UrbanGround 由一個學術團隊在 GitHub 上開源，整個項目的野心在於把「真實城市規模」這件事帶進多模態智能體（Multimodal Large Language Model, MLLM）的研究裡。它以香港的 3D Visualisation Map 為底層地理數據，搭配 Unity 場景提供第一人稱連續移動、碰撞與日夜、天氣、行人等動態變化，使用者可以直接以 WASD 鍵盤操作在城市裡行走、爬樓梯、找地點、切換視角，亦可以交由 AI 智能體透過程式介面（HTTP API）取得 RGB 觀察、物理動作與地圖資訊，自行決策。
這個環境和過往以小型合成場景或封閉遊戲引擎為主的做法相比，核心差異在於「規模」與「真實地理閉環」：智能體看到的不是抽象方塊，而是一座真實城市的街道、樓宇、地形，並且觀察、動作、地圖三者來自同一個介面，方便研究者設計貼近真實導航、空間感知與任務規劃的測試。整個項目同時釋出網頁版、macOS、Windows 與 Linux 原生版本，並附上多個由五個能力層級組成的評測任務，供 MLLM 在感知與行動兩端做系統性比較。
對研究 MLLM 空間智能、城市導航或數字孿生的團隊來說，UrbanGround 提供了一個比手工搭建的小場景更貼近現實的測試場；對一般玩家或開發者而言，它也是一個能在瀏覽器直接探索香港街景的實驗性沙盒。需要留意的是，網頁版首次載入完整 Unity 場景在繁忙時段或慢速網絡下需時約 3 至 5 分鐘，作者建議從 GitHub 下載並在本地網絡提供 tile 數據以加快速度。目前場景仍有「模糊或不完整幾何」以及「車輛與行人種類有限」等已知限制，相關修正在路線圖中。
重點摘要：
- 真實城市規模：以香港全境 3D 地理數據驅動，非抽象小型合成場景。
- 雙操作介面：第一人稱玩家與 MLLM 智能體共享同一套 RGB 觀察與動作 API。
- 跨平台發佈：提供網頁版與 macOS、Windows、Linux 原生應用。
- 結構化評測：內建多層級任務，用於量度多模態智能體在感知與行動上的能力。
- 已知限制：場景幾何仍有缺損，車輛與行人種類待擴充。
