新智元報(bào)道

編輯：LRST

【新智元導(dǎo)讀】全新的具身模型空間能力評(píng)估范式 Theory of Space 突破了傳統(tǒng)靜態(tài)圖文問答的局限，系統(tǒng)性地考察基礎(chǔ)模型能否像人一樣，在部分可觀測(cè)的動(dòng)態(tài)環(huán)境中，通過自主探索來構(gòu)建、修正和利用空間信念。該論文已被 ICLR 2026 接收。

當(dāng)今的多模態(tài)大模型（如 GPT-5.2, Gemini-3 Pro）在各類視覺問答榜單上屢破紀(jì)錄。然而，如果希望將這些能力延伸到更真實(shí)的物理場(chǎng)景中，模型在空間理解上可能會(huì)面臨不小的挑戰(zhàn)。為什么會(huì)這樣？

想象你走進(jìn)一棟從未去過的公寓。你推開門看到沙發(fā)，走進(jìn)走廊瞥見臥室的床，再往前發(fā)現(xiàn)廚房的冰箱?，F(xiàn)在問你：「沙發(fā)在冰箱的哪個(gè)方向？」你通常能回答，因?yàn)槟阍谀X海中悄悄地構(gòu)建了一幅「心理地圖」。

人類大多能不假思索地做到這一點(diǎn)。但對(duì)當(dāng)前的基礎(chǔ)模型而言，情況可能會(huì)有所不同，研究人員發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的評(píng)估范式與真實(shí)物理世界的需求相比，可能存在一些差異：

1. 從「上帝視角」到「部分可觀測(cè)」：傳統(tǒng)基準(zhǔn)測(cè)試往往提供涵蓋全局的靜態(tài)圖片。但在真實(shí)的物理空間中，智能體的視野大多是局部的。它們往往需要通過主動(dòng)探索，把零散的第一人稱視覺線索拼接成全局的「認(rèn)知地圖」。

2. 從「被動(dòng)回答」到「主動(dòng)決策」：現(xiàn)有的空間評(píng)測(cè)通常是向模型提供固定的觀察數(shù)據(jù)。但在更開放的環(huán)境中，可能需要系統(tǒng)自主決定探索的方向與目標(biāo)，以更高效的方式獲取環(huán)境信息。

3. 從「靜態(tài)常識(shí)」到「動(dòng)態(tài)修正」：物理環(huán)境是會(huì)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化的（例如物品位置的變動(dòng)）。除了構(gòu)建地圖，智能體也許還需要在發(fā)現(xiàn)環(huán)境變化時(shí)適時(shí)更新舊的空間記憶。

西北大學(xué)李曼玲團(tuán)隊(duì)、斯坦福大學(xué)李飛飛與吳佳俊團(tuán)隊(duì)，以及華盛頓大學(xué)Ranjay Krishna團(tuán)隊(duì)共同牽頭提出了Theory of Space（空間理論），探討了：當(dāng)減少對(duì)完整給定信息的依賴，要求基礎(chǔ)模型通過主動(dòng)探索來認(rèn)識(shí)環(huán)境時(shí)，其空間認(rèn)知能力會(huì)有怎樣的表現(xiàn)？

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2602.07055

代碼：https://github.com/mll-lab-nu/Theory-of-Space

項(xiàng)目主頁(yè)：https://theory-of-space.github.io/

數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/datasets/MLL-Lab/tos-data

Theory of Space：主動(dòng)探索、信念探測(cè)和任務(wù)評(píng)估。左側(cè)用俯視圖展示智能體在多房間局部觀測(cè)條件下的行動(dòng)軌跡；中間展示其在文本或視覺環(huán)境中通過「移動(dòng)—轉(zhuǎn)向—觀察」的循環(huán)，并根據(jù)第一人稱觀測(cè)持續(xù)更新內(nèi)部信念；右側(cè)通過空間任務(wù)與認(rèn)知地圖探針，評(píng)估這些信念的表征及其使用方式。

空間智能中的「心智理論」

在認(rèn)知科學(xué)中，Theory of Mind（心智理論）考察的是一個(gè)智能體能否推測(cè)他人隱藏的心理狀態(tài)：「他在想什么？他知不知道這件事？」它關(guān)注的是對(duì)不可見的心智世界的建模。

Theory of Space（空間理論）作為它在物理世界中的對(duì)稱概念：考察的是一個(gè)智能體能否推測(cè)環(huán)境中尚未觀測(cè)到的空間結(jié)構(gòu)：「這個(gè)世界長(zhǎng)什么樣？門后面還有什么？」它關(guān)注的是對(duì)不可見的物理世界的建模。

