這項由中科院信息工程研究所、中科院自動化研究所與百度公司合作的研究發表于2025年，論文編號為arXiv:2512.04563v2。這是一項讓人工智能真正學會"看懂"3D世界的突破性研究，對于普通人來說意義重大。

你是否曾經好奇，為什么小孩子看一眼就能知道哪個玩具離自己更近，而號稱"聰明"的AI卻經常在這種簡單問題上犯糊涂？這就好比一個人有一雙明亮的眼睛，卻沒有一個會分析距離和空間關系的大腦。當前的多模態大語言模型就面臨著這樣的困境——它們能看到圖片，也能理解語言，但在判斷物體的遠近、大小和空間位置關系時，表現得像個"路癡"。

研究團隊發現了問題的根源：現有的AI模型就像一個只看過平面照片、從沒接觸過真實3D世界的人。它們雖然能識別圖片中的物體是什么，但對于"哪個更近"、"多大距離"這樣的空間問題，往往答非所問。更關鍵的是，以往的解決方案要么只是給AI配上更好的"眼鏡"（提升視覺感知），要么只是訓練它的"邏輯思維"（加強推理能力），但從來沒有人想過讓這兩者真正配合起來工作。

于是，研究團隊開發了COOPER（Cooperative Perception and Reasoning的縮寫）——一個革命性的AI模型。這個名字很有意思，"cooper"本身就有"合作者"的含義，正體現了這項技術的核心理念：讓AI的"眼睛"和"大腦"真正學會協作。

**一、給AI裝上"3D眼鏡"：讓機器看懂空間深度**

要理解COOPER的創新之處，我們得先明白傳統AI的"視覺缺陷"在哪里。普通的AI模型看圖片，就像我們看一張平面海報——能識別出上面畫的是什么，但完全感受不到距離和深度。如果你拿一張拍攝客廳的照片問AI："沙發和電視哪個離拍照的人更近？"AI可能會根據物體在圖片中的大小來猜測，但這種猜測往往是錯的。

COOPER的第一個突破是教會AI生成"深度圖"和"分割圖"。深度圖就像給每個像素標注了到相機的距離，用顏色深淺來表示遠近——就像熱成像儀顯示溫度一樣，暖色調表示近，冷色調表示遠。分割圖則是用不同顏色給圖片中的每個物體"貼標簽"，讓AI清楚地知道哪些像素屬于哪個物體。

這個過程面臨一個技術難題：AI原本只會生成普通的彩色圖片，現在要讓它學會生成這些"特殊圖片"。研究團隊想出了一個聰明的辦法——把深度信息和分割信息都轉換成RGB彩色圖片的格式。具體來說，他們把深度值通過數學變換映射到RGB顏色空間，把分割的不同區域用不同的RGB顏色來表示。這樣，AI就可以用原來生成圖片的方法來生成這些輔助信息，不需要大幅改造原有架構。

為了訓練這個能力，研究團隊收集了大量室內外場景的數據。室內數據來自Hypersim合成數據集，室外數據來自Virtual KITTI數據集。他們讓AI學會識別"我要生成深度圖"和"我要生成分割圖"這樣的指令，就像訓練一個攝影師學會切換相機的不同拍攝模式。

**二、讓AI學會"邊看邊想"：自適應推理的奧秘**

僅僅會生成輔助視覺信息還不夠，關鍵是要讓AI知道什么時候該"看"，什么時候該"想"，以及如何把看到的和想到的結合起來。這就像一個優秀的醫生，面對病人時知道什么時候該看X光片，什么時候該憑經驗判斷，什么時候需要綜合各種信息做出診斷。

COOPER的第二個突破是實現了"自適應交錯推理"。簡單來說，就是讓AI學會在回答空間問題時，自主決定是否需要生成輔助視覺信息，以及如何在文字思考和視覺分析之間靈活切換。

