登頂 ICML Oral ！專訪上交大團隊：這個 3D 自動標註 AI 太強了

# 登頂 ICML Oral！專訪上交大團隊：這個 3D 自動標註 AI 太強了

一段普通的室內視頻，讓過去的 AI 來識別，十樣東西可能認錯八樣；如今同樣的畫面，準確率直接飆升到 81.06%。這項飛躍沒有依靠昂貴的雷射雷達，也沒有經過繁瑣的人工標註，而是全憑 AI 自己「開悟」。這項名為 Holi-Spatial 的工作，由全華人頂尖團隊打造，論文已入選 ICML 2026 Oral。團隊來自上海交通大學人工智能學院，他們用一套純軟體管線，從根本上重新定義了 3D 空間數據的獲取方式。 長期以來，3D 空間數據是制約整個行業的「硬傷」。硬體上必須依賴雷射雷達或專業深度掃描儀，光是數據採集就把大量開發者拒之門外。標註環節更是噩夢：標註員要在複雜的點雲或網格中，人眼識別並手動調整每一個物體的三維邊界框，工序極其繁瑣，錯標、漏標家常便飯。學術界也曾嘗試用「前向傳播模型」直接預測包圍框，但缺乏多視角幾何約束，預測結果常常飄在半空中或陷進地板，完全違背物理定律。人工昂貴、算法不穩，3D 標註就這樣卡了業界十年。 Holi-Spatial 的誕生，就是為了打破這個困局。團隊巧妙地將最先進的 3D 幾何重建算法與大語言模型結合，設計出一套「三階段數據精煉管線」。輸入普通 2D 視頻，輸出精確的結構化 3D 智能數據，不需要任何人為干預。 **第一階段：幾何優化。** 系統首先利用運動恢復結構（SfM）精確計算相機參數，同時引入單目深度估計模型 Depth-Anything-V3 作為深度先驗。但單目估計常伴隨噪聲與視角不一致，容易出現邊緣「鬼影」。為此，團隊加入 3D 高斯潑濺（3DGS）技術，以前向深度圖與多視角渲染深度進行幾何一致性約束，在連續影片中優化數百萬個高斯點。這一步幾乎完全消除了飄浮物與邊緣虛影，為後續的三維投影打下堅實的物理地基。 **第二階段：圖像級感知與 2D-to-3D 升維。** 在乾淨的幾何深度基礎上，系統均勻抽取關鍵幀，利用 Gemini 3 Pro 等強大多模態模型對畫面進行細緻語義描述。為了防止同一物體在不同幀被賦予不同類名（例如「桌子」變成「寫字檯」），團隊設計了動態類名記憶庫，強制各幀類別命名一致。隨後由 SAM3 生成高質量實例掩膜。關鍵在於，團隊發明「邊緣腐蝕」策略：投影前將 2D 掩膜向內收縮若干像素，僅保留最置信的核心區域，再結合多視角點雲一致性過濾離群點，從而使 3D 包圍框的邊緣誤差壓縮到亞像素級。 **第三階段：場景級精煉。** 多視角投影出的包圍框難免有重疊或碎片化。系統先以 3D IoU 閾值 0.2 將空間重疊的同類框合併，再引入三級決策過濾器：置信度高於 0.9 的框直接保留，低於 0.8 的直接丟棄，處於中間模糊地帶的則由 AI Agent 進行類似人工的二次確認。Agent 配備局部圖像縮放與重新分割工具，極大提升了最終標註的準確率與召回率。確認後的 3D 實體最後被送入 Qwen3-VL-30B，自動生成長文本描述與空間問答對。 Holi-Spatial 的問世，恰好呼應了兩位 AI 領袖的判斷。史丹佛教授李飛飛曾強調：「真正的智能必須理解並駕馭三維物理世界」，空間智能是 AI 的必經之路；Tesla 前 AI 負責人 Karpathy 則論斷自動標註不是權宜之計，而是大規模擴展的必要條件。Holi-Spatial 在室內 3D 空間實現了類似 Tesla 在 2D 駕駛場景完成的標註閉環，而難度與價值高出一個量級。 在 ScanNet++ 等權威基準上，Holi-Spatial 給出了近乎斷層的成績。其訓練出的模型在 3D 目標檢測 AP25 上達到 81.06%，AP50 達到 70.05%，而此前最先進的 LLaVA-3D 僅有 12.2% 和 4.80%，提升超過五倍。在空間推理問答任務中，用 Holi-Spatial-4M 數據集微調 Qwen3-VL-8B，準確率從 29.4% 暴漲至 49.1%；3D Grounding 的 AP50 也實現翻倍成長。 然而，這份成績單背後存在一個「溫和的烏托邦」假設：Holi-Spatial 目前僅適用於靜態室內環境。其底層的 SfM 與 3DGS 均假定所有物體絕對靜止，無法處理走動的人、奔跑的寵物或移動的車輛；一旦出現動態物體，高斯重影會導致包圍框徹底變形。此外，每個場景皆需從頭訓練 3DGS，算力開銷極大，無法做到即時載具標註。 針對這些局限，團隊負責人、上海交大人工智能學院副教授鍾志航表示，這正是他們正在攻堅的方向。目前學生團隊已在嘗試建立 4D 高斯管線，並探索將重建與生成式模型結合，攻克室外大場景與稀疏視角帶來的挑戰。他強調：「當算法能自動將『運動的貓咪』與『靜止的客廳』完美剝離時，數據飛輪將爆發出更恐怖的能量。」

談到靈感來源，鍾志航指出，團隊長期深耕 3D/4D 重建，過去這類幾何工作與多模態大模型幾乎沒有交集。直到近兩年，他們意識到 3DGS、SAM3 等工具的能力已跨過臨界點，可以串聯起來為大模型「造」數據。他特別提到，開發過程中大量使用了「Vibe Coding」與 AI Agent，大大減輕了工程細節的負擔，讓團隊能高效完成這套複雜系統。 關於偏見問題，鍾志航認為，現有通用基座模型在化學實驗室等垂直領域確實會「抓瞎」，但隨著工業大模型逐步成熟，這類長尾語義偏見將被克服。而對於大規模重建的用戶隱私，他提醒，未來的具身設備如家庭機器人可能主動獲取場景資訊，如何防範這種「主動式洩密」是硬件廠商需深思考量的端側底線。 在被問到首個突破性應用場景時，鍾志航毫不猶豫地回答：「機器人。」目前版本的 Holi-Spatial 可以幫助你在家中找出掉落角落的鑰匙，但要實現「渴了走過去開冰箱拿可樂」，仍需訓練物理意義上可交互的 4D 空間數據。他最後熱情表示：「我們團隊非常年輕，還有很大的野心。歡迎對空間智能、三維多模態感興趣的優秀同學加入，一起探索真正的具身世界！」

空間智能的時代正在加速到來。從靜態室內到動態世界，從理解到交互，Holi-Spatial 已用純軟體管線證明了「數據飛輪」的可行性。當大模型不再只是在 2D 紙上談兵，而是真正走入三維物理世界的那一刻，這項工作或許將成為關鍵的基石。