随着深度学习技术不断发展，卷积神经网络（CNN）因其出色的特征提取能力，在图像识别中得到了广泛应用。然而，近年来兴起的胶囊网络凭借其潜在的空间关系建模能力，逐渐引起学术界的高度关注。那么，胶囊网络是否确实在空间感知方面优于传统CNN呢？

要解答这一问题，首先应理解二者的工作原理。传统CNN通过卷积层、池化层和全连接层逐步提取图像特征。尽管在处理平移不变性方面表现优异，但在捕捉物体组成部分之间的空间关系上存在局限。例如在人脸识别任务中，CNN可能难以判断五官相对位置的合理性，从而引发误判。

胶囊网络由多个“胶囊”组成，每个胶囊是一组神经元，用于表示特定实体的存在概率及其属性，如方向、大小和位置等。其核心机制是动态路由算法，通过迭代过程决定上下层胶囊之间的输出接收方式，从而更好地保留空间信息。这种设计使其在理解三维结构及部件排列方面更具优势。

从理论层面来看，胶囊网络确实展现出更强的空间感知能力。以MNIST手写数字识别为例，它在对抗样本攻击下的表现优于传统CNN，说明其对图像结构的理解更稳健。同时，胶囊网络能够自动学习物体部分与整体的关系，这对复杂场景的目标检测和语义分割至关重要。

但从实际应用来看，胶囊网络仍面临诸多挑战。一方面，由于结构较为复杂，训练难度较大且收敛速度较慢；另一方面，当前主流的大规模图像识别任务仍依赖ResNet、VGG、EfficientNet等成熟优化的CNN架构，这些模型在ImageNet等测试中已取得卓越成绩。因此，胶囊网络的实际部署效果仍有待进一步验证。

综上所述，虽然胶囊网络在理论上具备比传统CNN更强的空间感知能力，尤其适用于需要理解物体结构的任务，但受限于计算效率和工程实现难度，尚未广泛取代CNN。未来研究或聚焦于将胶囊机制融入现有CNN框架，兼顾空间建模能力和实用性，推动图像识别技术迈向新高度。