這個過程分為兩個訓練階段。第一階段是"監督微調"，研究團隊用GPT-4o創建了大量示例，展示AI應該如何一步步分析空間問題。這些示例就像是給AI看的"標準答案"，教它學會在遇到距離判斷問題時生成深度圖，在需要計算物體數量時生成分割圖，在進行幾何推理時主要依靠文字邏輯。

第二階段是"強化學習"，這個階段更像是讓AI在實戰中磨練技能。研究團隊設計了一個復合獎勵機制，叫做CPR獎勵（Cooperative Perception-Reasoning Reward）。這個獎勵機制包含三個部分：答案正確性獎勵、格式規范性獎勵和探索引導獎勵。探索引導獎勵特別巧妙，它根據題目特點來判斷是否應該使用視覺輔助——如果是那種用視覺輔助能明顯提升準確率的題目，AI選擇生成輔助圖就會獲得獎勵；反之，如果是純邏輯推理就能解決的題目，AI濫用視覺輔助反而會被"扣分"。

這種訓練方式讓COOPER學會了"因題制宜"。面對詢問相對距離的問題，它會主動生成深度圖來輔助判斷；面對需要計算特定區域物體數量的問題，它會生成分割圖來精確定位；面對純幾何邏輯問題，它則會專注于文字推理，不被視覺信息"干擾"。

**三、實驗驗證：COOPER的"視力體檢"結果**

為了驗證COOPER的能力，研究團隊在多個測試基準上進行了全面的"體檢"。這就像給一個聲稱視力極佳的人做各種視力測試，從看遠看近到辨別顏色，全方位檢驗真實水平。

在空間理解測試中，COOPER在三個主要基準上都表現出色。SIBench是一個綜合性的空間推理測試，包含近20個開源基準的23種視覺空間推理設置，COOPER在這里取得了平均6.91%的提升。Q-SpatialBench專門測試距離和大小估計能力，COOPER的表現甚至超過了一些38B參數的大型開源模型，接近GPT-4o的水平。MMVP測試涵蓋九種不同的視覺模式和模式，COOPER同樣表現優異。

更令人驚喜的是，COOPER在提升空間推理能力的同時，并沒有損害其通用能力。在MMBench和MM-Vet這兩個測試通用多模態能力的基準上，COOPER相比基礎模型還有4.47%的平均提升。這說明專門的空間推理訓練實際上還提升了AI的整體理解能力。

研究團隊還做了一個有趣的對比實驗。他們分別測試了只強化"眼睛"的版本（Perception Enhancement，簡稱BAGEL-PE）和只強化"大腦"的版本（Reasoning Enhancement，簡稱BAGEL-RE）。結果發現，單獨強化感知能力雖然在空間任務上有提升，但通用能力有所下降；單獨強化推理能力則相反。而COOPER通過協調兩者，實現了雙贏。

特別值得一提的是，即使是只學會生成輔助視覺信息、還沒有進行推理訓練的版本，在距離和大小估計任務上就已經有了7.92%的提升。這表明僅僅是學會"看懂"3D信息，就已經顯著提升了AI的空間理解能力。

**四、COOPER如何"思考"：推理過程全解析**

COOPER的推理過程就像一個經驗豐富的偵探破案。面對一個空間問題，它首先會仔細分析題目，判斷這是什么類型的問題。如果是距離判斷類問題，它會生成深度圖，然后結合原圖和深度圖進行分析；如果是需要計算物體數量的情境問答，它會生成分割圖來精確識別和計數；如果是純幾何推理問題，它會主要依靠邏輯思維，不被視覺信息"誤導"。

舉個具體例子，當被問到"從穿4號球衣的球員角度看，他左邊有幾個隊友？"時，COOPER的思考過程是這樣的：首先分析這是一個情境問答問題，需要準確識別球員位置和相對關系，于是決定生成分割圖。生成分割圖后，它能清楚地看到每個球員的位置，然后從4號球員的視角出發，數出左邊的隊友數量，最終給出準確答案。

