动态场景理论结构、演化与认知基础作者东塬一老翁网址wsaios.cn摘要场景理解是人工智能与机器人认知系统的核心问题。现有研究多在静态场景框架下讨论场景的结构与分类而对场景随时间的动态演化缺乏系统的理论刻画。本文在场景结构理论与场景类理论的基础上系统建立了动态场景理论。首先给出动态场景的形式化定义将其界定为对象、属性、状态、关系、行为、动作、时间与空间等要素随时间持续变化所形成的连续场景状态序列。其次系统分析了场景状态变化、对象变化、关系变化与结构变化的类型与机制区分了局部变化与结构类型变化的层次差异。进而提出场景生命周期理论刻画场景从形成、运行、变化、转换到消解的完整过程并建立场景形成与消解的结构条件。最后揭示动态场景与认知、行为的闭环关系阐明动态场景理论为认知匹配与智能行为提供的基础性理论支撑。本文的理论框架为动态环境中的场景理解、机器人自主操作与持续学习提供了系统的概念基础与形式化工具。关键词动态场景场景结构场景演化场景生命周期场景转换认知机器人1 引言场景理解是人工智能体感知世界、做出决策并执行行动的基础能力。从计算机视觉到机器人学从自动驾驶到服务机器人场景的表征与推理始终是核心挑战。然而长期以来场景研究主要集中于静态框架给定一幅图像或一个时间截面识别其中的对象、属性与关系。这种静态视角虽然取得了显著进展却无法充分应对现实世界的根本特征——变化。现实世界中的场景无时无刻不在变化对象进入与离开位置移动状态改变关系建立与解除整体结构重组。一个机械手从不接触鸡蛋到接近、接触、抓取、搬运直至释放构成了一个完整的动态过程而非若干独立静态快照的简单堆叠。对于需要在真实环境中持续运行的智能体而言理解“场景如何变化”与理解“场景是什么”同等重要。近年来动态场景图生成Dynamic Scene Graph Generation, DSGG等研究方向在计算机视觉领域获得了广泛关注。研究者致力于从视频序列中检测对象并预测其随时间演化的关系。层次化动态场景图架构尝试将持久化的全局布局与局部的动态语义相集成。这些工作代表了动态场景表征的重要进展但大多侧重于工程技术层面的表示与学习缺乏对动态场景本身的结构性理论刻画——什么样的变化构成场景变化场景何时形成、何时消解变化如何分层这些问题尚未得到系统回答。本文在前期建立的场景结构理论第10章与场景类理论第11章基础上系统构建动态场景理论。该理论旨在回答一个具体场景如何形成、变化、转换和消解为动态环境中的场景理解与认知匹配提供理论基础。第2节给出动态场景的定义与形式化表示第3节分析场景动态性的核心维度第4节建立场景生命周期理论第5节阐明动态场景与认知、行为的闭环关系第6节讨论与现有研究的关系并总结。2 动态场景的定义与形式化2.1 从静态到动态静态场景强调某一时刻的对象、属性、状态与关系的集合结构。它可以表示为S(t) \{O, A, St, R\}其中 $O$ 为对象集合$A$ 为属性集合$St$ 为状态集合$R$ 为关系集合。然而现实中的场景并非静止的快照。动态场景Dynamic Scene 是指场景中的对象、属性、状态、关系、行为以及整体结构随着时间、空间、事件和动作不断发生变化并形成连续场景状态序列的结构化场景。动态场景的核心不是“场景存在”而是“场景如何变化”。如果说静态场景是电影的一帧画面那么动态场景就是整部影片——既包含每一帧的内容更包含帧与帧之间的转换逻辑。2.2 形式化定义动态场景可以形式化表示为DS(t) O(t) A(t) St(t) R(t) B(t) Ac(t) M(t) T(t) P(t)其中· $DS(t)$ 表示时间 $t$ 的动态场景· $O(t)$ 为对象集合· $A(t)$ 为属性集合· $St(t)$ 为状态集合· $R(t)$ 为关系集合· $B(t)$ 为行为集合· $Ac(t)$ 为动作集合· $M(t)$ 为方法集合· $T(t)$ 为时间结构· $P(t)$ 为空间结构。场景状态随时间的演化可表示为状态转换函数S(t1) F(S(t), E(t))其中 $E(t)$ 表示时间 $t$ 发生的变化事件$F$ 为场景状态转换规则$S(t1)$ 为变化后的新场景状态。这一形式化定义包含两个关键含义。第一场景是时间索引的——不存在脱离时间的场景状态。第二场景变化由明确的转换规则 $F$ 驱动而非随机或不可预测的——这意味着动态场景原则上可以被认知、建模和预测。2.3 动态场景与静态场景的关系静态场景与动态场景并非两类不同的场景而是同一场景的两种观察视角S(t_1) \rightarrow S(t_2) \rightarrow S(t_3) \rightarrow \cdots \rightarrow S(t_n)其中每一个 $S(t_i)$ 都可以作为一个静态场景来看待但 $S(t_1) \rightarrow S(t_2) \rightarrow \cdots \rightarrow S(t_n)$ 整体才构成动态场景过程。