兩者的共同本質(zhì)在于：智能體需要基于有限的線索，去推斷隱藏的結(jié)構(gòu)，并隨著新信息不斷地修正自己的信念。

研究人員將 Theory of Space 定義為三個(gè)緊密耦合的核心能力：

• 構(gòu)建（Construct）：在部分可觀測(cè)的迷霧中主動(dòng)邁出腳步，收集局部觀察，并在內(nèi)部表征中拼湊出一張全局一致的「認(rèn)知地圖」。

• 修正（Revise）：面對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境（如物品被悄悄移位），敏銳察覺「舊記憶」與「新證據(jù)」的沖突，打破信念的慣性，完成知識(shí)的更新（Belief Revision）。

• 利用（Exploit）：將維護(hù)好的認(rèn)知地圖，作為應(yīng)對(duì)復(fù)雜下游空間推理任務(wù)（如空間導(dǎo)航、視角推演）的最強(qiáng)武器。

Theory of Space的核心：在部分可觀測(cè)環(huán)境中，智能體圍繞空間信念的構(gòu)建、動(dòng)態(tài)修正與利用，完成空間推理與決策。

從構(gòu)建、修正到利用

對(duì)齊三大能力

研究人員圍繞Theory of Space的三大核心能力（構(gòu)建Construct、修正Revise、利用Exploit）設(shè)計(jì)了一整套評(píng)測(cè)體系，并引入認(rèn)知地圖顯式探測(cè)作為核心貢獻(xiàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)模型內(nèi)部空間信念的直接診斷。

構(gòu)建（Construct）：主動(dòng)探索建圖

研究人員在程序化生成的多房間室內(nèi)布局中，提供文本世界（符號(hào)化方向/距離）和視覺世界（ThreeDWorld 渲染的第一人稱 RGB 圖像）兩種平行環(huán)境。智能體必須自主決定移動(dòng)、旋轉(zhuǎn)、觀察的策略，高效構(gòu)建空間信念。直覺上你可能會(huì)以為這類任務(wù)就是「多看看」。但更關(guān)鍵的是，智能體需要用不確定性來驅(qū)動(dòng)行動(dòng)，去做高效的信息獲取。

修正（Revise）：在動(dòng)態(tài)環(huán)境中更新過時(shí)信念

借鑒發(fā)展心理學(xué)中經(jīng)典的「錯(cuò)誤信念（False Belief）」范式：在智能體完成初次探索后，偷偷將若干物體移位或旋轉(zhuǎn)，制造「舊信念」與「新現(xiàn)實(shí)」的沖突。智能體能否發(fā)現(xiàn)變化、推翻舊記憶、建立新信念？

利用（Exploit）：九類空間推理任務(wù)

覆蓋路徑級(jí)（Route）（路徑推理）和全局級(jí)（Survey）（鳥瞰視角地圖推理）兩個(gè)層次，全面評(píng)估空間信念的利用價(jià)值。

下游空間任務(wù)總覽

核心貢獻(xiàn)：顯式認(rèn)知地圖探測(cè)

以往評(píng)估只看最終對(duì)錯(cuò)，內(nèi)部信念是黑箱。研究人員引入顯式認(rèn)知地圖探測(cè)（Explicit Cognitive Map Probing）：每一步都要求模型以JSON格式外化其空間信念，度量準(zhǔn)確性、感知質(zhì)量、穩(wěn)定性和不確定性建模。不僅知道模型答得對(duì)不對(duì)，更知道它為什么答對(duì)、為什么答錯(cuò)。

大模型對(duì)空間的理解

究竟卡在了哪里？

研究人員在包括GPT-5.2、Gemini-3 Pro、Claude-4.5 Sonnet等在內(nèi)的六個(gè)前沿多模態(tài)大模型上進(jìn)行了大規(guī)模的深度評(píng)測(cè)。通過白盒探測(cè)，深刻揭開了當(dāng)前大模型在空間認(rèn)知上的能力邊界：

洞察一：主動(dòng)信息獲取是具身智能的阿喀琉斯之踵

讓模型自己決定「看什么」，性能大幅下降。

為了區(qū)分「探索能力」和「推理能力」，研究人員設(shè)計(jì)了腳本化的規(guī)則代理（Proxy Agent）作為探索基準(zhǔn)：視覺世界中的代理在每個(gè)位置進(jìn)行360°掃描以保證完整覆蓋，文本世界中的代理則采用信念驅(qū)動(dòng)的策略來最大化消除歧義。模型在被動(dòng)模式下接收這些代理收集的觀測(cè)日志進(jìn)行推理，在主動(dòng)模式下則需自主規(guī)劃探索。

結(jié)果令人震驚：GPT-5.2從被動(dòng)57.1降到主動(dòng)46.0（視覺世界），Gemini-3 Pro從60.5降到57.3，在效率方面，規(guī)則代理僅需約9步即可達(dá)到目標(biāo)覆蓋，而基礎(chǔ)模型常常需要 14 步以上且信念質(zhì)量并未提升。模型「探索得多」但「探索得差」，高冗余、低效率。隨著環(huán)境復(fù)雜度增加，這種差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

