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这项由香港大学掂量团队主导的糟塌性掂量于2026年2月发表在盘算机视觉顶级期刊上，论文编号为arXiv:2602.05827v1。该掂量初次将视频生成时代引入机器东谈主导航界限，让机器东谈主能够在看不见方针的情况下到手找到方针地，这在夜晚等复杂环境中发扬尤为出色。

遐想一下，当你在一个生分的购物中心寻找洗手间时，即使看不到方针，你也能凭借告戒和学问大致忖度出它可能在哪个标的。目前，香港大学的掂量团队到手让机器东谈主也具备了这种"透视"智力。他们开荒的SparseVideoNav系统，能让机器东谈主仅凭粗浅的请示，就能在全王人生分的环境中找到远方看不见的方针。

传统的机器东谈主导航就像让一个近视眼的东谈主在莫得眼镜的情况下找路，它们只可依靠现时看到的征象作念决定，后果平凡在死巷子里打转，或者在看不清远方方针时原地打圈。更老成的是，现存的机器东谈主需要相配详备的要道请示，比如"上前走三步，然后左转，再走两步，然后右转找到红色的椅子"。这种神色在本色生存中昭着不履行，因为东谈主类更风气给出粗浅的请示，比如"去找个椅子坐下"。

掂量团队发现，问题的根源在于现存的机器东谈主"眼神短浅"。它们在学习时只可看到改日4到8步的情况，就像只可看到咫尺一两米的近视眼同样。当遭受需要永恒盘算的任务时，这些机器东谈主就会发扬出两种典型的失败花样：要么因为看不清远方的方针而不绝调动标的，像没头苍蝇同样乱转；要么一走进死巷子就合计到了路的特别，平直废弃连续寻找。

为了处置这个问题，掂量团队决定匠心独具。他们留神到视频生成模子有一个独到的上风：这些模子天生就具备预计万古候改日画面的智力。就像一个告戒丰富的导演能够遐想出一个场景接下来会怎么发展同样，视频生成模子经过大批视频磨练后，一经学会了怎么左证现时画面和语言态状来预计改日可能出现的场景。

不外，掂量团队并莫得平直照搬现存的视频生成时代。他们发现，为导航生成勾搭不绝的视频画面其实是一种花费，就像看电影时不需要热心每一帧的轻细变化，只需要收拢要害剧情节点同样。基于这个瞻念察，他们改进性地提议了"寥落视频生成"的观念。

寥落视频生树立像制作电影预报片同样，不是展现每一秒的画面，而是选拔最要害的几个时刻来展示故事的发展轨迹。具体来说，系统会预计改日20秒内8个要害时候点的画面，比如第1秒、第2秒、第5秒、第8秒等等。这些要害画面就像导航线线上的几个迫切路标，能够迷惑机器东谈主朝着正确的方上前进。

掂量团队将通盘磨练经过比作培养一个优秀向导的四个阶段。第一阶段是让系统学会"看图讲话"，也等于左证现时看到的征象来预计接下来可能出现的画面。第二阶段是注入"追忆力"，让系统能够记着之前走过的路，幸免肖似犯错。第三阶段是晋升"反馈速率"，通过一种叫作念扩散蒸馏的时代，让系统能够更快地生成预计画面。第四阶段是学会"活动盘算"，左证预计的改日画面来决定具体应该怎么移动。

为了磨练这个系统，掂量团队作念了一件前所未有的事情：他们收罗了140小时的的确宇宙导航视频数据。这个数据限制在该界限是史无先例的。为了确保视频质料，他们使用了专科的防抖相机，况兼扫数视频王人经过了经心的东谈主工标注和处理。

在本色测试中，SparseVideoNav的发扬令东谈主印象潜入。掂量团队在六个不同的的确环境中进行了测试，包括室内的房间和实验室、户外的庭院和公园，以及最具挑战性的夜晚场景。在需要寻找看不见方针的任务中，SparseVideoNav的到手率达到了25%，这是传统门径到手率的2.5倍。绝顶值得一提的是，在扫数传统门径王人全王人失效的夜晚环境中，SparseVideoNav仍然能够保抓17.5%的到手率。

