SenseNova-SI – 商汤开源的空间智能大模型
SenseNova-SI是什么
SenseNova-SI 是商汤开源的空间智能大模型,专注于提升空间智能。模型通过大规模、高质量的空间数据训练,显著增强模型在空间测量、关系理解、视角转换等核心维度的能力。在多个权威基准测试中,SenseNova-SI 超越同量级开源模型,领先于 GPT-5 等顶尖闭源模型。模型提供详细的安装和使用指南,助力开发者快速上手,推动具身智能和世界模型的发展,为 AI 理解三维世界奠定基础。

SenseNova-SI的主要功能
- 空间测量与估算:模型能对物体的尺寸、距离等进行准确的量化估算。
- 空间关系理解:模型能理解物体之间的相对位置、方向和空间布局。
- 视角转换:支持处理从不同视角观察同一场景时的信息变化,推断视角变化带来的影响。
- 空间重构与形变:理解物体的三维结构,在形变或重构后保持空间认知。
- 空间推理:基于空间信息进行逻辑推理,例如判断物体的移动方向或空间布局的变化。
- 多模态融合:结合图像、文本等多种模态数据,提升对复杂空间场景的理解能力。
SenseNova-SI的技术原理
尺度效应(Scale Effect):通过大规模、高质量的空间数据训练,验证“尺度效应”,即数据量的增加能显著提升模型的空间认知能力,是 SenseNova-SI 性能飞跃的核心原因。
系统性训练方法:商汤提出空间能力分类体系,基于此扩充数据规模,采用系统化的训练方法,使模型在多个空间智能维度上实现一致性提升。
多模态融合架构:基于 InternVL 等基础架构,SenseNova-SI 能有效融合图像和文本信息,提升对复杂场景的理解能力。
SenseNova-SI的项目地址
GitHub仓库:https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-si
SenseNova-SI的应用场景
- 自动驾驶:通过精准的空间测量和视角转换能力,帮助车辆更好地理解道路环境,预测其他物体的运动方向,提升自动驾驶的安全性和可靠性。
- 机器人导航与交互:用空间关系理解和空间推理能力,使机器人能在复杂环境中自主导航,理解物体位置进行精准操作。
- 虚拟现实与增强现实:为虚拟场景提供更真实的空间感知,帮助用户在虚拟环境中获得更自然的交互体验。
- 智能安防:通过空间智能分析监控视频,快速识别异常行为或物体的位置变化,提升安防监控的效率和准确性。
- 建筑设计与规划:辅助设计师进行三维空间布局规划,通过空间重构能力快速生成和优化设计方案。
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