VLM的3D空间认知升级：AI离真正理解现实世界还有多远？_服务软件

1. 如果AI的终极形态不是在屏幕里，而是在现实世界里替人类干活。你觉得下一个爆发点会先出现在机器人，自动驾驶，还是医疗？#大咖观察 #红衣聊AI #科技 #人工智能 #黄仁勋

2. VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局

3. 3月17日，基座模型负责人詹锟在2026GTC大会上发布了新一代自动驾驶基础模型MindVLA-o1咱们先大概了解一下这套模型：理想 3D ViT：从视频流直接还原完整 3D 空间、位置、语义、运动用激光雷达做几何提示，融合语义 + 3D 感知用前馈 3DGS 拆分静态 / 动态物体，预测未来状态类比人类：先补好 “0 6 岁空间认知”，再学开车。多模态思考：不只看，还会 “想” 和 “推演”不只靠语言逻辑，还要空间想象 + 未来预测先理解现在，再推演接下来会发生什么这样说吧，以前很多自动驾驶，说白了就是看2D视频学开车，跟我们对着屏幕学开车再上路一样，容易出错。而MindVLA-o1的核心就是3D ViT+多模态思考，既能还原真实的3D空间，知道哪里有东西、能不能撞，还能预测未来路况，相当于给车装了个“人类大脑”，会“思考了”！它不光能看，还会想、预判。当然这背后离不开算力支撑，理想马赫100芯片算力暴涨，才能扛住3D模型的高计算量。马赫 100 在标准矩阵乘算力上较上一代居然提升约 3 倍！最让我惊讶的是这套模型不只是用来开车的！同一套VLA模型、数据系统，既能控制汽车，还能控制机器人，可以用来训练不同形态的物理智能体。自动驾驶居然只是个起点！这次也透露出了理想的目标很明确：打造“硅基人”！让AI像人类一样有感知、会行动、能思考。现在这套AI框架已经成型，从数据采集到模型训练，再到仿真测试，一套打通，未来还能用到各种物理设备上。现在看来，我终于明白厂长之前为什么说即将到来的全新理想L9是具身智能机器人的开山之作了！#李想称机器人也用VLA##理想全能辅助驾驶来了##理想发布下一代自动驾驶基础模型#

4. 击败谷歌、英伟达！清华陈建宇×斯坦福Chelsea团队世界模型Ctrl-World具身能力登顶全球

5. AI圈最顶级的一次争吵，理解世界还是堆模型？ #大咖观察 #红衣聊AI #大模型 #人工智能

6. 理想亮牌：VLA，是物理AI时代的入场券

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10. 当机器人学会「看」和「说」之后，如何让它们真正拥有「手感」？

11. 李想在B站新一期的发布视频里称：“MindVLA-o1具备3D ViT+多模态思考能力，让车真正具备理解3D空间的能力。同一套VLA模型，既可以控制车辆，也可以控制机器人，自动驾驶只是物理AI的起点。长远看，物理世界AI的终局是构建一个“硅基人”，让系统像人类一样具备完整的感知和行动能力。”物理AI？物理世界AI？美滋滋…很高兴看到理想汽车也切换到世界模型。#李想称机器人也用VLA##理想发布下一代自动驾驶基础模型##李想回应AI时代的焦虑

12. 对话曹旭东：把智驾带进物理AI时代

13. 用英伟达方案的1/10成本，造出一只接近“生命体”的机器狗

14. 当AI开始懂物理世界这才叫真智能Momenta R7强化学习世界模型正式发布，各位，物理AI量产上车啦！智能辅助驾驶终于从“看见世界”迈入“理解世界”的全新阶段！！！#MomentaR7强化学习世界模型##MomentaR7物理AI##Momenta##北京车展# 一雪的微博视频