整個過程中，COOPER會用"..."標簽來進行文字思考，用"..."或"..."標簽來生成視覺輔助信息，用"..."標簽來給出最終答案。這種交錯式的推理過程讓AI的思考變得透明可追蹤。

**五、技術創新的深層意義**

COOPER的創新不僅僅在技術層面，更在于它改變了我們對AI能力建構的理解。傳統觀點認為感知和推理是相互獨立的能力，可以分別優化。但COOPER證明了，真正的智能來自于感知和推理的深度融合與動態協作。

從技術角度看，COOPER解決了幾個長期困擾研究者的問題。首先是統一架構下的多模態生成，它證明了同一個模型可以既生成自然圖像，又生成結構化的視覺信息。其次是自適應能力調度，它展示了如何讓AI根據任務需求自主選擇使用哪些能力。最后是協作式推理，它開創了感知增強推理的新范式。

從應用前景看，COOPER的技術有望在多個領域產生重大影響。在自動駕駛中，車輛需要精確判斷與其他車輛和行人的距離關系；在機器人導航中，機器人需要理解復雜環境中的空間布局；在增強現實應用中，系統需要準確理解真實場景的3D結構來放置虛擬物體。

**六、挑戰與展望**

盡管COOPER取得了顯著成果，但研究團隊也坦誠地指出了當前的局限性。目前的實驗主要集中在單圖空間推理任務上，而真實世界的應用往往需要處理視頻流和長時間序列的空間推理。此外，COOPER目前只使用了深度和分割兩種輔助模態，未來可能需要整合更多類型的視覺信息，如3D點云數據等。

另一個技術挑戰是推理效率。當前版本的COOPER在每次需要生成輔助視覺信息時，都要運行完整的圖像生成流程，這在實時應用中可能成為瓶頸。研究團隊正在探索如何在保持推理質量的同時提升計算效率。

從更大的視角來看，COOPER開啟了"協作式AI"的新方向。未來的AI系統可能不再是單一功能的疊加，而是多種能力的有機融合。這種融合不僅發生在感知和推理之間，還可能擴展到記憶、規劃、創造等更多認知能力之間。

這項研究的另一個深遠意義在于，它為AI的解釋性提供了新思路。通過可視化的推理過程，我們不僅能看到AI得出了什么結論，還能理解它是如何得出這個結論的。這對于AI系統在關鍵應用場景中的部署具有重要意義。

最終，COOPER代表了AI發展的一個重要里程碑——從單一能力的優化轉向多能力的協同，從被動的信息處理轉向主動的策略選擇，從黑盒式的推理轉向可解釋的思考過程。這不僅讓AI更加智能，也讓AI的行為更加可信和可控。有興趣深入了解這項研究的讀者，可以通過論文編號arXiv:2512.04563v2查詢完整論文內容。

Q&A

Q1：COOPER和其他AI視覺模型有什么本質區別？

A：COOPER的核心區別在于實現了感知和推理的真正協作。傳統AI模型要么只是看得更清楚（感知增強），要么只是想得更深入（推理增強），而COOPER讓AI學會了根據問題類型自主決定什么時候該"看"、看什么，以及如何把看到的和想到的結合起來得出答案。

Q2：COOPER生成的深度圖和分割圖準確度如何？

A：研究顯示COOPER生成的輔助視覺信息質量很高。在深度估計方面，它在NYUv2數據集上的表現可媲美專門的深度估計模型Marigold。在分割方面，COOPER往往能生成比原始標注更精細的邊界和更清晰的物體區分。

Q3：COOPER技術什么時候能在實際產品中應用？

A：COOPER目前還處于研究階段，主要在學術基準上驗證效果。要真正應用到產品中，還需要解決計算效率、長視頻處理等工程問題。不過，這項技術的核心思想——讓AI的不同能力協作工作——已經為未來AI產品的設計指明了方向。