任務(wù)準(zhǔn)確率 vs. 主動(dòng)探索開銷，灰色圖標(biāo)代表被動(dòng)模式。智能體在主動(dòng)探索模式下的探索效率以及任務(wù)準(zhǔn)確率都低于被動(dòng)模式

文本與視覺模態(tài)下，主動(dòng)探索與被動(dòng)探索都存在鴻溝

發(fā)現(xiàn)二：模態(tài)鴻溝

文本推理遠(yuǎn)強(qiáng)于視覺推理，所有模型無一例外。

無論在被動(dòng)還是主動(dòng)設(shè)定下，模型在文本環(huán)境中的表現(xiàn)均一致且顯著地優(yōu)于視覺環(huán)境。這揭示了當(dāng)前多模態(tài)模型在空間感知方面存在的根本局限：模型難以有效地從視覺觀察中提取空間信息，而高度依賴于符號(hào)化表征來進(jìn)行關(guān)鍵關(guān)系的邏輯推理。

被動(dòng)模式與主動(dòng)探索下，視覺與文本都存在巨大性能落差

發(fā)現(xiàn)三：認(rèn)知地圖的三重危機(jī)

通過認(rèn)知地圖探測(cè)，研究人員進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)：朝向感知是瓶頸（視覺世界中物體朝向判斷接近隨機(jī)）；信念不穩(wěn)定（正確感知的信息隨時(shí)間退化）；信念漂移（新的錯(cuò)誤更新覆蓋先前正確的感知）。換句話說，模型不是「看不見」，而是「記不住」「記錯(cuò)了」。

發(fā)現(xiàn)四：認(rèn)知地圖是有效的診斷工具

研究人員通過消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了認(rèn)知地圖作為診斷工具的有效性：

• 充分性驗(yàn)證：給模型提供真實(shí)的認(rèn)知地圖后，下游任務(wù)準(zhǔn)確率飆升至 ~95%，證明 JSON 地圖格式捕獲了完成任務(wù)所需的全部信息。

• 相關(guān)性驗(yàn)證：認(rèn)知地圖準(zhǔn)確度與下游任務(wù)表現(xiàn)呈顯著正相關(guān)（Pearson r = 0.42~0.65，p < 0.001）。

雖然外化的地圖是模型內(nèi)部信念的有損壓縮，但它仍是強(qiáng)有力的診斷信號(hào)。

發(fā)現(xiàn)五：信念慣性（Belief Inertia）

即使親眼看到了變化，模型仍然「固執(zhí)己見」。

當(dāng)環(huán)境變化后，模型即便直接觀察到新布局，仍傾向于舊的空間坐標(biāo)。視覺模型的方向慣性高達(dá) 68.9%（GPT-5.2），而文本模型僅為 5.5%。當(dāng)前基礎(chǔ)模型缺乏足夠的認(rèn)知可塑性來修正其空間記憶。

人類 vs. AI

人類在視覺世界中達(dá)到96.4%準(zhǔn)確率（使用工具后99.0%），而最佳AI（Gemini-3 Pro）僅57.3%

有趣的是，人類在視覺世界反而優(yōu)于文本世界，因?yàn)橐曈X信息對(duì)人類更易處理，這與AI表現(xiàn)恰好相反。簡(jiǎn)言之，人類具有直觀理解視覺空間的天然優(yōu)勢(shì)，而當(dāng)前的 AI 架構(gòu)則更傾向于依賴文本符號(hào)來進(jìn)行邏輯推演。

總結(jié)與展望

Theory of Space將空間評(píng)估從「模型能否回答對(duì)？」重新定義為一個(gè)更根本的問題：模型能否通過高效的信息獲取，構(gòu)建并維護(hù)一個(gè)連貫的、可修正的空間世界模型？

論文的發(fā)現(xiàn)指向三個(gè)關(guān)鍵方向：

1. 不確定性感知的高效探索策略；

2. 魯棒的長(zhǎng)時(shí)空間記憶維護(hù)，解決信念漂移問題；

3. 可靠的信念修正機(jī)制，克服信念慣性。

這些挑戰(zhàn)不僅關(guān)乎學(xué)術(shù)評(píng)測(cè)，更直接影響著具身智能的實(shí)際落地。無論是家庭機(jī)器人、自動(dòng)駕駛還是搜救機(jī)器人，主動(dòng)空間理解都是不可或缺的基礎(chǔ)能力。

該研究由Northwestern University, Stanford University, University of Washington, Cornell University聯(lián)合完成。項(xiàng)目現(xiàn)已開源，可訪問主頁(yè)獲取完整論文、測(cè)試套件代碼與數(shù)據(jù)集。

參考資料：

https://arxiv.org/abs/2602.07055