15. 多模态预训练，才是大模型的下一条路？Yann LeCun、谢赛宁参与

16. 机器人模型R1时刻！不只学动作更学会物理推理，LIBERO 99.9%

17. 阿里这次出招具身智能，剑指深度环境理解力

18. #雷军公布小米机器人最新进展##小米发布机器人基座模型#就在刚刚，我米技术对外发布开源VLA模型Xiaomi-Robotics-0，该模型有47亿参数，兼具视觉语言理解与高性能实时执行能力，刷新多项SOTA。采用MoT架构，大脑VLM理解人类指令、捕捉空间关系，小脑Action Expert生成平滑动作，训练上采用两阶段法，先跨模态预训练，再后训练，解决真机动作断层等问题。在测试中，在仿真测试和现实真机任务中表现优异，保持了VLM多模态理解能力，将模型开源，有望推动机器人在工业、服务业、家庭等场景的应用，加速具身智能落地，相信很快就会运用在更多的生态产品上。而Xiaomi-Robotics-0机器人基座模型，Benchmark全面超越OpenVLA和Pi，跻身行业第一梯队，结合近期Mimo等成果，我米AI成长迅猛，且开源VLA与触觉模型，构建完整手脑技术栈，务实推进，为机器人商用铺路。

19. 击败主场霸主英伟达与PI！千寻智能登上具身智能「奥林匹克」最高领奖台

20. 光轮智能与谷歌、英伟达共同定义物理AI仿真标准

21. 詹锟在GTC上分享了理想目前智能驾驶方面的进展，最关键的一点就是最新的VLA模型——MindVLA-o1，基于统一 Vision Language-Action 的 Omni 架构，在单一Transformer 中联合建模感知、推理与控制。主流 VLA 方案的三大局限性（图二）：①3D 视觉 / 语言与动作对齐慢，延迟高②长尾场景数据无法规模化，真实世界长尾场景数据采集成本高、覆盖不全，模型泛化差③VLA 模型参数量大、推理重，车端算力无法支撑那么理想的VLA是怎么解决这些的呢？（图三）多模态输入——MindVLA-o1-MoE（快慢思考）——Action Output（输出轨迹）※多模态输入采用了3D 视觉基座，让其自主学习 3D 空间语义，减少了大量的人工标注数据，模态在同一表示空间获得更高效率和更强泛化能力※新增了一个Latent World Model（潜在的世界模型），将输入图像编码为潜在 Token再重构，去模拟未来一下秒的关键画面，比如这一帧进去的图片是“右侧车辆偏压线”（To），模型预判 “右侧车辆会强行加塞”，并推理两种动作：直接行驶 → 碰撞（To+1）。立即左避 → 安全（T'o+1），去提前选择安全动作，解决长尾场景下的决策难题（图五）※多模态输入进模型以后，会将语言指令会通过3.2B的MOE模型，做 CoT（思维链）推理，同时将其他视觉特征则生成动作 Token，最后生成稳定轨迹，减少了推理时间※构建强化学习框架让模型在真实和模拟环境中学习探索，反补世界模型做技术升级，优化驾驶策略（图七）。※面向端侧大模型的软硬件框架，提升端侧 VLA 模型设计和部署效率,换句话说Orin和Thor还会有一定的升级（图八）自动驾驶系统逐渐演化成通用物理世界基础模型，可控制车辆、机器人和机械臂，还能生成具身智能训练数据，未来将驱动各种物理系统，具身 AI 将走进人们生活。#懒博小课堂##微博新知##理想L9#

