4D 空間智能重建是計算機視覺領域的核心挑戰(zhàn)，其目標在于從視覺數(shù)據(jù)中還原三維空間的動態(tài)演化過程。這一技術(shù)通過整合靜態(tài)場景結(jié)構(gòu)與時空動態(tài)變化，構(gòu)建出具有時間維度的空間表征系統(tǒng)，在虛擬現(xiàn)實、數(shù)字孿生和智能交互等領域展現(xiàn)出關(guān)鍵價值。

當前研究主要圍繞兩大技術(shù)維度展開：基礎重建層面聚焦深度估計、相機定位、動態(tài)點云等底層視覺要素的精準提??；高階理解層面則致力于解析場景組件的時空關(guān)聯(lián)與物理約束。

這種多維度的空間建模能力正成為新一代人工智能發(fā)展的基礎設施——無論是構(gòu)建具身智能的環(huán)境認知體系，還是訓練具備物理常識的世界模型，高保真的 4D 空間表征都發(fā)揮著基石作用。

值得注意的是，前沿研究正從單純的幾何重建轉(zhuǎn)向?qū)鼍拔锢韺傩院徒换ミ壿嫷慕＃@種轉(zhuǎn)變使得空間智能不僅能呈現(xiàn)視覺真實的動態(tài)場景，更能支撐智能體與虛擬環(huán)境的擬真交互。

為了填補關(guān)于 4D 空間智能重建分析的空白，南洋理工大學 S-Lab、香港科技大學以及德州農(nóng)工大學的研究者們?nèi)嬲{(diào)研了該領域的發(fā)展和最前沿的研究方法，撰寫了綜述論文，對 400 余篇代表性論文進行了系統(tǒng)歸納和分析。

??Paper：Reconstructing 4D Spatial Intelligence: A Survey

arXiv：

https://arxiv.org/abs/2507.21045

Project Page：

https://github.com/yukangcao/Awesome-4D-Spatial-Intelligence

他們提出了一種新的分析視角，將已有方法按照空間智能的建構(gòu)深度劃分為五個遞進的層次：

• 第一層（Level 1）：底層三維屬性的重建（如深度、位姿、點云圖等）
• 第二層（Level 2）：三維場景組成要素的重建（如物體、人體、建筑、場景等）
• 第三層（Level 3）：完整的 4D 動態(tài)場景的重建
• 第四層（Level 4）：包含場景內(nèi)部組成部分之間交互關(guān)系的重建
• 第五層（Level 5）：引入物理規(guī)律以及相關(guān)約束條件的重建

主體內(nèi)容與結(jié)構(gòu)一覽

第一層（Level 1）：底層三維屬性的重建（如深度、位姿、點云圖等）

三維場景理解的基石在于對底層視覺線索的精準恢復，這一層級聚焦于四大核心要素：深度感知、相機定位、點云構(gòu)建與動態(tài)跟蹤。這些基礎組件共同構(gòu)成了三維空間的數(shù)字化骨架。

傳統(tǒng)方法通常將其分解為多個獨立子任務，如關(guān)鍵點檢測與匹配（SIFT、SuperPoint、LoFTR 等）、魯棒估計（AffineGlue）、運動恢復結(jié)構(gòu)（SfM）、光束法平差（BA）以及多視圖立體匹配（MVS）。

近年來，DUSt3R 等系列工作提出聯(lián)合優(yōu)化策略，實現(xiàn)了更高效的協(xié)同推理?；?Transformer 的 VGGT 框架進一步實現(xiàn)了端到端的快速重建，可在秒級內(nèi)完成底層 3D 線索的估計。

第二層（Level 2）：三維場景組成要素的重建（如物體、人體、建筑、場景等）

在完成底層 3D 線索提取后，Level 2 的研究重點轉(zhuǎn)向場景中具體對象的精細化建模，包括人物、各類物體以及建筑結(jié)構(gòu)等元素的幾何重建。雖然現(xiàn)有方法能夠處理這些元素的空間分布問題，但對它們之間的動態(tài)交互關(guān)系仍缺乏有效建模。

