机器人要理解三维世界，第一件事是看清距离。
人靠两只眼睛的视差就能估计远近。但机器人身上的“眼睛”，远比两只复杂得多。为了兼顾大视野与远距离细节，一台机器人往往同时搭载多种相机：有视野接近180°的鱼眼相机，一眼扫遍四周，画面边缘却严重扭曲；也有针孔相机，横平竖直看得远看得细，视野却窄。
这些相机“说的不是同一种语言”。鱼眼的世界是弯的，针孔的世界是直的。同一面墙在两种相机里呈现出完全不同的几何形态，传统深度估计模型难以直接对齐。
过去的主流方案主要是两条路：要么将鱼眼画面“掰直”再做处理，视野和精度双双折损；要么针对不同相机训练不同模型，各自为政，拼不成一幅完整的三维世界图景。而那些号称能“通吃”所有相机的几何大模型，动辄十几亿参数，跑一帧要小几秒，机器人等不起。
地瓜机器人算法团队近期开源的X-Lens深度估计模型，给出了一个完全不同的答案。
不堆参数，堆设计
X-Lens只有4000万参数，约为DepthAnything3-Giant的1/34，MapAnything的1/25。但它能同时处理任意数量的鱼眼与针孔相机混合输入，直接输出带真实尺度的稠密深度图，在地瓜旭日S600芯片上六目混合输入可达20+ FPS，单目鱼眼更是跑到了41 FPS。
X-Lens效果图1：输入N目鱼眼+针孔的rgb图片，实时输出场景真实尺度点云
大模型用海量参数强行记忆各种相机的差异，但机器人端侧等不起，也跑不动。X-Lens的设计逻辑是：把相机的差异性在输入端用光线表征统一规划，网络只需要学习光线到几何的映射。规划越干净，模型需要强行记忆的东西就越少，这也是0.04B参数能够成立的底层原因。
“带真实尺度”五个字，是X-Lens与大多数深度估计模型最根本的区别。很多模型只能输出相对深度，表示“A比B远”，却说不清远多少。X-Lens输出的是绝对深度，“那面墙离人2.352米”。对机器人来说，这关乎它能不能准确伸手抓住一个杯子、能不能贴着障碍物边缘绕过去。
图2：X-Lens在室外场景中的实时深度预测结果
这个小模型是怎么做到的？核心设计有三。
1.统一光线表征：不聊像素，聊光线
传统深度估计模型的工作方式是“像素对像素”，把鱼眼图像的第100行第50列与针孔图像的第m行第n列去做匹配。但鱼眼畸变严重，同一个空间点在两种图像里的像素坐标毫无对应关系，这种匹配从根上就是错的。
X-Lens换了一套底层逻辑：把每个像素都翻译成一条三维空间中的光线方向。光线是物理世界的通用语言，不管相机怎么畸变，光线方向由相机位姿和像素位置唯一确定，不会骗人。模型内部所有的推理都在这个“光线空间”里进行，针孔、鱼眼、乃至360°全景相机都能直接喂进来，网络结构一个字不用改。
针孔相机输入标准的3x3内参矩阵，鱼眼相机输入逐像素的查找表（LUT），更换相机时只需更换输入，模型权重不用动。
2.多视角校准Token：给鱼眼配“随身翻译”
即便统一到光线空间，鱼眼和针孔仍然存在一个根本差异：鱼眼图像不同区域的畸变程度不同，中心畸变小、边缘畸变大。这种非均匀畸变如果不在模型内部做适配，跨相机匹配的精度会大打折扣。
X-Lens的一个关键设计，是为鱼眼视角单独配备了一组可学习的校准Token，像“随身翻译”一样附着在鱼眼特征上，在每一层网络中悄悄修正畸变带来的偏差。这组Token学习的是鱼眼这类畸变的通用修正方式，而非某一颗镜头的具体参数，具体镜头系数已体现在输入的光线查找表中，因此具备良好的泛化能力。关键是，这组Token只影响鱼眼自己的分支，不干扰针孔那一路的全局特征。
3.雅可比畸变偏置：在注意力里塞一份“畸变说明书”
跨相机匹配时，模型不能只看“长得像不像”。鱼眼边缘被严重压扁的门框，和针孔画面里方正的门框，视觉上差异极大，但几何上却是同一个东西。
X-Lens在注意力机制中引入了一个雅可比畸变偏置：每个位置的光线朝向和局部拉伸程度都被编码进来，作为匹配时的几何约束。模型在判断两个像素是否对应时，同时参考视觉相似性与几何一致性，鱼眼边缘的畸变区域也能与针孔画面精准对齐。
X-Lens架构图3：先学针孔、再适应鱼眼、最后混合演练
4.三阶段渐进训练
架构设计的实现，需要与之匹配的训练策略才能充分释放潜力。X-Lens采用三阶段渐进式训练：
第一阶段：针孔预训练。先用纯针孔数据让模型打好几何深度估计的底子；
第二阶段：鱼眼Token适配。冻结主干网络，只训练那组鱼眼校准Token，让模型学会“翻译”鱼眼的畸变；