22. 商汤SenseNova U1：原生多模态统一模型的范式革命

23. 在昨天的NVIDIA GTC 2026上，詹锟代表理想发布了下一代自动驾驶基座模型MindVLA-o1。我们在底层实现了一个核心突破：原生3D ViT——真正的三维视觉编码器。我们在尝试解答一个问题：人类开车看上去没那么难，每个普通人都能把车开得又快又稳，但全世界最顶尖的企业砸了几千亿进去，自动驾驶仍然进展缓慢。问题到底出在哪？我们一直在教AI做成年人的事，但从来没让它当过小孩。人类在0到6岁的阶段学会了走路，学会了扔球、接球。看起来只是简单的动作，但实际上已经帮助孩子建立了对三维物理空间的理解。这就是为什么我们能精准测距、稳定驾驶，因为“3D预训练”6岁前就完成了。但今天所有的端到端系统本质上都是“看2D视频学开车”，更像是一个人坐在电脑前看了十万小时行车记录仪，然后直接上路。它有了智能，但离人类的智能程度差得远。过去我们和行业使用的BEV把世界从俯视角拍扁，丢失了高度信息；OCC确实是3D的，但缺失了语义信息。物理AI缺的不是更大的模型、更多的数据，而是一个能真正理解3D世界的视觉基础。3D ViT解决了这个问题。不再是从2D“还原”3D，而是让模型一开始就工作在真实的三维世界里。以高分辨率多视角视觉为核心，在编码阶段直接完成对3D空间几何和语义的统一理解——空间结构、位置关系、语义信息，一次完成。模型不只是看见画面，而是理解世界，既知道它在哪，也知道它是什么。在这个体系下，激光雷达的角色变了。它不再是感知的核心，而更像一把高精度的尺子，为视觉提供几何标定和近场空间约束。真正决定感知上限的，不是传感器的物理线数，而是模型的表征能力。在统一建模下，3D ViT可以稳定感知并推理到500米以上的空间范围。这件事以前不是没人想做，是做不到，因为3D ViT对车端推理算力提出了极高的要求。我们自研的马赫芯片，单颗有效算力是上一代的3倍，能把这套架构真正放进车里。有了3D ViT打底，MindVLA-o1把空间理解、思考推理、驾驶行为统一在一个模型里。不光看见世界，还能在隐空间里模拟未来几秒的场景变化，想清楚再开。我们把这种能力称之为多模态思考。我们也已经进行了验证，这套基座模型不只是为自动驾驶设计的。同一套VLA基座模型，能开车，也能控制机器人，它正在逐渐演化成一个通用的物理世界智能体。自动驾驶，只是物理AI的一个起点。

24. #科技先锋官# AI 界又出现掀桌子的新突破了！英伟达联手斯坦福搞出大动作，让 AI 彻底告别只会画饼，可以直接搭建能触摸的物理世界！更颠覆的是，传统机器人训练靠真机试错，成本高、周期长还易翻车，这个模型却能打造超真实虚拟训练场，让机器人在虚拟世界反复练，一天抵人类几百年训练时长，还能精准理解视觉与指令关联。以往 AI 不过是生成平面画面的画家，而 3D 通才世界模型仅凭一段文本，就能造出带真实材质、光影的高保真 3D 交互环境，还能补全自动驾驶极端场景数据、助力医疗个性化治疗、降低元宇宙创作成本，跨行业颠覆玩法！想知道这个模型如何打通虚拟与现实，解锁未来科技新可能吗？#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

25. 深度｜2026具身智能的关键分水岭：谁将重新定义“通往物理世界的模型层”？

26. SenseNova U1开源：8B参数原生统一多模态模型

27. 小鹏押注“物理AI”

28. 三巨头罕见同投一家具身智能

29. #何小鹏说机器人靠模仿人才能学会走路# 不断跳出语言桎梏！#2025腾讯ConTech大会# 上何小鹏强调，语言框住大模型，物理模型重感知触觉！机器人习得行走能力，不能依赖纯数据，通过模仿人类多模态体验，才能真正掌握技能，未来的机器人将通过不断的学习模仿更加智能化！#智变之时# 苏汶涛的微博视频

30. #科技先锋官# 当AI从数字空间走向实体世界，物理AI正成为科技巨头的竞逐核心。这种融合物理规律与智能算法的技术，让机器具备理解重力、摩擦等现实法则的能力，在机器人、自动驾驶等领域掀起革命。海内外巨头们的技术突破与落地案例，正勾勒出物理AI的普及路径。英伟达以平台化优势领跑，推出Cosmos世界基础模型平台，通过生成式AI产出高逼真合成数据，大幅降低物理AI训练成本。该平台可模拟雪天路况、仓库拥堵等复杂场景，已被Uber、小鹏汽车等企业采用，助力自动驾驶与机器人开发。其研发的可视化令牌器，将视频处理速度提升12倍，为物理AI的高效运算提供核心支撑。特斯拉将物理AI深度融入Optimus机器人，通过端到端神经网络与压力反馈机制，把动作精度提升50倍，焊接误差控制在0.1毫米内，已在电池分拣环节试用。国内阵营中，优必选推出热插拔自主换电系统，让机器人实现7×24小时连续作业，获比亚迪等企业订单，年交付量超500台。宇树科技、智元机器人等则在运动控制领域突破，完成人形机器人前空翻、跨省行走等极限挑战。2025年物理AI加速集中在三大方向仿真训练平台构建、高精度运动控制、多场景环境适配。2026年随着技术成熟，物理AI正从实验室走向工厂、家庭，开启智能实体赋能现实的新时代。#AI创造营##AI创作热点##一分钟视频创作季# 种斌Marco的微博视频