换言之静态场景是动态场景在某一时间点上的结构截面动态场景则是多个场景状态按照时间顺序形成的连续结构。任何静态场景都是某个更大动态过程的一部分脱离时间维度的场景理解必然是片面的。3 场景动态性的核心维度3.1 场景状态变化场景状态变化Scene State Change 是指场景中一个或多个对象、环境、行为或关系的状态发生变化从而导致场景整体状态发生变化。场景状态不是单个对象状态的简单复制。场景整体状态是由多个局部状态——对象状态、对象关系、行为状态、环境状态——共同作用形成的整体结构。例如一个机械抓取场景的整体状态“目标物等待抓取”既依赖于机械手的状态空闲也依赖于鸡蛋的状态位于桌面还依赖于二者的关系分离以及环境状态桌面稳定。因此场景状态变化是一个组合性的概念局部状态的变化不一定导致场景整体状态的变化但当足够多的局部状态或关键局部状态发生变化时场景整体状态将发生跃迁。3.2 对象变化动态场景中的对象集合并非固定不变。对象可能加入场景也可能离开场景还可能被替换。对象变化至少包括四类第一对象新增。新对象进入场景对象集合增加。例如鸡蛋进入厨房场景。第二对象移除。对象离开场景从对象集合中消失。例如鸡蛋被取走离开桌面场景。第三对象替换。一个对象被另一个对象替代。例如损坏的锅01被锅02替换。第四对象状态改变。对象身份保持不变但属性或状态发生变化。例如鸡蛋从生变为熟或从桌面移动到锅中。区分对象身份变化与对象状态变化至关重要。对象身份保持连续而状态不断变化正是动态场景中对象具有连续性的表现——这种连续性使得智能体能够追踪同一对象在时间中的轨迹是场景理解和行为规划的基础。3.3 关系变化动态场景中最重要的变化之一是对象之间关系的变化。两个对象的关系可能建立、解除或改变类型。以机械手与鸡蛋为例关系经历了一个完整的演化序列\text{远离} \rightarrow \text{接近} \rightarrow \text{接触} \rightarrow \text{抓取} \rightarrow \text{搬运} \rightarrow \text{释放}在这一过程中机械手与鸡蛋作为对象始终未变但二者之间的关系持续变化。这说明动态场景中的大量变化本质上是对象之间关系结构的变化而非对象本身的更替。关系的建立需要满足一定的结构条件——例如两个对象进入一定空间范围、达到特定状态等。关系的解除同样遵循条件——例如释放动作的发生使抓取关系不再成立。关系的建立、持续、变化与解除构成了动态场景演化的核心线索。3.4 场景结构变化场景结构变化Scene Structure Change 是指场景中的对象集合、关系集合、状态集合、行为集合以及它们之间的组织方式发生变化使场景整体结构发生改变。结构变化可分为多个层次\text{属性变化} \rightarrow \text{状态变化} \rightarrow \text{关系变化} \rightarrow \text{对象集合变化} \rightarrow \text{行为变化} \rightarrow \text{方法变化} \rightarrow \text{整体结构变化}这一层次结构的关键洞见在于并非所有局部变化都会导致场景结构类型的变化。鸡蛋温度从20℃变为25℃是属性变化但场景类别可能保持不变。然而当鸡蛋从桌面进入锅中空间关系和操作关系同时发生变化进而引发行为变化从准备到烹饪场景结构类型就可能发生跃迁。因此需要区分局部场景变化属性或状态的量变与场景结构类型变化关系或行为结构的质变。这一区分对于场景分类、认知匹配和行为决策具有直接的指导意义。4 场景生命周期4.1 场景形成场景形成Scene Formation 是指多个对象在一定时间和空间范围内建立属性、状态、关系和行为联系从而形成具有整体结构意义的场景。场景形成遵循一个渐进过程\text{对象出现} \rightarrow \text{对象识别} \rightarrow \text{属性确定} \rightarrow \text{状态确定} \rightarrow \text{空间关系确定} \rightarrow \text{对象关系建立} \rightarrow \text{行为形成} \rightarrow \text{场景形成}这里有一个重要的理论判断场景不是对象的集合而是具有结构关系的对象集合。仅有锅、鸡蛋、炉具和厨师同时存在并不自动构成“烹饪场景”——如果鸡蛋只是放在桌面上、锅并未加热、厨师并未操作这至多是一个“食材准备场景”。只有当对象之间建立起特定的关系结构锅位于炉具上、鸡蛋进入锅中、厨师操作锅具烹饪场景才真正形成。4.2 场景运行与变化场景形成之后进入运行阶段。在运行过程中场景可能经历各种变化——对象状态改变、关系调整、子结构重组——但只要关键结构条件仍然满足场景类别保持不变。