يُمكّن ظهور الحواسيب القابلة للارتداء مصدرًا جديدًا للسياق للذكاء الاصطناعي، يتميز بدمجه في بيانات الاستشعار ذات النظرة الذاتية (egocentric). وتتميز هذه البيانات الجديدة ذات النظرة الذاتية بمعلومات مكانيّة ثلاثية الأبعاد دقيقة، مما يُتيح فرصة لتطوير فئة جديدة من النماذج الأساسية المكانية التي تُبنى على الفضاء ثلاثي الأبعاد. ولقياس التقدّم في ما نسميه النماذج الأساسية ذات النظرة الذاتية (EFMs)، نُنشئ EFM3D، وهو معيار يشمل مهمتين أساسيتين في التوصّل إلى الإدراك ثلاثي الأبعاد في البيانات ذات النظرة الذاتية. ويعتبر EFM3D أول معيار مخصص لكشف الأجسام ثلاثية الأبعاد والانحدار السطحي على بيانات ذات نظرة ذاتية عالية الجودة من مشروع Aria. ونُقدّم "رفع المكعبات ذات النظرة الذاتية" (Egocentric Voxel Lifting - EVL)، كنقطة مرجعيّة للنماذج الأساسية ثلاثية الأبعاد ذات النظرة الذاتية. وتعتمد EVL على جميع الوسائط ذات النظرة الذاتية المتاحة، وتحتفظ بقدرات أساسية مستمدة من النماذج الأساسية ثنائية الأبعاد. وتم تدريب هذا النموذج على مجموعة بيانات محاكاة كبيرة، وتفوّق على الطرق الحالية في معيار EFM3D.