31. 智驾龙头鏖战物理AI，基座模型成了“银子弹”

32. 【#理想全能辅助驾驶来了# 】3月17日，理想汽车基座模型负责人詹锟在2026GTC大会发布下一代自动驾驶基础模型MindVLA-o1。该模型具备3D ViT+多模态思考能力，能够让车真正具备理解3D空间的能力。据了解，传统的BEV（鸟瞰图）只有2D信息，OCC（占用网络）虽然是3D的，但缺少语义信息，都缺乏对三维空间的理解和与语言的深度对齐。此次理想汽车的方案则是通过视频流，直接还原3D的空间、位置、点云、语义和像素。李想通俗地比喻道，“人类在很小的时候，通过反复训练，形成了对空间的准确把握。比如很小的时候接不住球，但一次次扔，通过大脑训练，眼睛还是那个眼睛，但对球速、距离的判断就越来越准，也不再摔跤了。” 浪涨科技的微博视频

33. 万亿具身智能赛道，被数据卡住了

34. 对话戴盟机器人王煜：做好人形机器人的灵巧操作，要先「对齐」触觉数据 | ICRA 2026

35. 理想汽车的MindVLA模型不止于自动驾驶！在英伟达GTC大会上，理想展示了用同一套模型控制机械臂倒饮料的画面，真正实现了视觉、语言、行动的统一。这或许就是通往通用物理世界基础模型的起点，未来可期！#理想汽车##具身智能##自动驾驶# 大D有态度的微博视频

36. CES 2026前瞻：英伟达或重塑物理AI，中美韩机器人齐“秀肌肉”

37. #科技先锋官# 机器人与实时视觉正成为全球AI技术竞争的核心赛道，各大巨头纷纷加码布局，通过多模态融合、本地智能升级、感知体系革新等创新方向。这一突破重构了机器人的环境交互能力，更拓宽了AI在工业、服务、创意等多场景的应用边界。谷歌DeepMind的创新极具颠覆性，其发布的Gemini Robotics On-Device实现关键突破，成为首个可在机器人本地独立运行的视觉-语言-动作模型。该模型摆脱云端依赖，通过多模态Transformer架构深度融合视觉感知、语言理解与动作规划，响应延迟降至毫秒级，弱网环境下任务完成率超95%，仅需50-100次演示即可让机器人掌握新技能，大幅降低部署成本。OpenAI则通过o3/o4-mini多模态模型强化视觉推理能力，实现带图思考的全新范式，能将图像融入思维链，在医学影像分析、图表解析等场景展现出精准的视觉理解与决策能力。腾讯鸿元发布HY-Motion 1.0模型，聚焦高质量3D动作生成，为机器人实时动画、虚拟人交互提供核心技术支撑；智谱与华为联合推出的GLM-Image多模态模型，在图像生成与编辑领域实现突破，适配国产算力底座。行业层面，DA3通用三维视觉模型、OpenTau开源训练平台等技术的涌现，正推动机器人视觉从多模型适配走向统一化、轻量化，为产业规模化落地奠定基础。#AI生活指南##一条vlog回顾2025##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

