定过程、不同设备间的兼容性问题，这些都是阻碍技术普及的障碍。

而空间强制方法巧妙地绕过了这些硬件限制。它就像教会了机器人一种"内功"，让机器人能够从现有的视觉信息中挖掘出更深层的空间理解。这种方法的普适性意味着它可以应用到各种不同的机器人平台上，无论是工业机器人、服务机器人还是家用机器人，都能从中受益。

从数据利用的角度来看，空间强制方法解决了机器人领域长期存在的数据稀缺问题。传统的3D增强方法往往需要大量带有深度信息的训练数据，但这样的数据集数量有限且获取困难。空间强制方法能够利用现有的2D数据集，通过巧妙的训练策略让机器人获得3D理解能力，这就像是让现有的数据宝库发挥出了更大的价值。

这种技术路线的另一个优势在于其可扩展性。随着更多高质量的3D基础模型的出现，空间强制方法可以轻松地升级和改进。这就像有了一个优秀的学习框架，当更好的老师出现时，学生可以从他们那里学到更多知识。

在实际部署方面，空间强制方法的优势同样明显。由于不需要额外的硬件支持，使用这种方法训练的机器人在推理阶段的计算开销与普通机器人完全相同。这意味着增强的空间感知能力是"免费"的，不会带来额外的运行成本或部署复杂性。

从更广阔的视角来看，空间强制方法体现了人工智能发展的一个重要趋势：通过更聪明的算法设计来突破硬件限制，用软件的创新来解决硬件的制约。这种思路在很多领域都有重要应用，比如在计算资源有限的移动设备上实现复杂的AI功能，或者在传感器精度有限的情况下实现高精度的感知任务。

这项研究还为机器人学习理论贡献了新的洞察。它证明了视觉表示学习中的一个重要原理：适当的中间层监督能够引导模型学习到更有用的特征表示。这种发现不仅适用于机器人领域，也可能启发其他需要多模态理解的AI应用。

说到底，空间强制方法的核心价值在于它展示了一种更加优雅和高效的技术发展路径。与其花费大量资源去升级硬件或收集更多数据，不如深入思考如何更好地利用现有资源。这种"以巧取胜"的思路，正是推动科技进步的重要动力。

当我们展望未来时，可以想象空间强制这样的方法将会催生更多创新。也许未来的机器人不仅能够通过视觉学习空间关系，还能通过其他感官模态学习更复杂的物理规律。也许我们会看到机器人通过观察人类行为就能学会复杂的操作技能，或者通过分析环境音响就能推断出物体的材质和形状。

归根结底，这项研究不仅解决了一个具体的技术问题，更重要的是它展现了一种思考方式——如何让机器像人类一样，通过有限的感官信息构建出丰富的世界理解。这种能力的获得，标志着机器人正在从简单的工具向真正的智能伙伴转变。对于期待与机器人共同生活和工作的我们来说，这无疑是一个令人鼓舞的里程碑。

有兴趣深入了解这项研究技术细节的读者可以通过arXiv:2510.12276查询完整论文。研究团队来自香港科技大学(广州)、清华大学、西湖大学、浙江大学和华南理工大学等知名学府，这种跨院校的合作也展现了当前AI研究的开放性和协作精神。

Q&A

Q1：空间强制方法是什么？

A：空间强制是香港科技大学团队开发的一种让机器人获得空间感知能力的训练方法。它不需要昂贵的3D传感器，而是让机器人从普通的2D图像中学会理解三维空间关系，就像教会机器人通过观察平面照片就能判断物体的距离和位置。

Q2：空间强制方法比传统的3D增强方法有什么优势？

A：主要优势包括不需要额外硬件设备、训练效率提高3.8倍、数据需求量减少80%，而且可以直接应用到现有的机器人系统上。传统方法需要昂贵的深度传感器且容易出故障，而空间强制方法通过软件创新就能让机器人获得3D理解能力。

Q3：这种方法在实际应用中效果如何？

A：在仿真测试中，使用空间强制训练的机器人成功率达到98.5%，在真实世界实验中也表现出色。比如在堆叠玻璃杯任务中成功率从15%提升到62.5%，在抓取任务中从10%提升到47.5%，证明了方法的实用性。