Mind Meets Space: Rethinking Agentic Spatial Intelligence from a Neuroscience-inspired Perspective

📄 arXiv: 2509.09154v1 📥 PDF

作者: Bui Duc Manh, Soumyaratna Debnath, Zetong Zhang, Shriram Damodaran, Arvind Kumar, Yueyi Zhang, Lu Mi, Erik Cambria, Lin Wang

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-09-11

备注: 54 pages, journal

💡 一句话要点

提出神经科学启发的Agentic空间智能框架，提升智能体在3D环境中的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Agentic AI 空间智能 神经科学 认知地图 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有Agentic AI在空间推理方面能力不足，主要依赖符号和序列处理，无法有效应对复杂3D环境。
  2. 论文提出一种基于神经科学原理的计算框架，模拟人类空间智能的关键组成部分，包括多感官融合和认知地图。
  3. 该框架通过模块化设计，分析现有方法的优劣，并为未来研究方向提供指导，旨在提升智能体在虚拟和物理环境中的空间推理能力。

📝 摘要（中文）

近年来，Agentic AI在自主任务执行和基于语言的推理方面取得了显著进展，但其空间推理能力仍然有限，主要局限于符号和序列处理。相比之下，人类的空间智能扎根于整合的多感官感知、空间记忆和认知地图，从而能够在非结构化环境中进行灵活的、感知上下文的决策。因此，弥合这一差距对于推动Agentic空间智能更好地与物理3D世界交互至关重要。为此，我们首先研究了计算神经科学中空间神经模型，并据此引入了一种基于神经科学原理的计算框架。该框架将核心生物功能映射到六个必要的计算模块：生物启发的的多模态感知、多感官融合、以自我为中心的-以环境为中心的转换、人工认知地图、空间记忆和空间推理。这些模块共同构成了跨虚拟和物理环境的Agentic空间推理能力的前景。在此基础上，我们对现有方法进行了框架指导的分析，评估了它们与每个模块的相关性，并确定了阻碍开发更多基于神经科学的空间推理模块的关键差距。我们进一步研究了新兴的基准和数据集，并探索了从虚拟到具身系统（如机器人）的潜在应用领域。最后，我们概述了潜在的研究方向，强调了可以推广跨动态或非结构化环境的空间推理的有希望的路线图。我们希望这项工作能为研究界带来基于神经科学的视角和结构化的途径。我们的项目页面可以在Github上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有Agentic AI系统在空间推理方面存在局限性，无法像人类一样有效地利用多感官信息、空间记忆和认知地图在复杂、非结构化的3D环境中进行推理和决策。现有方法主要依赖于符号和序列处理，缺乏对生物空间智能机制的借鉴，导致泛化能力和适应性不足。

核心思路：论文的核心思路是借鉴神经科学对人类空间智能的研究成果，构建一个计算框架，该框架能够模拟人类大脑在空间感知、记忆和推理方面的关键功能。通过将生物学原理融入到Agentic AI系统中，旨在提升其在复杂环境中的空间推理能力和鲁棒性。

技术框架：该框架包含六个主要模块：1) 生物启发的的多模态感知，负责从多种传感器获取环境信息；2) 多感官融合，将不同模态的信息整合，形成对环境的统一表征；3) 以自我为中心的-以环境为中心的转换，将智能体自身的视角转换为全局环境视角；4) 人工认知地图，用于存储和组织空间信息；5) 空间记忆，用于存储过去的经验和知识；6) 空间推理，基于认知地图和空间记忆进行决策和规划。这些模块协同工作，使智能体能够理解和操作周围的空间环境。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经科学的理论和模型应用于Agentic AI的空间推理问题。通过构建一个基于生物学原理的计算框架，该论文提供了一种新的视角和方法来解决现有方法的局限性。此外，该框架的模块化设计使得研究人员可以针对不同的模块进行改进和优化，从而推动Agentic空间智能的整体发展。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，该框架强调了各个模块之间的信息传递和协同作用。例如，多感官融合模块需要有效地整合来自不同传感器的信息，而人工认知地图需要能够有效地存储和检索空间信息。未来的研究可以针对这些方面进行更深入的探索，例如设计合适的损失函数来训练多感官融合模块，或者设计高效的数据结构来存储和检索认知地图。

📊 实验亮点

该论文的主要贡献在于提出了一个神经科学启发的Agentic空间智能框架，并对现有方法进行了框架指导的分析，评估了它们与每个模块的相关性，并确定了阻碍开发更多基于神经科学的空间推理模块的关键差距。论文还研究了新兴的基准和数据集，并探索了从虚拟到具身系统（如机器人）的潜在应用领域。虽然论文没有提供具体的实验结果，但它为未来的研究方向提供了有价值的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。通过提升智能体在复杂环境中的空间推理能力，可以实现更安全、更高效的自主导航和任务执行。例如，在机器人导航中，可以使机器人在未知环境中自主探索和定位；在自动驾驶中，可以提高车辆对周围环境的感知和理解能力，从而减少事故的发生。

📄 摘要（原文）

Recent advances in agentic AI have led to systems capable of autonomous task execution and language-based reasoning, yet their spatial reasoning abilities remain limited and underexplored, largely constrained to symbolic and sequential processing. In contrast, human spatial intelligence, rooted in integrated multisensory perception, spatial memory, and cognitive maps, enables flexible, context-aware decision-making in unstructured environments. Therefore, bridging this gap is critical for advancing Agentic Spatial Intelligence toward better interaction with the physical 3D world. To this end, we first start from scrutinizing the spatial neural models as studied in computational neuroscience, and accordingly introduce a novel computational framework grounded in neuroscience principles. This framework maps core biological functions to six essential computation modules: bio-inspired multimodal sensing, multi-sensory integration, egocentric-allocentric conversion, an artificial cognitive map, spatial memory, and spatial reasoning. Together, these modules form a perspective landscape for agentic spatial reasoning capability across both virtual and physical environments. On top, we conduct a framework-guided analysis of recent methods, evaluating their relevance to each module and identifying critical gaps that hinder the development of more neuroscience-grounded spatial reasoning modules. We further examine emerging benchmarks and datasets and explore potential application domains ranging from virtual to embodied systems, such as robotics. Finally, we outline potential research directions, emphasizing the promising roadmap that can generalize spatial reasoning across dynamic or unstructured environments. We hope this work will benefit the research community with a neuroscience-grounded perspective and a structured pathway. Our project page can be found at Github.