38. 最近能够和人隔网对拉网球的机器人，据说也要出现了。隔着球网要通过传感器感知，并判断对面人类打过来的球，它的速度，位置，旋转，甚至增加温度和风速的信息，判断弹跳，进行回球的决策。这很难，因为它非常考验机器人对于真实物理世界的理解。3 月 17 日 2026GTC 大会上，理想汽车基座模型负责人詹锟发布下一代自动驾驶基础模型 MindVLA-o1，这款模型的亮相直接打破了自动驾驶与物理世界 AI 的技术边界，也让理想对物理 AI 的布局清晰落地 —— 自动驾驶只是起点，同一套 VLA 模型未来将打通车辆与机器人的控制体系，真正实现物理世界 AI 的通用化。MindVLA-o1 的核心突破在于搭载 3D ViT + 多模态思考能力，尝试解决AI对3D空间理解的核心痛点。此前绝大多数视觉训练基于二维图像，AI 仅能识别语义却无法感知真实物理空间的结构，如同靠视频学开车。MindVLA-o1 让车具备理解三维空间的能力，通过激光雷达点云结合 3D ViT 编码，拆分静态背景与动态物体分别建模，还能通过预测式隐世界模型，在行动前推演未来几秒场景演化，像人类一样提前 “预判” 路况，有点类似于打网球的机器人。这背后是理想对物理世界 AI 的深层思考：物理 AI 的终局是构建具备完整感知与行动能力的 “硅基人”，其融合视觉、语言、行动的 VLA 架构，不仅能精准控制车辆，还能直接跨界应用于机器人控制，比如机械臂操作等场景，毕竟理想马上也要进入具身智能领域了。#李想称机器人也用VLA##理想全能辅助驾驶来了##理想发布下一代自动驾驶基础模型#

39. 中国具身屠榜全球！10万小时数据炸场，PI、英伟达集体破防

40. SemiAnalysis GTC深度解读：三款新系统背后，英伟达正在重新定义AI基础设施的边界

41. AI+CV博士论文 | UCLA 2026 | 利用空间智能构建世界模型 150页

42. 清华腾讯最新突破

43. 突破 2D 限制！Think3D 开源，将 3D 重建接入视觉大模型思维链，VLM 空间推理性能显著提升

44. Perceptio

45. 外挂3D引擎也救不了LLM空间推理？研究揭示前沿大模型视觉感知盲区，准确率仅62.5%

46. 【多模态大模型】清华&字节重磅突破！视觉生成解锁“类人空间推理”，彻底补齐大模型物理短板！

47. VL模型的视觉推理能力还不如三岁小孩？

48. DeepSeek开源多模态模型视觉原语重构AI推理逻辑

49. 重塑VLM空间推理！新加坡国立、微软提出“蓝图思维”，统一架构解决“左右”难题！

50. NeurIPS 2025 | 阿里云领衔提出 SD-VLM

51. 中科院

52. CAMCUE

53. 生成辅助推理，世界模型视角的答案

54. 视觉模型只会识别不会推理？ICLR 2026 三种方案让 AI 看懂场景结构逻辑

55. 万字长文拆解

56. The Dual Mechanisms

57. VLM技术趋势简述

58. 一文看懂VLM

59. 让多模态模型拥有“方向感”

60. 大连理工开源 Think3D

61. DeepSeek新模型技术曝光！用「视觉原语」思考的AI来了

62. 如何看待空间计算的未来 - 哔哩哔哩

63. 人形机器人视觉之眼

64. 物理AI

65. 当AI开始"理解"物理世界

66. 从“数字交互”到物理协同”AI世界模型真的能连接虚拟与现实吗？

67. 什么是物理AI（Physical AI ）？

68. “物理AI”究竟是什么

69. 物理ai.很多人现在看到的“机器人”，其实还只是高级遥控玩具。能翻跟头、能跳舞、能做固定动作，但真正的物理AI，不是“遥控”，而是让AI真正理解现实世界。它需要知道眼前是什么、空间在哪里、物体会怎么运动、动作会产生什么结果，甚至还要学会自主决策、实时反馈、持续学习。所以物理AI真正难的，从来不仅仅是“机器人能不能动”，而是AI能不能像人一样，真正理解物理世界。而想让AI理解世界，就需要边缘计算芯片、视觉传感器、力觉传感器、世界模型这些底层能力。这才是物理AI真正的核心。

70. 一句话定义物理AI=让AI懂物理、在真实世界里感知 —推理—行动—反馈的闭环智能，也叫实体AI / 具身AI 。

71. 从虚拟到现实

72. 读懂“物理AI”

