Research
UrbanGround：首个基于香港全域3D地理空间数据构建的实尺度城市沙盒，用于测试MLLM智能体将本地感知转化为可靠城市行动的能力
UrbanGround是首个基于香港全域3D地理空间数据构建的实尺度城市沙盒，支持第一人称视角闭环交互和交互式地图导航，用于测试MLLM智能体将本地感知转化为可靠城市行动的能力。
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该沙盒为评估MLLM智能体在城市环境中的导航和行动能力提供了真实测试平台，对具身智能和城市应用研究具有推动作用。
关键事实
事实 1
UrbanGround是首个在物理约束的香港复刻环境中使MLLM智能体城市感知问题可测试的沙盒。
来源与依据
We propose UrbanGround, the first sandbox to make this question testable in a physically constrained replica of Hong Kong built from territory-wide 3D geospatial data.
事实 2
UrbanGround支持从第一人称视角进行闭环交互，并提供一个用于导航的交互式地图。
来源与依据
UrbanGround supports closed-loop interaction from a first-person view and provides an interactive map for navigation.
事实 3
当代MLLM智能体通常在视觉识别和短程空间推理方面表现出可靠的原子能力，但在方向感知和行人意识运动方面仍不可靠。
来源与依据
Contemporary MLLM agents usually show useful atomic abilities in visual recognition and short-range spatial reasoning, while orientation and pedestrian-aware movement remain unreliable.