从「座上宾」到「主战场」：具身智能如何完成对计算机视觉的「范式夺权」？| CVPR 2026

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文章摘要

这一迁移表现为对问题定义、评价标准与技术路线的系统性重构。传统视觉研究聚焦静态表征与离线指标，侧重于分类准确率或重建误差；而引入实体交互后，研究焦点转向物体物理属性、运动规划与环境因果推演。评价维度从“感知结果是否准确”严格推进至“物理行动是否有效”，模型必须在真实环境中完成目标并处理执行失败。方法路径随之升级，多模态架构统一了目标设定、状态理解与动作生成接口，三维重建亦从几何恢复转化为支持导航与操作的空间底座。

学术范式的转变同步驱动产业需求的升级。传统视觉应用多停留在独立的感知环节，而具身场景要求算法直接嵌入决策执行链条，任何识别偏差或空间误判均会直接导致操作中断。计算机视觉因此不再是外部插件，视觉研究必须提供高保真的场景理解与鲁棒的控制策略，从而构建支撑物理世界交互的完整基础设施。人工智能向真实空间的延伸，正倒逼整个视觉体系走出封闭的数据测试集，通过持续的动作反馈迭代确立面向物理世界的全新范式。