SenseNova-SI：商汤推出的开源空间智能大模型，专注于提升空间智能

SenseNova-SI是商汤推出的开源空间智能大模型，聚焦于强化AI对三维物理世界的认知与理解能力。该模型依托大规模、高质量的空间数据完成训练，在空间测量、空间关系理解、多视角转换等核心维度实现性能突破，不仅超越同量级开源模型，更在多个权威基准测试中领先于GPT-5等顶尖闭源模型。

SenseNova-SI核心功能：

1、高精度空间测量与估算：

可对物体的尺寸、距离、面积等关键空间参数进行精准量化估算，满足对空间数据精度要求较高的应用场景。

2、深度空间关系理解：

能够准确识别物体之间的相对位置、朝向、嵌套与遮挡关系，清晰认知复杂场景的整体空间布局。

3、多视角转换与推演：

支持处理同一场景下不同视角的信息映射，可推断视角变化带来的空间信息差异，实现跨视角的场景认知。

4、三维空间重构与形变感知：

具备物体三维结构的理解能力，可精准捕捉物体形变或重构后的空间特征，保持空间认知的一致性。

5、逻辑化空间推理：

基于已知空间信息进行逻辑推演，例如预判物体的移动轨迹、分析空间布局调整的可行性等。

6、多模态空间信息融合：

有效整合图像、文本等多模态数据，构建更全面的空间场景认知，提升复杂环境下的空间理解能力。

SenseNova-SI技术原理：

1、尺度效应驱动性能跃升：

以大规模高质量空间数据为训练基础，验证了空间智能领域的“尺度效应”——数据量的指数级增长可显著提升模型的空间认知精度，这是SenseNova-SI核心性能突破的关键。

2、系统化空间能力训练体系：

商汤创新性构建空间能力分类体系，基于该体系定向扩充训练数据，并采用标准化训练方法，确保模型在空间测量、关系理解、视角转换等多个维度实现均衡且一致性的能力提升。

3、多模态融合架构设计：

基于InternVL等成熟基础架构进行优化，实现图像与文本信息的高效融合，让模型能够通过视觉输入与文本描述的互补，深度理解复杂空间场景的语义与结构特征。

SenseNova-SI典型应用场景：

1、自动驾驶领域：

通过精准的空间测量与多视角转换能力，实时感知道路环境中车辆、行人、障碍物的位置与运动趋势，提升自动驾驶系统的环境预判能力与行驶安全性。

2、机器人导航与交互：

依托空间关系理解与推理能力，赋能机器人在复杂动态环境中完成自主路径规划，实现对物体的精准抓取与操作，拓展工业、服务等场景的机器人应用边界。

3、虚拟现实与增强现实（VR/AR）：

为虚拟场景构建真实的空间物理规则，让用户在虚实交互过程中获得更自然的空间感知，提升沉浸式体验效果。

4、智能安防监控：

对监控视频进行空间智能分析，快速识别异常的物体位移、人员轨迹变化等风险行为，助力安防系统实现智能化预警。

5、建筑设计与规划：

辅助设计师完成三维空间布局的模拟与优化，通过空间重构能力快速生成多版设计方案并进行可行性验证，提升设计效率与方案合理性。

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