RoboTracer为什么用(u,v,d)表示轨迹，而不是直接预测(x,y,z)？
直接预测XYZ要求模型同时学准三维绝对数值和相机内外参，容易训练不稳定且泛化差；而(u,v,d)将2D像素坐标与独立深度分离，天然兼容海量互联网2D图文数据，也可通过相机内参无损还原3D坐标，迁移性更好。
ECCV 2026 专访：让大模型「忘掉XYZ」，RoboTracer 用 3D 空间感知与度量推理重塑机器人轨迹追踪
资讯摘要
作者丨 张 璐 编辑丨 幸丽娟 &nbs
AI 摘要
RoboTracer是北航、北大、智源、中科院自动化所等团队提出的3D空间感知与轨迹生成方法，采用图像坐标加度量深度(u,v,d)的表征代替直接预测XYZ，让VLM具备绝对尺度与多步推理能力。其基于约450万样本的TraceSpatial训练，在TraceSpatial-Bench上综合成功率从Gemini-2.5-Pro的3%提升至39%，接入内参与深度达45%；真机UR5桌面任务60%，G1浇花30%。
AI 问答
大模型如何建立对“1厘米”这类绝对尺度的感知？
RoboTracer引入基于回归监督的尺度解码器，在对数空间做回归，并允许模型按上下文自主选择米、厘米、英寸等物理单位，避免与预训练阶段的物体先验冲突；同时增加通用空间编码器，支持单目RGB或额外深度图、相机内参输入，提升尺度估计。
RoboTracer在真机上表现如何？
论文报告真机成功率：UR5桌面抓放约60%，Unitree G1从左到右悬停浇花约30%，OpenVLA和RoboRefer成功率均为0。说明(u,v,d)轨迹可跨机器人构型复用，但人形长程操作仍非稳定可用。
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