更令东谈主惊喜的是，SparseVideoNav在一些极具挑战性的场景中发扬出了出色的得当智力。比如在狭小的坡谈、歪斜度很高的山坡，以致是死巷子等复杂地形中，它王人能找到正确的旅途。这种智力很猛进度上归功于它能够"料到"改日的特等才略。

从时代角度来看，SparseVideoNav还处置了一个迫切的实用性问题：速率。传统的视频生成门径需要几十秒以致几分钟才能生成富余长的视频序列，这在履行诓骗中是不行禁受的。而SparseVideoNav通过寥落生成计谋，将推理时候压缩到了不到1秒，比未优化的门径快了27倍。

掂量团队还发现了一些兴味的表象。比如，SparseVideoNav即使在磨练时莫得遭受过动态行东谈主的场景，在本色部署时却能自动学会散失当面而来的行东谈主。这诠释它不仅学会了基本的导航妙技，还具备了一定的举一反三智力。

另外，传统的机器东谈主导航系统通常对相机高度相配敏锐，换个高度就可能全王人失效。但SparseVideoNav展现出了很强的鲁棒性，即使相机高度从磨练时的1米降到50厘米，它依然能够泛泛责任。

天然，这项时代也还存在一些甘休。掂量团队坦诚地指出，目前的数据限制诚然在该界限是最大的，但比拟于互联网上的海量视频数据，仍然有不小的差距。改日淌若能够和会更多开始的数据，比如YouTube视频和仿真环境数据，系统的性能还有进一步晋升的空间。

从实用性角度来看，诚然SparseVideoNav一经能够结束及时运转，但其推理速率比拟于传统的语言模子门径如故稍慢一些。掂量团队默示，这个问题不错通过进一步的优化时代来处置，比如加快蒸馏和模子量化等门径。

这项掂量的兴味远不啻于机器东谈主导航自身。它展示了一种全新的念念路：将生成式AI的预计智力与具体的任务需求相磋议。这种念念路可能会启发更多界限的改进，比如自动驾驶、智能家居、以致是诬捏履行等。

说到底，SparseVideoNav最大的孝顺在于让机器东谈主第一次具备了类似东谈主类的"遐想力"。它能够基于现时的情况和告戒，遐想出接下来可能遭受的场景，并据此作念出聪敏的有筹划。这种智力让机器东谈主从"胶柱调瑟"的被迫践诺者，造成了能够"深谋远虑"的主动探索者。

归根结底，这项掂量向咱们展示了一个充满可能性的改日：机器东谈主不再需要详备的操作手册，而是能够意会粗浅的东谈主类请示，并通过我方的"遐想"来完成复杂的任务。当你对家里的机器东谈主助手说"去厨房给我拿个苹果"时，它不会迷茫地问"厨房在那边？苹果在哪个位置？"，而是能够主动找到厨房，搜索苹果，并到手完成任务。这种智能化的交互神色，将让东谈主工智能着实融入咱们的日常生存。

Q&A

Q1：SparseVideoNav是什么时代？

A：SparseVideoNav是香港大学开荒的机器东谈主导航时代，它初次将视频生成AI引入导航界限。这个系统能让机器东谈主预计改日20秒内8个要害时刻的画面，就像给机器东谈主装上了"透视眼"，让它能在看不见方针的情况下也能到手找到方针地。

Q2：寥落视频生成跟普通视频生成有什么不同？

A：寥落视频生树立像制作电影预报片，不生成每一帧画面，而是只生成要害时刻的画面。比如预计改日20秒内的第1、2、5、8秒等8个要害节点，这么既能提供富余的导航迷惑，又能大大晋升生成速率，比传统门径快27倍。

Q3：这项时代在履行中发扬怎么？

A：在的确环境测试中，SparseVideoNav在超视线导航任务中的到手率达到25%，是传统门径的2.5倍。更迫切的是，它在扫数传统门径王人失效的夜晚环境中仍能保抓17.5%的到手率开yun体育网，况兼能够支吾死巷子、狭小坡谈等复杂地形。