人工智能當前發展最大的瓶頸和障礙是，缺乏時間和空間的感知。

文｜周路平 徐鑫

編｜游勇

在人類走向人工智能的大背景下，一個新的賽道正在站上時代的風口。

5月21日，全球時空智能大會（WGDC25）在北京開幕，國家最高科學技術獎獲得者、中國科學院院士、中國工程院院士李德仁在會上發出呼吁，我們的科學要走向時空智能，“人工智能時代，時空智能應該得到應有的重視。”去年，李德仁院士還正式提出了時空智能學。

作為時空智能的首倡者，千尋位置CEO陳金培對李德仁院士這個觀點深表贊同。他認為，社會每一次進步都跟人類對時間、空間的認知能力密不可分，從最早的看星星判別方位，到指南針開辟大航海時代，到后來的衛星導航讓人類可以去到世界的任何角落，每一次的人類進步都是對時空能力的一次躍遷。而時空智能也將極大延伸人類智能的能力，它會成為幫助人工智能真正向人類看齊的一個必不可少的東西。

有趣的是，在同一日舉辦的BEYOND國際科技創新博覽會上，阿里云創始人王堅院士也把目光放在了太空計算上，強調太空互聯網的核心是突破傳統衛星僅與地面交互的限制，最終服務于深空探測、實時地球觀測等場景。

這些行業盛會和業內大咖的觀點背后，與時空智能相關的產業正悄然興起。

不難發現，從具身智能到3D生成、MR、世界模型等一系列產業熱點，都在指向同一個趨勢：技術的發展不再只是影響數字世界，如何打通數字世界和物理世界成了下一個關鍵

從產業變革的軌跡來看同樣如此，早期的“互聯網”搭建起數字世界的初步架構，而前幾年的數字化轉型浪潮下，全球云廠商搭建了服務企業的“計算網”。如今，連接虛擬世界和物理世界的基礎設施的“時空網”，正在成為新的核心基礎設施。

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大咖頻頻涌入，時空智能伴隨AI持續升溫

時空智能是以統一、高精度的時空基準為基礎，融合多源感知數據，利用人工智能算法進行建模、推演、預測和決策支持的技術體系。它超越了傳統二維視覺的局限，賦予機器對空間的深度認知，使其能夠像人類一樣在復雜的三維世界中導航、操作和決策。

2024年初，有“AI教母”之稱的李飛飛的創業方向引起業內的極大關注，她公布了AI領域新的創業項目World Labs。這個項目沒有去做彼時最熱鬧的大語言模型，而是選擇進軍全新的時空智能賽道。

李飛飛認為，未來的AI應該具備時空智能，能夠理解和與3D世界互動，這將推動AI的能力超越當前的水平。去年底，李飛飛發布時空智能模型，實現一張圖即可生成一個3D世界。

無獨有偶，另一位AI大佬，英偉達創始人黃仁勛也把目光投向了“物理AI”

黃仁勛認為，當前許多AI系統并不真正理解物理定律，也無法以物質世界為基礎。AI的新一輪浪潮將是物理AI，它們能夠執行與智能生物體相似任務的實體系統，能夠協同進化機體的控制、形態、動作執行和感知能力

去年以來，一批創業公司在面向時空智能推出產品，其中既包括面向具身智能做訓練的數據集，也有旨在認知物理世界、具有行動和執行能力的空間智能模型。

而作為最早進入時空智能賽道的企業，千尋位置今年4月宣布完成了新一筆融資交割，整個B輪融資合計已超10億元，估值據悉已經接近170億元，出資方包括北京、上海、株洲、無錫等地的國資，成為行業里的當紅獨角獸。

仿佛一夜之間，時空智能相關領域走到爆發前夜。

業界觀察，這一方面與大語言模型在技術路線上固有的一些能力缺陷有關。

正如Meta首席科學家楊立昆(Yann LeCun）所言，當前的LLM技術存在“理解邏輯能力極其有限”、“無法對物理世界建模”、“無法形成持久記憶”等缺陷，因此他提出要構建世界模型，讓AI能夠像人類一樣，借助觀察和體驗，循序漸進地學習認知這個世界，從而形成“常識”。一些時空智能企業的產品，也十分強調”物理正確”特性，以區分大語言模型無法準確刻畫物理世界的缺陷。

簡言之，人工智能當前發展最大的瓶頸和障礙是，缺乏時間和空間的感知。北京智源人工智能研究院院長王仲遠認為，這是人工智能接下來需要重點突破的方向，“當它一旦突破了，對于人類社會，對于物理世界會帶來很不一樣的變化。”

