SceneCOT: Eliciting Grounded Chain-of-Thought Reasoning in 3D Scenes

📄 arXiv: 2510.16714v2 📥 PDF

作者: Xiongkun Linghu, Jiangyong Huang, Ziyu Zhu, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-19 (更新: 2025-10-21)

备注: Project page: https://scenecot.github.io/

💡 一句话要点

SceneCOT：提出3D场景中基于常识链的推理框架，提升具身问答性能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D场景理解 常识链推理 具身问答 多模态融合 大型语言模型 机器人 视觉推理

📋 核心要点

  1. 现有3D LLM在具身问答方面表现不佳，缺乏对场景-对象间类人推理机制的有效利用。
  2. 论文提出SCENECOT框架，通过常识链推理将复杂任务分解，并结合多模态专家模块提供视觉线索。
  3. 构建了大规模数据集SCENECOT-185K，实验证明该框架在3D场景推理基准上表现出色，提升了具身问答的一致性。

📝 摘要（中文）

现有的3D大型语言模型（LLM）在实现具身问答方面仍然面临挑战，这主要是由于对类人场景-对象具身推理机制的探索不足。本文通过提出一种新颖的框架来弥补这一差距。我们首先引入了一种3D场景中基于常识链（Chain-of-Thought, CoT）的具身推理方法（SCENECOT），将复杂的推理任务分解为更简单、更易于管理的问题，并基于多模态专家模块构建相应的视觉线索。为了支持这种方法，我们开发了SCENECOT-185K，这是第一个大规模的具身CoT推理数据集，包含185K个高质量实例。在各种复杂的3D场景推理基准上的大量实验表明，我们的新框架实现了强大的性能，并具有高度的具身-问答一致性。据我们所知，这是CoT推理首次成功应用于3D场景理解，实现了逐步的类人推理，并显示出扩展到更广泛的3D场景理解场景的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景理解中的问答任务，特别是具身问答，面临着缺乏有效推理机制的挑战。现有的3D大型语言模型难以像人类一样进行逐步推理，从而导致问答结果与场景的关联性较弱，即“不具身”。

核心思路：论文的核心思路是引入常识链（Chain-of-Thought, CoT）推理到3D场景理解中。通过将复杂的推理任务分解为一系列更小的、可管理的步骤，并为每个步骤提供相应的视觉线索，模型可以逐步推理并生成更准确、更具身的答案。这种方法模拟了人类在理解场景和回答问题时的思考过程。

技术框架：SCENECOT框架包含以下主要模块：1) 问题解析模块：将复杂问题分解为一系列子问题。2) 视觉线索生成模块：利用多模态专家模块（例如，目标检测、语义分割）为每个子问题生成相应的视觉线索。3) 常识链推理模块：利用大型语言模型（LLM）结合视觉线索进行逐步推理，生成最终答案。4) 具身一致性评估模块：评估答案与场景的关联性，确保答案的具身性。

关键创新：该论文的关键创新在于将常识链推理成功应用于3D场景理解。与以往方法直接将3D场景作为输入并生成答案不同，SCENECOT通过分解推理过程并结合视觉线索，实现了更细粒度的推理和更强的具身性。此外，SCENECOT-185K数据集的构建也为该领域的研究提供了重要资源。

关键设计：SCENECOT框架的关键设计包括：1) 多模态专家模块的选择和集成，确保能够提供准确的视觉线索。2) 常识链推理模块中LLM的选择和微调，使其能够有效利用视觉线索进行推理。3) 具身一致性评估模块的设计，用于衡量答案与场景的关联性。具体参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，SCENECOT框架在多个3D场景推理基准上取得了显著的性能提升。具体而言，在具身问答任务上，SCENECOT框架的性能超过了现有方法，并实现了更高的具身-问答一致性。SCENECOT-185K数据集的发布也为该领域的研究提供了宝贵资源，促进了相关技术的发展。（具体性能数据和对比基线未知）

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域。通过提升3D场景理解的准确性和具身性，可以使机器人更好地理解周围环境，并做出更合理的决策。例如，在智能家居中，机器人可以根据用户的指令，结合对场景的理解，完成更复杂的任务，如寻找特定物品、整理房间等。未来，该技术有望推动3D场景理解和具身智能的发展。

📄 摘要（原文）

Existing research on 3D Large Language Models (LLMs) still struggles to achieve grounded question-answering, primarily due to the under-exploration of the mechanism of human-like scene-object grounded reasoning. This paper bridges the gap by presenting a novel framework. We first introduce a grounded Chain-of-Thought reasoning method in 3D scenes (SCENECOT), decoupling a complex reasoning task into simpler and manageable problems, and building corresponding visual clues based on multimodal expert modules. To enable such a method, we develop SCENECOT-185K, the first large-scale grounded CoT reasoning dataset, consisting of 185K high-quality instances. Extensive experiments across various complex 3D scene reasoning benchmarks demonstrate that our new framework achieves strong performance with high grounding-QA coherence. To the best of our knowledge, this is the first successful application of CoT reasoning to 3D scene understanding, enabling step-by-step human-like reasoning and showing potential for extension to broader 3D scene understanding scenarios.