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现有智能体感知系统普遍存在维度固化缺陷：几何门禁与感知逻辑强绑定于固定三维欧氏空间，无法兼容二维网格、2.5维高度场、高维抽象特征空间等多形态环境。本文提出维度投影层（Dimensional Projection Layer, DPL）架构，以信息函数宇宙学（IFC）的三公理体系为理论基础，将环境感知过程解构为信息流线维（D1）→信息面维（D2）→信息体维（D3）→时空信息流维（D4）四级流形层级。DPL设计四项核心能力：①任意维度输入的自动层级流形分解；②低维输入的升维补全与高维输入的降维抽象；③自适应几何门禁校验；④宇宙常数自动校准与物理直觉推理。本文为灵境引擎R2几何门禁模块提供核心升级方案，并与SICA自指收敛算法在R5元层形成安全闭环。 在此理论框架上，本文进一步给出DPL的完整工程规范（附录A–I）：附录A 定义符号、量纲与单位约定；附B定义五个稳定接口（`detect_dimension`、`calibrate`、`project`、`check`、`infer`）及灵境协议栈映射；附录C给出D1–D4流形分解算法伪代码；附录D给出七项自适应几何门禁（信息守恒、曲率有界、涡旋校验、拓扑合法、自指稳定、跨维隔离、因果一致）的实现规范；附录E 给出宇宙常数校准与四条物理直觉推理链（引力、周期、守恒、拓扑）；附录F给出DPL→SICA三类数据结构（`GeometricInvariant`、`GateCounterexample`、`IntuitionHypothesis`）与灵境协议1–11的完整映射；附录G 给出灵境引擎三层一体化世界观架构（单体智能 R2–R5、多智能体仿真、SICA 自指迭代）；附录H给出 R3规划层AOP小模型（Action Outcome Predictor）的接口规范；附录I则从本体论层面论证，当前主流统计拟合路径（LLM）与本文架构路径不可通约——前者是“读万卷书”，后者是“行万里路”；后者通过SICA R1–R10实现“婴儿摔跤式”的收敛学习（附录I）。