시각 중심의 계층적 몸체 모델은 장기적 로봇 제어에 강력한 잠재력을 보여주고 있다. 그러나 기존의 방법들은 공간 인식 능력을 결여하고 있어, 복잡한 환경에서 시각적 계획을 실행 가능한 제어로 연결하는 데 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 명시적인 공간 모델링과 추론을 통한 통합된 공간 인식 시각운동 로봇 조작 프레임워크인 Spatial Policy(SP)를 제안한다. 구체적으로, 공간 계획 테이블을 활용하여 공간적으로 지도된 예측을 모델링하기 위해 공간 조건부 몸체 영상 생성 모듈을 설계한다. 이후, 조율된 실행 가능한 동작을 추론하기 위한 공간 기반 동작 예측 모듈을 제안한다. 마지막으로, 이중 단계 재계획을 통해 공간 계획 테이블을 정교화하는 공간 추론 피드백 정책을 제안한다. 광범위한 실험 결과, SP는 최상의 기준 모델 대비 평균 33.0%의 성능 향상을 달성하며, 최신 기술 대비 유의미한 우수성을 입증하였다. 11개의 다양한 작업에서 평균 성공률이 86.7%에 달하며, 몸체 모델의 로봇 제어 응용 가능성에 있어 상당한 실용성 향상을 이끌어냈다. 코드 및 체크포인트는 다음 URL에서 공개되어 있다.