三维空间不再难！RoboTracer助力机器人精准执行复杂3D指令 | AI资讯

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引言：具身智能走进现实的“最后一公里”

让机器人真正走进千家万户，帮助人类完成浇花、收纳、清洁等琐碎的日常任务，一直是人工智能（AI）领域追求的终极目标。然而，理想与现实之间存在着巨大的鸿沟：实验室环境往往是整洁且可控的，而真实的家庭环境充满了不确定性——物体种类繁多、摆放杂乱且位置随时可能变动。

对于人类而言，“在每盆花上方1-5厘米处均匀浇水”是一个简单的动作指南，但对于机器人来说，这涉及到复杂的空间约束推理。它不仅要理解“左到右”的定性关系，还要精准把握“1-5厘米”的定量尺度。为了攻克这一难题，北京航空航天大学、北京智源人工智能研究院及北京大学等机构联合发布了 RoboTracer。这一创新的多模态大模型（LLM）让机器人能够像人类一样理解三维空间轨迹，标志着具身智能在开放世界精准行动方面迈出了重要一步。

空间轨迹（Spatial Trace）：连接指令与动作的桥梁

在传统的机器人控制中，视觉-语言-动作模型（VLA）往往难以直接从模糊的语言指令过渡到精确的物理动作。RoboTracer 引入了一个关键概念——空间轨迹（Spatial Trace）。

空间轨迹相当于一座桥梁，它将复杂的指令转化为一系列在3D空间中满足约束的位置序列。要生成有效的空间轨迹，模型必须具备两种核心能力： 1. 3D空间指代：在杂乱的环境中准确找到指令提到的物体（如“左数第三盆花”）。 2. 3D空间度量：理解现实世界的绝对尺度（如估算物体的实际高度并计算其上方5厘米的具体坐标）。

目前的许多大模型（如部分早期版本的 chatGPT 或其他视觉模型）多停留在2D像素层面的推理，缺乏对3D绝对尺度的深度理解。RoboTracer 的出现，正是为了弥补这一鸿沟，让机器人真正“看懂”三维世界。

核心技术突破：(u, v, d) 解耦表达与尺度感知

RoboTracer 之所以能够实现远超同类模型的精度，得益于其独特的架构设计和算法优化：

1. (u, v, d) 解耦表达增强学习效率 传统方法尝试让模型直接预测 (x, y, z) 坐标，这要求模型在没有强几何先验的情况下硬学相机内参，难度极大。RoboTracer 创新性地采用像素坐标 (u, v) 与深度 d 的解耦表达。配合已知的相机参数，这种表达方式大幅降低了模型的学习门槛，提高了数据的复用能力，使得模型在处理2D和3D任务时更加游刃有余。

2. 通用空间编码器与尺度解码器 为了让模型拥有“比例尺”感，研究团队加入了尺度解码器，通过回归损失监督，将抽象特征与真实世界的绝对长度对应起来。同时，通用空间编码器能够融合深度图、相机位姿等多种几何信息。这种设计不仅增强了空间感知，还让模型具备了高度的自适应性，能够根据当前可用的传感器数据实时调整推理策略。

两阶段微调：从感知到推理的进化

RoboTracer 的强大性能源于精心的训练策略。研究团队采用了 SFT（全参数微调） 与 RFT（强化学习微调） 相结合的方案：

SFT 阶段：重点强化模型在单步任务中的空间指代和度量能力，确保模型能“指哪打哪”。

RFT 阶段：引入了创新的“度量敏感过程奖励”。不同于只看结果的传统奖励机制，这种方法会监督推理过程中的每一个关键步骤（如尺度预测是否准确、中间点位是否合理），从而显著提升了模型在复杂、多步任务中的泛化能力。

此外，研究团队还构建了目前规模最大的3D空间数据集 TraceSpatial。该数据集包含450万个样本和3000万个问答对，覆盖了从室内桌面到室外环境的丰富场景，为模型提供了充足的“养料”。

性能表现：刷新 SOTA，开箱即用

在针对空间轨迹生成的评测基准 TraceSpatial-Bench 上，RoboTracer 展示了统治级的表现。其平均准确率比目前顶尖的 Gemini-2.5-Pro 高出整整 36%。在真实的机械臂（如 UR5）和仿人机器人（如 G1）测试中，RoboTracer 表现出了惊人的稳定性，能够完成诸如按顺序浇花、避障收纳等高度复杂的动态任务。

更重要的是，RoboTracer 具备“开箱即用”的特性。它不依赖于特定的机器人硬件，可以灵活集成到各种具身智能平台上，为人工智能从虚拟世界走向物理世界提供了强有力的技术支撑。

结语：迈向更智能的机器人时代

RoboTracer 的问世，不仅是具身智能领域的一次技术飞跃，更是 AGI（通用人工智能）向物理世界渗透的重要信号。通过深度结合3D空间推理与大模型技术，我们正在接近那个“听得懂、看得清、动得准”的机器人助手时代。

随着 openai、claude 等机构在多模态领域的持续发力，未来的 AI 将不再仅仅是屏幕后的对话框，而是能够切实改变我们物理生活环境的得力助手。想要了解更多前沿的 AI资讯、人工智能 动态以及最新的 大模型 技术深度解读，欢迎持续关注 AIGC门户，获取每日最新的 AI日报 与技术干货。