告别「2D错觉」，SpatialActor通过解耦语义与几何，为具身智能注入强鲁棒空间基因

针对机器人操作中因依赖2D图像导致的深度信息缺失与噪声敏感问题，Dexmal团队提出SpatialActor模型，通过双流架构解耦语义与空间几何信息。该模型在RLBench上达到87.4%的成功率，超越SOTA模型6.0%，在高精度任务中领先超50%；面对不同强度噪声，性能提升13.9%至19.4%，真机测试平均提升约20%，展现出优异的鲁棒性与泛化能力，相关论文已入选AAAI 2026 Oral。
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