4.3 场景转换场景转换Scene Transition 是指一个场景通过对象、状态、关系、行为或动作的变化逐渐转化为另一个场景结构S_1 \xrightarrow{E_1} S_2 \xrightarrow{E_2} S_3 \xrightarrow{E_3} S_4其中 $E_i$ 为导致变化的事件或动作。例如\text{食材准备场景} \xrightarrow{\text{加热}} \text{烹饪场景} \xrightarrow{\text{停止加热}} \text{装盘场景} \xrightarrow{\text{就座}} \text{用餐场景}场景转换说明场景不是孤立存在的节点而是构成连续的场景链。这一认识为后续的场景序列研究和复杂行为建模提供了基础。4.4 场景消解场景消解Scene Dissolution 是指构成场景的关键对象、关系、状态或者行为结构不再满足场景成立条件使原有场景结构逐渐失去整体性并结束存在。场景消解可能由多种原因触发· 对象消失关键对象离开场景结构不完整· 关系解除关键关系解除结构失去连接· 状态变化关键状态改变场景定义条件不再满足· 行为完成目标任务达成场景自然结束· 空间条件改变对象离开规定区域场景边界被突破。场景的生命周期不是简单的“创建—删除”而是一个包含形成、稳定、变化、重组、完成到消解的连续过程\text{形成} \rightarrow \text{存在} \rightarrow \text{变化} \rightarrow \text{转换} \rightarrow \text{完成} \rightarrow \text{消解}一个场景消解之后新的场景可能立即形成。世界由此构成连续的动态场景链这也是机器理解连续现实的重要结构基础。5 动态场景、认知与行为的闭环5.1 行为驱动场景变化行为是动态场景变化的重要驱动力。场景通过认知被理解认知驱动行为选择行为通过动作改变对象状态和关系进而改变场景结构\text{场景} \rightarrow \text{认知} \rightarrow \text{行为} \rightarrow \text{动作} \rightarrow \text{对象/状态/关系变化} \rightarrow \text{新场景} \rightarrow \text{再认知}这一链条形成了一个感知—认知—行动—再感知的闭环。行为不是脱离场景独立发生的而是在场景中形成并通过动作改变场景。5.2 持续认知的必要性由于场景持续变化机器面对动态场景时不能只进行一次识别。场景在 $t$ 时刻与 $t1$ 时刻可能已经发生了实质性变化因此需要持续感知、持续建立场景、持续认知、持续行动。这意味着动态场景理解是一个在线过程——认知不是一次性完成的任务而是与场景演化同步进行的持续活动。这一认识对机器人系统的架构设计具有深远影响系统需要维护场景的持续表征而非仅在特定时刻进行快照式识别。5.3 场景历史与经验形成动态场景不仅需要保存当前状态还需要能够记录变化历史。场景历史记录应包括场景ID、时间、对象变化、状态变化、关系变化、行为、动作、变化原因、前一场景与后一场景等信息。场景历史的积累使机器不仅知道“现在发生什么”还能够知道“刚才发生了什么”以及“场景为什么变成现在这样”。这种时间纵深对于连续行为执行和经验形成具有基础性意义——没有历史就没有学习没有对变化过程的记录就没有对变化规律的理解。6 讨论与结论6.1 与现有研究的对比本文提出的动态场景理论与当前动态场景图生成DSGG研究形成了有益的互补。现有DSGG研究致力于从视频中检测对象并预测关系在技术实现上取得了显著进展。层次化动态场景图架构尝试将持久化全局布局与局部动态语义相集成动态场景图被定义为随时间变化以适配世界静态或动态内容的图结构。本文的理论框架与这些工作的核心差异在于本文回答的是“动态场景是什么”的结构性问题而非“如何从数据中生成动态场景表示”的技术性问题。场景结构理论提供了动态场景的本体论基础——对象、属性、状态、关系、行为等要素的定义及其组合规则场景类理论提供了分类学框架动态场景理论则提供了演化论框架——场景如何形成、变化、转换和消解。三者共同构成了一个从静态结构到动态过程的完整理论体系。这一理论框架的一个关键优势在于它为DSGG等技术方法提供了概念上的规范什么样的变化构成场景结构类型的变化场景消解的判定条件是什么场景转换的边界在哪里这些问题是纯数据驱动方法难以回答的却对场景理解的准确性和鲁棒性至关重要。6.2 理论贡献本文建立的动态场景理论包含以下核心贡献第一给出了动态场景的严格形式化定义明确了场景状态转换函数 $S(t1) F(S(t), E(t))$ 的结构将场景理解从静态截面扩展到时间维度。第二系统区分了场景动态性的四个层次——状态变化、对象变化、关系变化与结构变化——并揭示了各层次之间的包含与跃迁关系为判断“什么变了”和“变化有多大”提供了分析工具。