第三阶段：异构联合训练。放开所有参数，让针孔和鱼眼分支在统一的光线空间里协同优化。
三步走下来，畸变适应与跨相机融合被彻底解耦，互不干扰。
OmniScene：26.6 万帧的六目异构相机数据集
再好的模型也要有数据喂。但鱼眼+针孔混合相机的训练数据，在业内是稀缺品。
现有的鱼眼数据集大多局限在自动驾驶街景场景，而“多种异构相机同步拍摄、每帧还带稠密深度真值”的基准，此前几乎是空白。真实传感器也给不出完美答案，激光雷达点云是稀疏的，深度相机在强光和远距离下会失效。
既然没有数据，地瓜机器人算法团队便自己动手造了一个。
算法团队设计了一套虚拟六目相机架，四颗180°鱼眼环绕布置，视野互相重叠，实现水平方向的全包围感知；前后两颗针孔负责远距离细节捕捉。六路相机严格同步渲染，每一帧都附带OpenCV规范的内外参，拿来就能用，不需要任何去畸变预处理。
图4：Omniscene 场景数据截取
这个数据集命名为OmniScene，包含26.6万帧像素级精确、零噪声的深度真值，外加有效性掩码和天空标记。后处理管线会剔除相机穿模等退化帧，并做跨视角深度一致性校验。训练/验证/测试集按场景严格隔离，保证评测的都是模型没见过的环境。
对X-Lens而言，仿真数据的几何精度远比视觉真实感更重要。重建方法在白墙等区域会残留微小几何误差，反而污染模型训练。因此OmniScene的首要原则是保证几何绝对准确，墙一定是直的，多视角投影关系一定严格一致，其次才是场景多样性。
OmniScene已在Hugging Face全量开源。
传送门
论文：https://arxiv.org/abs/2607.12993
项目主页（含可交互点云Demo）：https://drobotics-xlens.github.io/
代码：https://github.com/zhouhengamerica/XLens
OmniScene数据集：
https://huggingface.co/datasets/henryzhou998/OmniScene/tree/main
实验结果：误差降 25.4%，参数省 97%
更准：在最难的六目混合相机测试OmniScene-Full上，深度误差比最强对手降低 25.4%。同一个场景里，它看得更清楚，撞不上墙的概率更高。
更小：参数量只有 MapAnything 的约 1/25（少 96.7%），比 DepthAnything3-Giant 少97.1%。同一个场景里，它看得更清楚，撞不上墙的概率更高。
更快：单目鱼眼 41 FPS，六目混合输入也有 20+ FPS，真正达到实时。机器人边走边看，每一帧都不耽误。
不偏科：回到传统的纯鱼眼（KITTI360）、纯针孔（ETH3D 等）赛道，依然效果能打。它学的不是套路，而是真正的几何理解能力。
雷达图5：橙色的 X-Lens 在精度、速度、参数量之间取得了最均衡的六边形
图6： X-Lens在室内外各场景中的实时深度预测结果
落地与规划：从避障到操作
一切需要“边走边看清距离”的机器，都是X-Lens的适用场景：家里的扫地机器人要知道沙发离自己多远；仓库里的搬运车要绕过障碍物；AR眼镜要把虚拟物体“钉”在真实空间里；自动驾驶的环视系统要实时感知周围环境。
过去它们要么依赖激光雷达（贵），要么忍受大模型的延迟（慢）。X-Lens证明了：一个4000万参数的小模型，就能统一处理异构多目相机，在机器人芯片上实时运行。
X-Lens的定位兼顾短期落地与长期积累。短期来看，它解决的是机器人多相机异构输入的实时避障和定位问题，已在VODP+模型上完成部署，为机械臂提供带真实尺度的深度特征，任务流畅性大幅提升。在适配VA模型时，X-Lens的表现也优于VGGT。下一步，团队计划将其用于人形机器人的动态操控（Loco-Manipulation），让机器人更好地理解三维动态世界。
长期来看，X-Lens是算法团队在3D几何理解基础模型上的重要积累。下一步将在深度图基础上输出里程计信息，探索新型SLAM定位方案；其预训练骨干网络也可作为VLA（视觉-语言-行动）等端到端操作模型的特征提取器，为人形机器人动态操控提供几何感知基础。
当行业还在追逐更大的模型、更多的参数时，X-Lens走了一条相反的路：用精巧的架构设计，取代粗暴的参数堆砌。
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