4D 空間智能重建是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)，其目標(biāo)在于從視覺(jué)數(shù)據(jù)中還原三維空間的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。這一技術(shù)通過(guò)整合靜態(tài)場(chǎng)景結(jié)構(gòu)與時(shí)空動(dòng)態(tài)變化，構(gòu)建出具有時(shí)間維度的空間表征系統(tǒng)，在虛擬現(xiàn)實(shí)、數(shù)字孿生和智能交互等領(lǐng)域展現(xiàn)出關(guān)鍵價(jià)值。

當(dāng)前研究主要圍繞兩大技術(shù)維度展開(kāi)：基礎(chǔ)重建層面聚焦深度估計(jì)、相機(jī)定位、動(dòng)態(tài)點(diǎn)云等底層視覺(jué)要素的精準(zhǔn)提?。桓唠A理解層面則致力于解析場(chǎng)景組件的時(shí)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(chǔ)設(shè)施——無(wú)論是構(gòu)建具身智能的環(huán)境認(rèn)知體系，還是訓(xùn)練具備物理常識(shí)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)?chǎng)景物理屬性和交互邏輯的建模，這種轉(zhuǎn)變使得空間智能不僅能呈現(xiàn)視覺(jué)真實(shí)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，更能支撐智能體與虛擬環(huán)境的擬真交互。

為了填補(bǔ)關(guān)于 4D 空間智能重建分析的空白，南洋理工大學(xué) S-Lab、香港科技大學(xué)以及德州農(nóng)工大學(xué)的研究者們?nèi)嬲{(diào)研了該領(lǐng)域的發(fā)展和最前沿的研究方法，撰寫(xiě)了綜述論文，對(duì) 400 余篇代表性論文進(jìn)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(gè)遞進(jìn)的層次：

• 第一層（Level 1）：底層三維屬性的重建（如深度、位姿、點(diǎn)云圖等）
• 第二層（Level 2）：三維場(chǎng)景組成要素的重建（如物體、人體、建筑、場(chǎng)景等）
• 第三層（Level 3）：完整的 4D 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的重建
• 第四層（Level 4）：包含場(chǎng)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(diǎn)云圖等）

三維場(chǎng)景理解的基石在于對(duì)底層視覺(jué)線索的精準(zhǔn)恢復(fù)，這一層級(jí)聚焦于四大核心要素：深度感知、相機(jī)定位、點(diǎn)云構(gòu)建與動(dòng)態(tài)跟蹤。這些基礎(chǔ)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(gè)獨(dú)立子任務(wù)，如關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)與匹配（SIFT、SuperPoint、LoFTR 等）、魯棒估計(jì)（AffineGlue）、運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）、光束法平差（BA）以及多視圖立體匹配（MVS）。

近年來(lái)，DUSt3R 等系列工作提出聯(lián)合優(yōu)化策略，實(shí)現(xiàn)了更高效的協(xié)同推理。基于 Transformer 的 VGGT 框架進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了端到端的快速重建，可在秒級(jí)內(nèi)完成底層 3D 線索的估計(jì)。

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

在完成底層 3D 線索提取后，Level 2 的研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向場(chǎng)景中具體對(duì)象的精細(xì)化建模，包括人物、各類(lèi)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(wèn)題，但對(duì)它們之間的動(dòng)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(chǎng)、3D 高斯點(diǎn)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(jìn)展，研究者們已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)具有高度真實(shí)感的細(xì)節(jié)還原和整體結(jié)構(gòu)保持。這些技術(shù)進(jìn)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(shí)等應(yīng)用場(chǎng)景提供了關(guān)鍵的技術(shù)支撐。

第三層（Level 3）：完整的 4D 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的重建

Level 3 研究致力于突破靜態(tài)場(chǎng)景的限制，通過(guò)引入時(shí)間維度構(gòu)建動(dòng)態(tài) 4D 表征系統(tǒng)，為「子彈時(shí)間」等沉浸式視覺(jué)體驗(yàn)提供技術(shù)支撐。當(dāng)前主流方法呈現(xiàn)兩大技術(shù)路線：

• 形變場(chǎng)建模方案（如 NeRFies、HyperNeRF）：在靜態(tài)神經(jīng)輻射場(chǎng)基礎(chǔ)上，通過(guò)學(xué)習(xí)時(shí)空形變場(chǎng)來(lái)表征動(dòng)態(tài)變化；
• 顯式時(shí)序編碼方案（如 Dynamic NeRF、DyLiN）：將時(shí)間變量直接嵌入 3D 表征網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)時(shí)空連續(xù)建模。

從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，相關(guān)研究主要聚焦兩大方向：面向通用場(chǎng)景的 4D 重建技術(shù)，以及針對(duì)人體運(yùn)動(dòng)的專(zhuān)項(xiàng)動(dòng)態(tài)建模方法。這種技術(shù)分野反映了不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)時(shí)空建模的差異化需求。

第四層（Level 4）：包含場(chǎng)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(chǎng)景元素間的動(dòng)態(tài)交互模型。作為交互行為的主導(dǎo)者，人體自然成為研究的重點(diǎn)對(duì)象——早期工作（如 BEHAVE、InterCap）開(kāi)創(chuàng)性地實(shí)現(xiàn)了從視頻中提取人體與物體的運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)軌跡重建方面取得了顯著提升。

特別值得注意的是，人-場(chǎng)景交互建模（HOSNeRF、One-shot HSI）這一新興研究方向，通過(guò)解構(gòu)人與環(huán)境的復(fù)雜互動(dòng)機(jī)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(chǔ)。

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(shí)性的關(guān)鍵挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有方法普遍未能整合基礎(chǔ)物理規(guī)律（如重力、摩擦等），導(dǎo)致其在機(jī)器人動(dòng)作模仿等具身智能任務(wù)中存在明顯局限。Level 5 的突破性進(jìn)展主要體現(xiàn)在：

• 人體運(yùn)動(dòng)仿真：通過(guò) PhysHOI、Perpetual Motion 等框架，結(jié)合 IsaacGym 仿真平臺(tái)與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了從視頻到物理合理動(dòng)作的轉(zhuǎn)化；

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

這個(gè)層級(jí)化的技術(shù)框架，展現(xiàn)了 AI 認(rèn)知能力從基礎(chǔ)到高階的完整進(jìn)化路徑——就像教一個(gè)孩子先學(xué)會(huì)觀察（Level 1），再認(rèn)識(shí)物體（Level 2），接著理解運(yùn)動(dòng)（Level 3），然后掌握互動(dòng)（Level 4），最終領(lǐng)悟物理規(guī)律（Level 5）。這種循序漸進(jìn)的突破，正在推動(dòng)虛擬世界從「看起來(lái)真實(shí)」向「動(dòng)起來(lái)真實(shí)」的質(zhì)變。

目前，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在影視特效、自動(dòng)駕駛仿真等領(lǐng)域大顯身手。隨著 Level 5 物理引擎的完善，未來(lái)的人機(jī)交互和數(shù)字孿生應(yīng)用將更加逼真自然?；蛟S在不久的將來(lái)，我們還將迎來(lái) Level 6，讓虛擬與現(xiàn)實(shí)的邊界變得更加模糊……