第三建立了场景生命周期理论刻画了场景从形成到消解的完整过程明确了场景形成与消解的结构条件而非仅仅是时间条件。第四阐明了动态场景与认知、行为的闭环关系揭示了持续认知与场景历史记录对于智能行为的必要性。6.3 理论定位至此场景研究的三个理论层次已经完整建立· 第10章 场景结构回答“一个场景由什么构成”· 第11章 场景类回答“一类场景具有怎样的共同结构”· 第12章 动态场景回答“一个具体场景如何形成、变化、转换和消解”动态场景理论完成了从结构到过程的跨越。而接下来的问题自然导向给定一个动态场景机器如何将其与已知的场景类进行匹配如何从场景结构推导出认知结果这将进入认知匹配理论的领域——动态场景理论为认知匹配提供了待匹配的对象动态场景本身而认知匹配理论则要回答匹配的机制与算法。6.4 结语动态场景是机器世界中对象、状态、关系、行为和结构随时间持续变化而形成的连续场景过程。场景的变化不是单一元素的孤立变化而是对象变化、状态变化、关系变化和行为变化共同作用下产生的结构变化。场景形成是结构建立过程场景变化是结构演化过程场景转换是结构之间的连续转移过程场景消解是原有结构失去成立条件的过程。理解动态场景就是理解世界如何持续地构成和重构自身——这对于任何需要在真实、变化的环境中运行的智能体而言都是不可回避的基础问题。参考文献[1] Hi-Dyna Graph: Hierarchical Dynamic Scene Graph for Robotic Autonomy in Human-Centric Environments. arXiv preprint.[2] End-to-End Entity-Predicate Association Reasoning for Dynamic Scene Graph Generation. ICCV 2025.[3] TRKT: Weakly Supervised Dynamic Scene Graph Generation with Temporal-Enhanced Relation-Aware Knowledge Transferring. ICCV 2025.[4] BP-DSGG: Balanced Predicate-aware Dynamic Scene Graph Generation. 2026.[5] SceneGraphVLM: Dynamic Scene Graph Generation from Video with Vision-Language Models. arXiv:2605.13667, 2026.[6] Recognition in the dynamic world through panoptic scene graphs. 2025.[7] DiffVsgg: Diffusion-Driven Online Video Scene Graph Generation. CVPR 2025.[8] STVRM: Spatio-temporal relational modeling with vision transformer for dynamic scene graph generation. 2025.[9] Towards Unbiased and Robust Spatio-Temporal Scene Graph Generation and Anticipation. CVPR 2025.[10] Dynamic Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Long-Term Language-Guided Mobile Manipulation. IEEE Robotics and Automation Letters, 2025.[11] Efficient Manipulation-Enhanced Semantic Mapping with Uncertainty-Informed Action Selection. 2025.[12] DynamicGSG: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Environment Adaptation. ICCV 2025.[13] Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Open-Vocabulary Urban Scene Understanding. ICCV 2025.[14] Large Language Models and 3D Vision for Intelligent Robotic Perception and Autonomy. Sensors, 25(20), 6394, 2025.
