在人工智能的諸多賽道中，**空間 AI（Spatial AI）**一直被視作未來最具潛力的方向之一。無論是機器人、自動駕駛，還是 AR/VR 設備，都需要機器具備對三維世界的感知與理解能力。然而，困擾行業多年的核心問題是：我們生活在 3D 世界里，但大部分可獲取的數據，卻被壓縮在了二維視頻中。

如何把這些“扁平”的視頻重新還原成真實的三維場景？這是學術界和工業界長久以來的難題。

就在 2025 年 9 月，NVIDIA 正式開源了 ViPE（Video Pose Engine）——一個強大且通用的三維視頻標注引擎。它的出現，不僅解決了長期困擾 3D 計算機視覺的“死結”，更可能成為整個空間 AI 的“數據引擎”。

1. 從二維到三維：為什么這么難？

想象一下，你手里有一段日常拍攝的視頻：鏡頭晃動，場景里有人在走動，還有車子駛過。對于人類來說，這些信息輕而易舉就能被理解成一個三維世界：我們知道相機在運動，知道哪輛車是近的，哪個人在遠處。

但對于機器來說，這幾乎是噩夢。

要從二維視頻中恢復三維信息，需要解決三個基本問題：

1. 相機參數：鏡頭到底是什么型號，廣角還是魚眼？
2. 相機運動：相機是往左移動還是向前推進？
3. 深度信息：視頻中的每一個像素，距離現實世界是多少米？

傳統的計算機視覺方法和深度學習模型都嘗試過解答這些問題，但都遭遇了“致命短板”：

• 傳統幾何派（SLAM / SfM）：計算精準，但極度脆弱。只要出現運動物體或者紋理缺失的墻面，重建就可能崩潰。
• 深度學習派：抗噪聲能力強，但計算開銷巨大。處理長視頻時，顯存消耗幾乎無法承受。

因此，過去十幾年，學界和業界都被困在一個兩難困境：要么精準但不穩定，要么魯棒但無法擴展。

2. ViPE：NVIDIA 的混合式突破

NVIDIA 的 ViPE 選擇了一條“雜交”的路線。它既沒有單純依賴幾何優化，也沒有完全押寶深度學習，而是把兩者巧妙結合在一起。

它的核心思想可以概括為一句話：讓幾何方法負責精確，讓深度學習方法負責穩健，兩者互相補充。

具體來說，ViPE 引擎融合了三類關鍵約束：

1. 稠密光流（Dense Flow）利用深度學習的光流網絡，在視頻幀之間找到穩定的對應關系，即便畫面抖動或環境復雜，也能保持魯棒性。
2. 稀疏特征點追蹤（Sparse Tracks）借鑒傳統 SLAM 技術，對關鍵點進行高分辨率追蹤，大幅提高相機位姿估計的精度。
3. 度量深度正則化（Metric Depth Regularization）結合最新的單目深度模型，讓結果自動對齊到真實世界的米制尺度。

這種三管齊下的設計，使得 ViPE 既具備工程落地的效率，又能保持學術研究需要的高精度。

3. 動態場景：不再是“天敵”

過去，動態物體是 SLAM 系統的“殺手”。當街道上有行人走動或車輛穿梭，傳統方法往往會把這些對象錯誤地納入相機運動估計，從而導致整體失敗。

ViPE 的解決方案是引入了兩個強大的分割模型：

• GroundingDINO
• Segment Anything（SAM）

這兩個模型能夠在視頻中快速識別并“抹除”動態物體，把它們從相機運動估計里排除。這樣，ViPE 只基于背景的靜態部分來計算位姿，避免了動態干擾。

換句話說，ViPE 第一次讓“三維重建”真正走進了真實世界的日常場景，而不是實驗室里的理想環境。

4. 性能與速度：可落地的關鍵

很多人會問：這種混合式方法，效率會不會很低？

答案恰恰相反。ViPE 的設計基于 關鍵幀捆綁調整（Bundle Adjustment, BA） 框架，不僅保持了幾何優化的高效，還結合了深度學習的強大先驗。

在單塊 GPU 上，它能以 3–5 幀每秒（FPS） 的速度運行，比同類方法快得多。而且，它支持幾乎所有主流相機模型，包括：

• 標準相機
• 廣角 / 魚眼相機
• 360° 全景相機

無論你拿來的是 GoPro 運動相機，還是街景全景相機，ViPE 都能自動推斷相機參數，并完成高精度的三維重建。

5. 數據爆發：真正的價值所在

ViPE 的意義，并不僅僅在于它本身，而是它開啟的“數據工廠”模式。

在過去，缺乏大規模帶有精準三維幾何標注的視頻數據，是制約空間 AI 最大的瓶頸。ViPE 的開源，徹底打破了這一壁壘。

NVIDIA 研究團隊已經利用 ViPE 生成并開源了 約 9600 萬幀標注視頻數據，其中包括：

• **Dynpose-100K++**：近 10 萬段真實互聯網視頻，共 1570 萬幀，包含高質量相機位姿和稠密幾何。
• Wild-SDG-1M：100 萬條 AI 生成視頻，總計 7800 萬幀，提供海量多樣場景。
• Web360：專門針對全景視頻的標注數據集。

這些數據集，正成為訓練下一代 三維基礎模型（3D Foundation Models） 的“燃料”，例如 NVIDIA 自家的 Gen3C 和 Cosmos 模型。

6. 實測結果：超越現有方法

在多個公開基準數據集上，ViPE 展現出了強大的性能：

• 在TUM 數據集（室內動態場景）上，相比現有方法提升 **18%**；
• 在KITTI 數據集（室外自動駕駛場景）上，提升甚至達到 **50%**。

更重要的是，ViPE 輸出的結果全部帶有 真實度量尺度，避免了過去很多方法在尺度不一致時“形同虛設”的問題。

7. 未來的意義

從更大的格局來看，ViPE 不只是一個“算法工具”，而是推動空間 AI 生態的關鍵一步。

它的開源釋放了三重價值：

1. 工具價值：一個可以直接落地的三維視頻標注引擎。
2. 數據價值：全球最大規模的三維視頻數據集。
3. 生態價值：為機器人、自動駕駛、AR/VR 提供了統一的“幾何基礎設施”。

可以預見，未來幾年，圍繞 ViPE 的生態會快速擴展：研究機構會用它來探索新算法，企業會用它來構建商業級產品，而開源社區也會不斷貢獻新模塊與改進方案。

結語

從二維視頻里“解鎖”三維現實，這是人工智能走向空間智能的必經之路。NVIDIA 的 ViPE 讓這條路不再遙遠。

它既解決了精度、魯棒性與效率之間的長期矛盾，又以數據工廠的方式，為行業提供了前所未有的訓練資源。

對機器人、自動駕駛、AR/VR 來說，這無疑是一場“數據紅利”的爆發。

你覺得，未來基于 ViPE 的空間 AI 應用，最先會在哪個領域落地？

本文轉載自???Halo咯咯??    作者：基咯咯