商汤科技认真开源空间智能模子日日新SenseNova-SI-1.3，在空间测量、视角调养、概括推理等中枢任务中展现出显赫擢升，另外对比之前的版块增强了陈说简答题的身手。在集成多项巨擘空间智能榜单的概括评测平台EASI上，SenseNova-SI-1.3概括性能突出Gemini-3-Pro，中分斩获EASI-8（八个巨擘空间智能榜单的夹杂评测）法度第一，在多个高难度空间任务（尤其是视角调养）中发扬优异。

恶毒考题考证：SenseNova-SI-1.3精确突破空间智能中枢难点

EASI-8包含一系列格外查考空间概念身手的高难度测试题，让Gemini-3-Pro等模子齐经常踩坑。那么SenseNova-SI-1.3发扬若何呢？（下列问题在测试模子时使用的原题为英文，为便于读者概念翻译为中语）。

题目条款统计两张像片中建筑模子的总额量，中枢难点是概念两张图的对应关系，以此幸免装扮漏数和重迭多数。图2视角下表现出图 1 中被装扮的深灰色建筑，且部分模子在两图中重迭出现。Gemini-3-Pro未全齐去重，误数为 6 个；SenseNova-SI-1.3则给出 “4 个”的准确谜底。

题目给出两张书斋局部像片，已知 iMac 位于房间北部，酌量学生写功课区域的场地。需先概念两张图片属于归拢空间，再通过视觉陈迹拼接场景。Gemini-3-Pro误判学习区在西侧；SenseNova-SI-1.3精确定位 “西北角”，全齐相宜空间逻辑。

题目条款以 “未戴眼镜男士的本身视角” 判断身旁戴眼镜男士的场地，查考 “参照系调养” 身手，模子很容易以“不雅察者视角”来判断主张。Gemini-3-Pro就误选了 “右边”；SenseNova-SI-1.3则能正确给出 “左边” 的正确谜底。

题目给出粉色瓶子前、后、左、右 4 张像片，酌量图 4 角度下瓶子左边物体。这说念题需整合多视角陈迹重构房间全局布局，再切换至指标视角判断场地 —— 第 4 张像片中瓶子左侧全齐处于视觉盲区，仅能通过前 3 张图中的窗户、床、衣柜等陈迹规复空间关系。Gemini-3-Pro误选 “窗户和蓝色窗帘”，SenseNova-SI-1.3精确锁定正确谜底 “衣柜和门”。

以双层巴士与公交站的场景为题，需幸免堕入“英国巴士靠左行驶，因此靠站的是左侧”的学问罗网，而是通过骨子的视觉画面判断场地。Gemini-3-Pro误判 “左侧” 为谜底；而 SenseNova-SI-1.3 则准说明识 “右侧” 为正确谜底。

空间智能是极其独到的多模态身手

Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models (2025)发现视角调养任务与其它多模态任务的关系性（红框内）呈蓝色，即代表关系性较低

一篇2025年发表于机器学习顶会ICML的论文《Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models》揭示了一个趣味趣味的发现：视角调养（Perspective）和统统传统多模态模子的身手的关系性均相等得低，这代表主流算法旅途可能不是空间智能的酿成的灵验旅途，这也诠释了为什么跳动的多模态大模子在空间智能关系的任务上发扬欠安。

Core Knowledge Deficits in Multi-Modal Language Models (2025)发现增大模子尺寸对擢升视角调养任务遵循欠安

这篇论文也发现，空间智能似乎存在反范例效应的欢腾：更大的模子并不可更好地惩处空间智能任务。另外，在EASI的官方施展中也不错找到相通的形色，指出视角调养任务（Perspective-taking）照旧是最具挑战的基础身手之一。

空间智能需要全新的学习范式。

从3D天下数据匮乏到空间智能的范例效应

空间智能的中枢——视角调养任务被拆解成了三个关节步调：配置跨视角关联、概念视角迁移、思象视角变换，并围绕着惩处这三个基础身手构造无数素养数据

学术界现存数据集多提神于指象征别与场景概念，模子时常停留在图像形状匹配阶段，难以酿成安闲的空间概念身手。基于这一瞻念察，思要惩处空间智能尤其是视角调养任务，简单彭胀关悉数据限度是不够的。为了惩处这一根底问题，咱们将视角调养看作从二维视觉信息迈向三维空间关系概念的关节桥梁，并将其拆解为递进的身手阶段，由易到难、难度递加的三个任务层级（配置跨视角关联、概念视角迁移、思象视角变换），并构造无数且档次分明的素养数据，使模子配置完备的空间概念身手。

同期，在数据限度抓续扩大的经由中，SenseNova-SI团队挖掘并重组多视角学术数据资源，将很多往日未被充分哄骗的标注滚动为视角调养素养数据。举例，多目关联数据集 MessyTable提供了高物体复杂度场景，其中跨视角物体一致性信息与精确的相机位姿标注，可用于素养物体对应与相机敞开推理身手；而部分室内场景扫描数据如CA-1M中包含物体本身朝向标注的样本，则被用于补充模子进行视角调养与思象所需的稀缺数据。这种跨数据源的重组与再哄骗，使齐集无数丰富而系统的空间概念数据成为可能。

空间智能的范例效应：SenseNova-SI在视角调养任务上突出GPT-5

大限度高质地的空间智能数据在SenseNova-SI团队的手中最终考证了空间智能的范例效应：SenseNova-SI的8B参数基模子最终突出了强闭源模子如GPT-5，而2B参数的小模子也发扬不俗，在疏导数据限度下，以至突出了纽约大学的Cambrian-S和字节的VST两个7B参数的模子。

只在Ego-Exo4D上素养第一/第三东说念主称视角匹配的模子不错大幅擢升(+90.4%)在MMSI的2D迷宫导航问题上的发扬

更趣味趣味的是，团队在研究中似乎发现了一些智能涌现的先兆：一些看起来毫无关联的但也许细思之下有底层身手沟通的任务不错协同发展。另外，团队也发当今视角调养任务上素养的模子也不错增强如心智重建（Mental Reconstruction）、概括空间推理（Comprehensive Reasoning）等身手。

商汤引颈空间智能普惠生态

SenseNova-SI-1.3模子的升级发布背后，是商汤科技恒久长途于冲破工夫壁垒，让顶尖空间智能工夫惠及更多开发者与企业。对科研东说念主员而言，SenseNova-SI-1.3通过在空间智能上考证数据范例效应提供了一个与现存基座模子全齐兼容，但又长于空间智能的强力预素养模子和基线（SenseNova-SI已被VSI-Bench, MMSI-Bench等巨擘榜单官方收录），不错径直在其之上磋商翻新算法梗概续训，鼓动空间智能向东说念主类水平迈进；对企业来说，可径直基于 SenseNova-SI-1.3快速落地应用，裁减研发周期、独揽工夫门槛；对时时用户而言，将来将有更多搭载先进空间智能的家具走进活命 —— 从智能家电到自动驾驶，从工业机器东说念主到老师开拓，齐将更懂 “空间逻辑”、更贴合骨子需求。

SenseNova-SI在具身任务上的探索了空间智能的流毒性开源地址

SenseNova-SI模子家眷：https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-si

SenseNova-SI开源代码：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI

Discord 社区邀请码：https://discord.gg/WBzH62bk

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