动态场景理论结构、演化与认知基础作者东塬一老翁网址wsaios.cn摘要场景理解是人工智能与机器人认知系统的核心问题。现有研究多在静态场景框架下讨论场景的结构与分类而对场景随时间的动态演化缺乏系统的理论刻画。本文在场景结构理论与场景类理论的基础上系统建立了动态场景理论。首先给出动态场景的形式化定义将其界定为对象、属性、状态、关系、行为、动作、时间与空间等要素随时间持续变化所形成的连续场景状态序列。其次系统分析了场景状态变化、对象变化、关系变化与结构变化的类型与机制区分了局部变化与结构类型变化的层次差异。进而提出场景生命周期理论刻画场景从形成、运行、变化、转换到消解的完整过程并建立场景形成与消解的结构条件。最后揭示动态场景与认知、行为的闭环关系阐明动态场景理论为认知匹配与智能行为提供的基础性理论支撑。本文的理论框架为动态环境中的场景理解、机器人自主操作与持续学习提供了系统的概念基础与形式化工具。关键词动态场景场景结构场景演化场景生命周期场景转换认知机器人1 引言场景理解是人工智能体感知世界、做出决策并执行行动的基础能力。从计算机视觉到机器人学从自动驾驶到服务机器人场景的表征与推理始终是核心挑战。然而长期以来场景研究主要集中于静态框架给定一幅图像或一个时间截面识别其中的对象、属性与关系。这种静态视角虽然取得了显著进展却无法充分应对现实世界的根本特征——变化。现实世界中的场景无时无刻不在变化对象进入与离开位置移动状态改变关系建立与解除整体结构重组。一个机械手从不接触鸡蛋到接近、接触、抓取、搬运直至释放构成了一个完整的动态过程而非若干独立静态快照的简单堆叠。对于需要在真实环境中持续运行的智能体而言理解“场景如何变化”与理解“场景是什么”同等重要。近年来动态场景图生成Dynamic Scene Graph Generation, DSGG等研究方向在计算机视觉领域获得了广泛关注。研究者致力于从视频序列中检测对象并预测其随时间演化的关系。层次化动态场景图架构尝试将持久化的全局布局与局部的动态语义相集成。这些工作代表了动态场景表征的重要进展但大多侧重于工程技术层面的表示与学习缺乏对动态场景本身的结构性理论刻画——什么样的变化构成场景变化场景何时形成、何时消解变化如何分层这些问题尚未得到系统回答。本文在前期建立的场景结构理论第10章与场景类理论第11章基础上系统构建动态场景理论。该理论旨在回答一个具体场景如何形成、变化、转换和消解为动态环境中的场景理解与认知匹配提供理论基础。第2节给出动态场景的定义与形式化表示第3节分析场景动态性的核心维度第4节建立场景生命周期理论第5节阐明动态场景与认知、行为的闭环关系第6节讨论与现有研究的关系并总结。2 动态场景的定义与形式化2.1 从静态到动态静态场景强调某一时刻的对象、属性、状态与关系的集合结构。它可以表示为S(t) \{O, A, St, R\}其中 $O$ 为对象集合$A$ 为属性集合$St$ 为状态集合$R$ 为关系集合。然而现实中的场景并非静止的快照。动态场景Dynamic Scene 是指场景中的对象、属性、状态、关系、行为以及整体结构随着时间、空间、事件和动作不断发生变化并形成连续场景状态序列的结构化场景。动态场景的核心不是“场景存在”而是“场景如何变化”。如果说静态场景是电影的一帧画面那么动态场景就是整部影片——既包含每一帧的内容更包含帧与帧之间的转换逻辑。2.2 形式化定义动态场景可以形式化表示为DS(t) O(t) A(t) St(t) R(t) B(t) Ac(t) M(t) T(t) P(t)其中· $DS(t)$ 表示时间 $t$ 的动态场景· $O(t)$ 为对象集合· $A(t)$ 为属性集合· $St(t)$ 为状态集合· $R(t)$ 为关系集合· $B(t)$ 为行为集合· $Ac(t)$ 为动作集合· $M(t)$ 为方法集合· $T(t)$ 为时间结构· $P(t)$ 为空间结构。场景状态随时间的演化可表示为状态转换函数S(t1) F(S(t), E(t))其中 $E(t)$ 表示时间 $t$ 发生的变化事件$F$ 为场景状态转换规则$S(t1)$ 为变化后的新场景状态。这一形式化定义包含两个关键含义。第一场景是时间索引的——不存在脱离时间的场景状态。第二场景变化由明确的转换规则 $F$ 驱动而非随机或不可预测的——这意味着动态场景原则上可以被认知、建模和预测。2.3 动态场景与静态场景的关系静态场景与动态场景并非两类不同的场景而是同一场景的两种观察视角S(t_1) \rightarrow S(t_2) \rightarrow S(t_3) \rightarrow \cdots \rightarrow S(t_n)其中每一个 $S(t_i)$ 都可以作为一个静态场景来看待但 $S(t_1) \rightarrow S(t_2) \rightarrow \cdots \rightarrow S(t_n)$ 整体才构成动态场景过程。