值得關(guān)注的是，隨著 NeRF 神經(jīng)輻射場、3D 高斯點云表示以及可變形網(wǎng)格（如 DMTet 和 FlexiCube）等創(chuàng)新技術(shù)的突破性進展，研究者們已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)具有高度真實感的細節(jié)還原和整體結(jié)構(gòu)保持。這些技術(shù)進步不僅顯著提升了重建質(zhì)量，更為影視特效制作、虛擬現(xiàn)實等應用場景提供了關(guān)鍵的技術(shù)支撐。

第三層（Level 3）：完整的 4D 動態(tài)場景的重建

Level 3 研究致力于突破靜態(tài)場景的限制，通過引入時間維度構(gòu)建動態(tài) 4D 表征系統(tǒng)，為「子彈時間」等沉浸式視覺體驗提供技術(shù)支撐。當前主流方法呈現(xiàn)兩大技術(shù)路線：

• 形變場建模方案（如 NeRFies、HyperNeRF）：在靜態(tài)神經(jīng)輻射場基礎上，通過學習時空形變場來表征動態(tài)變化；
• 顯式時序編碼方案（如 Dynamic NeRF、DyLiN）：將時間變量直接嵌入 3D 表征網(wǎng)絡，實現(xiàn)時空連續(xù)建模。

從應用場景來看，相關(guān)研究主要聚焦兩大方向：面向通用場景的 4D 重建技術(shù)，以及針對人體運動的專項動態(tài)建模方法。這種技術(shù)分野反映了不同應用場景對時空建模的差異化需求。

第四層（Level 4）：包含場景內(nèi)部組成部分之間交互關(guān)系的重建

Level 4 代表了空間智能研究的重要突破，其核心在于建立場景元素間的動態(tài)交互模型。作為交互行為的主導者，人體自然成為研究的重點對象——早期工作（如 BEHAVE、InterCap）開創(chuàng)性地實現(xiàn)了從視頻中提取人體與物體的運動關(guān)聯(lián)。得益于三維表征技術(shù)的革新，新一代算法（如 StackFlow、SV4D）在交互物體的幾何外觀和運動軌跡重建方面取得了顯著提升。

特別值得注意的是，人-場景交互建模（HOSNeRF、One-shot HSI）這一新興研究方向，通過解構(gòu)人與環(huán)境的復雜互動機制，為構(gòu)建具有物理合理性的數(shù)字世界奠定了重要基礎。

第五層（Level 5）：引入物理規(guī)律以及相關(guān)約束條件的重建

Level 4 系統(tǒng)在交互建模方面取得重要突破，但仍面臨物理真實性的關(guān)鍵挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有方法普遍未能整合基礎物理規(guī)律（如重力、摩擦等），導致其在機器人動作模仿等具身智能任務中存在明顯局限。Level 5 的突破性進展主要體現(xiàn)在：

• 人體運動仿真：通過 PhysHOI、Perpetual Motion 等框架，結(jié)合 IsaacGym 仿真平臺與深度強化學習，實現(xiàn)了從視頻到物理合理動作的轉(zhuǎn)化；

• 場景物理建模：PhysicsNeRF、PBR-NeRF 等創(chuàng)新方法將研究范疇擴展至物體形變、碰撞檢測等復雜物理現(xiàn)象。

這個層級化的技術(shù)框架，展現(xiàn)了 AI 認知能力從基礎到高階的完整進化路徑——就像教一個孩子先學會觀察（Level 1），再認識物體（Level 2），接著理解運動（Level 3），然后掌握互動（Level 4），最終領悟物理規(guī)律（Level 5）。這種循序漸進的突破，正在推動虛擬世界從「看起來真實」向「動起來真實」的質(zhì)變。

目前，這項技術(shù)已經(jīng)在影視特效、自動駕駛仿真等領域大顯身手。隨著 Level 5 物理引擎的完善，未來的人機交互和數(shù)字孿生應用將更加逼真自然。或許在不久的將來，我們還將迎來 Level 6，讓虛擬與現(xiàn)實的邊界變得更加模糊……