73. 全面拆解物理AI

74. 物理AI

75. 物理AI 下一场工业革命的钥匙

76. 生成式物理 AI

77. 【具身智能】物理AI驱动

78. 【一篇文教会你在社交场合装杯】具身智能是什么？

79. 2026物理 AI 落地五大趋势 | 具身智能产业月度观察

80. #ai未来趋势视触觉感知世界模型

81. 让机器人“触摸并理解世界” ，千觉机器人展现硬科技创业力量

82. 刚刚，全球最大含触觉全模态数据开源，1万小时卷起来了！

83. 光学触觉感知一统！操纵更强的触觉基础模型AnyTouch 的第二代来了

84. 懂3D的语言模型来了!UCLA、上交、MIT等联合提出3D-LLM:性能大涨9%

85. 当 LLMs 步入3D世界,通过多模态大语言模型对3D任务的调查和元分析 !

86. 3DLLM-Mem：为具身3D大语言模型设计的长时期时空内存系统

87. 仿生多模态触觉感知实现类人机器人感知

88. 【AI论文解读】解决多模态大模型空间失明！从视频生成模型挖 implicit 3D先验 | 即插即用VEGA-3D框架

89. CVPR'26 Oral满分论文 | 精度与速度双双SOTA 当前开放世界提示式3D语义分割，高度依赖传感器原始坐标系，极易受物体姿态变化干扰，普遍存在识别不稳定、泛化能力薄弱的问题。借鉴人类的标准化空间认知思路，本文提出CoSMo3D模型。 CoSMo3D通过大模型引导对齐、模型内置标准参考系，让AI摆脱拍摄坐标限制。统一物体标准形态，强化三维语义理解，高效解决姿态扰动难题，登顶开放世界3D分割SOTA。论文标题：CoSMo3D: Open-World Promptable 3D Semantic Part Segmentation through LLM-Guided Canonical Spatial Modeling #3D视觉 #语义分割 #大模型 #LLM #计算机视觉 #空间感知 #具身智能 #人工智能

90. VEGA-3D：挖掘视频生成模型的隐式 3D 先验以增强 VLM 场景理解

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96. CVPR 2026 | 清华 & UC 伯克利提出 Proxy3D：用“代理标记”开启 3D 场景理解的高效时代

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99. 12.25-2｜长视频多智能体多轮推理；MLLM四个层级的空间能力评估；sam audio

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102. 论文分享|语言到空间编程，实现免培训 3D 视觉基础

103. 如何使用前沿视觉 LLMs：Qwen3-VL

104. CVPR 2026｜突破3D空间推理瓶颈：北大联合南科大提出QuatRoPE，让大模型精准理解三维物体关系

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112. 打破CLIP黑盒！慕尼黑工大提出VLM嵌入空间语义层级解释与对齐框架，横测13个模型

113. 万字深度丨具身智能爆发前夜：技术栈全景与落地图景

114. 不只做传感器，千觉要做的是具身智能时代的“触觉底座”

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117. 之前VLM空间推理评测全错了？ReVSI重构更准确的VLM三维空间智能评测【计算机视觉】【大模型评测】

118. 【和达洞见】具身智能产业全景分析

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120. 物理AI是什么？什么是物理 AI？它是继感知 AI、生成式 AI、Agent 之后的第四阶段 AI 形态，核心是把重力、摩擦、惯性这些真实世界的物理规律内嵌进 AI 系统，让它能在现实中完成 "感知 — 理解 — 决策 — 执行" 的完整闭环。#物理AI #财经知识 #财经成长计划 #上热门🔥 #投资有风险理财需谨慎

121. 展厅科普｜物理AI到底是什么

122. 物理AI的连接骨干？

123. 物理人工智能模型：AI大脑神经元

124. 会说话迈向会做事，物理ai行业一页纸物理ai(Physical AI)是将人工智能的感知、决策与学习能力深度嵌入机器人、智能物理AI(设备、自动化系统等物理实体,使其能够在真实物理环境中理解并遵守物理规律(如重力、摩擦力、碰撞),进而自主完成复杂任务的技术体系。与专注于文本图像生成的大语言模型不同,物理AI的核心是"行动"从"知道"到"做到"的跨越#物理ai #智能化 #产业链 #ifind复盘

VLM的3D空间认知升级：AI离真正理解现实世界还有多远？

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