换言之静态场景是动态场景在某一时间点上的结构截面动态场景则是多个场景状态按照时间顺序形成的连续结构。任何静态场景都是某个更大动态过程的一部分脱离时间维度的场景理解必然是片面的。3 场景动态性的核心维度3.1 场景状态变化场景状态变化Scene State Change 是指场景中一个或多个对象、环境、行为或关系的状态发生变化从而导致场景整体状态发生变化。场景状态不是单个对象状态的简单复制。场景整体状态是由多个局部状态——对象状态、对象关系、行为状态、环境状态——共同作用形成的整体结构。例如一个机械抓取场景的整体状态“目标物等待抓取”既依赖于机械手的状态空闲也依赖于鸡蛋的状态位于桌面还依赖于二者的关系分离以及环境状态桌面稳定。因此场景状态变化是一个组合性的概念局部状态的变化不一定导致场景整体状态的变化但当足够多的局部状态或关键局部状态发生变化时场景整体状态将发生跃迁。3.2 对象变化动态场景中的对象集合并非固定不变。对象可能加入场景也可能离开场景还可能被替换。对象变化至少包括四类第一对象新增。新对象进入场景对象集合增加。例如鸡蛋进入厨房场景。第二对象移除。对象离开场景从对象集合中消失。例如鸡蛋被取走离开桌面场景。第三对象替换。一个对象被另一个对象替代。例如损坏的锅01被锅02替换。第四对象状态改变。对象身份保持不变但属性或状态发生变化。例如鸡蛋从生变为熟或从桌面移动到锅中。区分对象身份变化与对象状态变化至关重要。对象身份保持连续而状态不断变化正是动态场景中对象具有连续性的表现——这种连续性使得智能体能够追踪同一对象在时间中的轨迹是场景理解和行为规划的基础。3.3 关系变化动态场景中最重要的变化之一是对象之间关系的变化。两个对象的关系可能建立、解除或改变类型。以机械手与鸡蛋为例关系经历了一个完整的演化序列\text{远离} \rightarrow \text{接近} \rightarrow \text{接触} \rightarrow \text{抓取} \rightarrow \text{搬运} \rightarrow \text{释放}在这一过程中机械手与鸡蛋作为对象始终未变但二者之间的关系持续变化。这说明动态场景中的大量变化本质上是对象之间关系结构的变化而非对象本身的更替。关系的建立需要满足一定的结构条件——例如两个对象进入一定空间范围、达到特定状态等。关系的解除同样遵循条件——例如释放动作的发生使抓取关系不再成立。关系的建立、持续、变化与解除构成了动态场景演化的核心线索。3.4 场景结构变化场景结构变化Scene Structure Change 是指场景中的对象集合、关系集合、状态集合、行为集合以及它们之间的组织方式发生变化使场景整体结构发生改变。结构变化可分为多个层次\text{属性变化} \rightarrow \text{状态变化} \rightarrow \text{关系变化} \rightarrow \text{对象集合变化} \rightarrow \text{行为变化} \rightarrow \text{方法变化} \rightarrow \text{整体结构变化}这一层次结构的关键洞见在于并非所有局部变化都会导致场景结构类型的变化。鸡蛋温度从20℃变为25℃是属性变化但场景类别可能保持不变。然而当鸡蛋从桌面进入锅中空间关系和操作关系同时发生变化进而引发行为变化从准备到烹饪场景结构类型就可能发生跃迁。因此需要区分局部场景变化属性或状态的量变与场景结构类型变化关系或行为结构的质变。这一区分对于场景分类、认知匹配和行为决策具有直接的指导意义。4 场景生命周期4.1 场景形成场景形成Scene Formation 是指多个对象在一定时间和空间范围内建立属性、状态、关系和行为联系从而形成具有整体结构意义的场景。场景形成遵循一个渐进过程\text{对象出现} \rightarrow \text{对象识别} \rightarrow \text{属性确定} \rightarrow \text{状态确定} \rightarrow \text{空间关系确定} \rightarrow \text{对象关系建立} \rightarrow \text{行为形成} \rightarrow \text{场景形成}这里有一个重要的理论判断场景不是对象的集合而是具有结构关系的对象集合。仅有锅、鸡蛋、炉具和厨师同时存在并不自动构成“烹饪场景”——如果鸡蛋只是放在桌面上、锅并未加热、厨师并未操作这至多是一个“食材准备场景”。只有当对象之间建立起特定的关系结构锅位于炉具上、鸡蛋进入锅中、厨师操作锅具烹饪场景才真正形成。4.2 场景运行与变化场景形成之后进入运行阶段。在运行过程中场景可能经历各种变化——对象状态改变、关系调整、子结构重组——但只要关键结构条件仍然满足场景类别保持不变。