来源：公众号“3DCV” 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/eSYRI16zVA-noIU16-W-Tw?scene=1&click_id=156 标题：DAGE: Dual-Stream Architecture for Efficient and Fine-Grained Geometry Estimation 作者：Tuan Duc Ngo, Ji...

来源：3D视觉工坊 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OeuvkEsZfxOF4SEZcD4wPA 标题：DLWM: Dual Latent World Models enable Holistic Gaussian-centric Pre-training in Autonomous Driving 作者：Yiyao Zhu, Ying Xue, Haimin...

来源：机器之心 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sBfUF2R5Ii-wEWNFTrc2ig 本文第一作者为西湖大学科研助理蔺明慧，通讯作者为阿里巴巴达摩院算法专家黄思腾和西湖大学人工智能系副主任王东林。所有作者均来自西湖大学机器智能实验室（MiLAB）和西湖机器人科技有限公司，团队工作 ReconVLA 近期获得 AAAI 2026 最佳论文奖。 具身智能要...

随着6月的脚步日益临近，全球计算机视觉与人工智能领域的目光再次聚焦美国科罗拉多州丹佛市。6月3日至7日，2026年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2026）将在科罗拉多会议中心拉开帷幕。 为了了解CVPR的最新动态，近期雷峰网(公众号：雷峰网)的邮箱已经被CVPR相关的官方通报和参展商邮件“轰炸”。透过这些来自组委会、顶尖科研机构以及Oracle、Appen等科技巨头的最新动态，我们...

来源：公众号“什么是人工智能”原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/b1hLVqT9LJI2tRznuQ1L1Q根据 CVPR 2026 官方公布的数字：16,092 篇有效投稿，4,090 篇录用论文，录用率 25.42%。数据的背后，计算机视觉正在经历一次深刻的转变：从识别与生成，转向理解物理规律、支持多步推理、适应开放世界。本篇以 3D 视觉、多模态 VLM、...

MindVLA-U1：统一视觉语言动作架构，实现理解后规划。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 在自动驾驶进入大模型时代之后，行业正在从传统的“感知、预测、规划、控制”模块化流水线，逐步转向端到端智能系统。 过去，VA 模型能够直接从视觉输入生成驾驶轨迹，在规划精度和实时性上表现突出，但它们更多依赖隐式视觉特征，很难清楚解释“为什么这样开”，也难以处理那些需要语义理解和常识推理的长尾场景。 比如车...

“请把杯子拿起来”。这句话对你来说轻而易举。因为你看到了杯子，理解了“拿起来”的含义，手自然地伸过去、捏住、提起。但对一个 AI 系统来说，这中间隔着数道几乎不可逾越的鸿沟：语言到动作、动作到视觉、视觉到空间、空间到执行。 传统做法是强迫模型学会直接映射，通过输入一段文字或一组动作参数，让其直接输出像素级的视频帧或关节角度。这种方法在受限环境和充足标注数据下勉强可行，但一旦面对真实世界的复杂...

从街景到仿真，离线地理信息正在成为车辆理解复杂道路的新线索。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 大模型的发展表明，智能体不能只依赖一次性的上下文输入，还需要能够检索、利用和管理长期记忆。自动驾驶也正在走向类似的路径：车辆不应只是根据当前摄像头和传感器看到的内容做即时判断，而应具备一种可检索的空间记忆，能够调取当前位置长期积累的道路结构信息。对于自动驾驶来说，这种记忆可以来自街景图、卫星图、历史地图...

从仿真构造到多主体配合，AI 正在补齐行动决策链条。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 过去，视觉模型更多是在回答“看见了什么”，但当 AI 进入自动驾驶、游戏、机器人和多智能体协作场景时，问题已经不只是识别环境，而是“看见之后如何行动”。 一辆自动驾驶汽车不能只知道前方有车，还要判断如何避让、如何规划路线，甚至要在遮挡、夜晚和复杂天气中借助外部信息补足感知，一个游戏智能体不能只识别画面里的角色、...

当机器从识别图像走向介入现实，视觉研究的边界也被重新划定。 作者丨郑佳美 编辑丨马晓宁 如果您漫步在 CVPR 2026 的会场，会产生一种强烈的错觉：自己是不是跑错了场馆，误入了 ICRA 或者 IROS 的现场？满屏的机械臂抓取、足式机器人的越野导航、以及在虚拟沙盒中进行千亿次迭代的物理模拟。 具身智能（Embodied AI）已经不再是视觉领域的一个“边缘分支”，而是以一种占据主舞台的...