极佳视界联合顶尖高校发表7篇ECCV论文，破解空间智能落地瓶颈

AI 摘要

极佳视界联合清华大学、中科院自动化所等机构，在ECCV 2025上发表了13篇论文，其中7篇聚焦空间智能与物理AI，提出VLA-R1、OmniNWM、ReconPhys等模型，分别解决具身决策推理、驾驶世界模型闭环评估、3D资产物理属性重建等瓶颈，旨在推动物理AI从实验室走向工业落地。

正文节选

以推理决策与物理重建，让空间智能从生成走向因果交互。     作者丨张   璐     编辑丨幸丽娟                                                                                                         在生成式 AI 的演进历程中，从二维像素走向三维物理世界，是人工智能迈向现实落地的必经之路。以 3D Gaussian Splatting、Sora 级视频生成以及多模态大模型为代表的技术，曾让行业看到了空间智能的巨大潜力。然而，当这些原本运行在数字世界中的算法尝试走向真实硬件与物理场景时，整个行业正在遭遇一场前所未有的“落地阵痛”。当前的视觉与空间模型看似绚丽，却普遍陷入了三重难以逾越的瓶颈：决策依赖暗盒式的直接预测，缺乏对物理因果的常识推理；三维资产仅停留于视觉逼真，剥离了质量与形变等物理属性；世界模型缺乏对动作控制的精确响应，沦为无法评估安全的离线画面。缺乏逻辑推理、缺乏真实物理属性、缺乏控制闭环，这三大软肋直接阻断了物理 AI从实验室 Demo 迈向工业落地的可能。突破这些

发布时间：2026-09-09 10:30

抓取时间：2026-09-09 13:23

来源机构：雷峰网