4.3 场景转换场景转换Scene Transition 是指一个场景通过对象、状态、关系、行为或动作的变化逐渐转化为另一个场景结构S_1 \xrightarrow{E_1} S_2 \xrightarrow{E_2} S_3 \xrightarrow{E_3} S_4其中 $E_i$ 为导致变化的事件或动作。例如\text{食材准备场景} \xrightarrow{\text{加热}} \text{烹饪场景} \xrightarrow{\text{停止加热}} \text{装盘场景} \xrightarrow{\text{就座}} \text{用餐场景}场景转换说明场景不是孤立存在的节点而是构成连续的场景链。这一认识为后续的场景序列研究和复杂行为建模提供了基础。4.4 场景消解场景消解Scene Dissolution 是指构成场景的关键对象、关系、状态或者行为结构不再满足场景成立条件使原有场景结构逐渐失去整体性并结束存在。场景消解可能由多种原因触发· 对象消失关键对象离开场景结构不完整· 关系解除关键关系解除结构失去连接· 状态变化关键状态改变场景定义条件不再满足· 行为完成目标任务达成场景自然结束· 空间条件改变对象离开规定区域场景边界被突破。场景的生命周期不是简单的“创建—删除”而是一个包含形成、稳定、变化、重组、完成到消解的连续过程\text{形成} \rightarrow \text{存在} \rightarrow \text{变化} \rightarrow \text{转换} \rightarrow \text{完成} \rightarrow \text{消解}一个场景消解之后新的场景可能立即形成。世界由此构成连续的动态场景链这也是机器理解连续现实的重要结构基础。5 动态场景、认知与行为的闭环5.1 行为驱动场景变化行为是动态场景变化的重要驱动力。场景通过认知被理解认知驱动行为选择行为通过动作改变对象状态和关系进而改变场景结构\text{场景} \rightarrow \text{认知} \rightarrow \text{行为} \rightarrow \text{动作} \rightarrow \text{对象/状态/关系变化} \rightarrow \text{新场景} \rightarrow \text{再认知}这一链条形成了一个感知—认知—行动—再感知的闭环。行为不是脱离场景独立发生的而是在场景中形成并通过动作改变场景。5.2 持续认知的必要性由于场景持续变化机器面对动态场景时不能只进行一次识别。场景在 $t$ 时刻与 $t1$ 时刻可能已经发生了实质性变化因此需要持续感知、持续建立场景、持续认知、持续行动。这意味着动态场景理解是一个在线过程——认知不是一次性完成的任务而是与场景演化同步进行的持续活动。这一认识对机器人系统的架构设计具有深远影响系统需要维护场景的持续表征而非仅在特定时刻进行快照式识别。5.3 场景历史与经验形成动态场景不仅需要保存当前状态还需要能够记录变化历史。场景历史记录应包括场景ID、时间、对象变化、状态变化、关系变化、行为、动作、变化原因、前一场景与后一场景等信息。场景历史的积累使机器不仅知道“现在发生什么”还能够知道“刚才发生了什么”以及“场景为什么变成现在这样”。这种时间纵深对于连续行为执行和经验形成具有基础性意义——没有历史就没有学习没有对变化过程的记录就没有对变化规律的理解。6 讨论与结论6.1 与现有研究的对比本文提出的动态场景理论与当前动态场景图生成DSGG研究形成了有益的互补。现有DSGG研究致力于从视频中检测对象并预测关系在技术实现上取得了显著进展。层次化动态场景图架构尝试将持久化全局布局与局部动态语义相集成动态场景图被定义为随时间变化以适配世界静态或动态内容的图结构。本文的理论框架与这些工作的核心差异在于本文回答的是“动态场景是什么”的结构性问题而非“如何从数据中生成动态场景表示”的技术性问题。场景结构理论提供了动态场景的本体论基础——对象、属性、状态、关系、行为等要素的定义及其组合规则场景类理论提供了分类学框架动态场景理论则提供了演化论框架——场景如何形成、变化、转换和消解。三者共同构成了一个从静态结构到动态过程的完整理论体系。这一理论框架的一个关键优势在于它为DSGG等技术方法提供了概念上的规范什么样的变化构成场景结构类型的变化场景消解的判定条件是什么场景转换的边界在哪里这些问题是纯数据驱动方法难以回答的却对场景理解的准确性和鲁棒性至关重要。6.2 理论贡献本文建立的动态场景理论包含以下核心贡献第一给出了动态场景的严格形式化定义明确了场景状态转换函数 $S(t1) F(S(t), E(t))$ 的结构将场景理解从静态截面扩展到时间维度。第二系统区分了场景动态性的四个层次——状态变化、对象变化、关系变化与结构变化——并揭示了各层次之间的包含与跃迁关系为判断“什么变了”和“变化有多大”提供了分析工具。第三建立了场景生命周期理论刻画了场景从形成到消解的完整过程明确了场景形成与消解的结构条件而非仅仅是时间条件。第四阐明了动态场景与认知、行为的闭环关系揭示了持续认知与场景历史记录对于智能行为的必要性。6.3 理论定位至此场景研究的三个理论层次已经完整建立· 第10章 场景结构回答“一个场景由什么构成”· 第11章 场景类回答“一类场景具有怎样的共同结构”· 第12章 动态场景回答“一个具体场景如何形成、变化、转换和消解”动态场景理论完成了从结构到过程的跨越。而接下来的问题自然导向给定一个动态场景机器如何将其与已知的场景类进行匹配如何从场景结构推导出认知结果这将进入认知匹配理论的领域——动态场景理论为认知匹配提供了待匹配的对象动态场景本身而认知匹配理论则要回答匹配的机制与算法。6.4 结语动态场景是机器世界中对象、状态、关系、行为和结构随时间持续变化而形成的连续场景过程。场景的变化不是单一元素的孤立变化而是对象变化、状态变化、关系变化和行为变化共同作用下产生的结构变化。场景形成是结构建立过程场景变化是结构演化过程场景转换是结构之间的连续转移过程场景消解是原有结构失去成立条件的过程。理解动态场景就是理解世界如何持续地构成和重构自身——这对于任何需要在真实、变化的环境中运行的智能体而言都是不可回避的基础问题。参考文献[1] Hi-Dyna Graph: Hierarchical Dynamic Scene Graph for Robotic Autonomy in Human-Centric Environments. arXiv preprint.[2] End-to-End Entity-Predicate Association Reasoning for Dynamic Scene Graph Generation. ICCV 2025.[3] TRKT: Weakly Supervised Dynamic Scene Graph Generation with Temporal-Enhanced Relation-Aware Knowledge Transferring. ICCV 2025.[4] BP-DSGG: Balanced Predicate-aware Dynamic Scene Graph Generation. 2026.[5] SceneGraphVLM: Dynamic Scene Graph Generation from Video with Vision-Language Models. arXiv:2605.13667, 2026.[6] Recognition in the dynamic world through panoptic scene graphs. 2025.[7] DiffVsgg: Diffusion-Driven Online Video Scene Graph Generation. CVPR 2025.[8] STVRM: Spatio-temporal relational modeling with vision transformer for dynamic scene graph generation. 2025.[9] Towards Unbiased and Robust Spatio-Temporal Scene Graph Generation and Anticipation. CVPR 2025.[10] Dynamic Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Long-Term Language-Guided Mobile Manipulation. IEEE Robotics and Automation Letters, 2025.[11] Efficient Manipulation-Enhanced Semantic Mapping with Uncertainty-Informed Action Selection. 2025.[12] DynamicGSG: Dynamic 3D Gaussian Scene Graphs for Environment Adaptation. ICCV 2025.[13] Collaborative Dynamic 3D Scene Graphs for Open-Vocabulary Urban Scene Understanding. ICCV 2025.[14] Large Language Models and 3D Vision for Intelligent Robotic Perception and Autonomy. Sensors, 25(20), 6394, 2025.
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