另一方面，這股時空智能熱潮與大模型的應用落地趨勢密切相關。

當下產業界并不把大模型局限在數字世界，各行各業都在探索把大模型應用到產業一線中的場景和路徑。從工業制造到港口礦山、醫療教育，幾乎各個領域都想用大模型來實現產業革新。

行業里這種強烈的改造物理世界的熱情，使得人們積極探索時空智能技術，希望實現對當下AI能力的超越。

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最“勤奮”的布道者，乘AI風口而起

時空智能的概念最早出現在2019年。當時，千尋位置首次在全國各大機場，打出了時空智能的線下廣告，成為這一概念的首倡者，也是布道者。

“厘米級定位、毫米級感知、納秒級授時”，這是當時的廣告詞。

當年的一個時代背景是，數智化進程加速，各類場景對設備的需求不再局限于簡單的手機定位或者地圖導航。千尋認為，更加精細的時間和空間信息會變成智能化能力里非常核心的一個能力

千尋位置CEO陳金培透露過一個細節，在以機器視覺為主導的AI時代，阿里云創始人王堅曾給他打過一個電話，讓他解決攝像頭的數據難題，希望攝像頭的每一幀數據都有時間和空間標簽。

在當時智慧城市的建設潮中，只有擁有完整的時空信息才足以將這些物理世界的信息串聯起來，形成一條完整的數據鏈。

而6年過去，乘著AI與數實融合的浪潮，千尋位置所定義的“時空智能”早已不局限于此。

在多個公開場合，陳金培強調，在AI數實融合的過程中，時空智能是打通物理世界和實體世界最必不可少的橋梁——各類智能機器在不同場景里運轉時，需要進行大量的時空規劃、決策和控制。本質上這是一個在數字世界里以數字信息來驅動物理世界行動的過程，而時空智能的能力能讓各類機器完成時空感知、計算和協同。

今年，不少知名的具身機器人的公司都來主動與千尋接洽。原因就是人形機器人的時空感知和控制能力比較薄弱，還不能完全把數字世界里的智能變成在實體世界里的行動。

千尋位置今年4月推出了機器人時空智能三體開發套件SpatiX，在感知層面融合了多源定位技術，構建室內外無縫銜接的感知網絡。在路徑規劃階段，千尋位置還為機器人提供高精度的環境感知和地圖先驗信息，幫助機器人合理地進行路徑規劃和自主行動，避開障礙物并順利到達目標位置。比如在危險區域，巡檢機器人可以精準識別設施、發現可疑問題。

除了具身智能，時下最火熱的低空經濟成為了時空智能的熱門應用領域之一：當空中的飛行器越來越多，要如何確保安全？

千尋位置的解題思路是，除了依靠無人機本身的視覺、雷達等傳感器避障外，更需要航路規劃能力。基于時空智能驅動的3D數據地圖航路設施的動態調度能力，避免飛行沖突，提高空域利用率。同時結合AI合理安排飛行路線和作業計劃，減少設備閑置和空駛里程，并以具有完好性的時空信息，保障安全。

目前，華為、榮耀、小米、大疆、哈啰出行、美團（電）單車、鴻蒙智行、廣汽埃安、小鵬、理想、一汽、國家電網、南方電網、寧波舟山港、國機集團等企業都已使用千尋的時空智能服務。

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服務于“機器人”時代

5月21日大會現場，陳金培也提到了當年的那幅廣告。他依然是那個最堅定的時空智能布道者。

千尋天生是一家為‘機器人’而生的公司，希望能為各種各樣的機器人提供能力，并不直接服務于自然人。”在陳金培看來，汽車是裝了輪子的機器人，飛機是裝了翅膀的機器人，其他場景里應用的智能設備，統稱為機器人。

然而成立前幾年，千尋位置受到了不少質疑。“當時無人巡檢、自動駕駛等需求場景還沒有出現，市場上有人并不需要時空智能基礎設施。”

如今，經歷十年如一日的投入，一家時空智能基礎設施級的公司呼之欲出。

早在2015年，千尋位置響應北斗衛星導航系統落地應用的國家戰略、順應萬物智能時代對時空信息的市場需求，開啟創業歷程，是行業內最早布局時空智能的公司。

踏入“無人區”，千尋主要做了兩件事。

第一，是把時空服務變成大規模公共服務。他們從電網的運行模式里汲取了靈感，讓使用者“隨需而用”。于是他們第一次在云計算和大數據基礎上，建設了由天地協同、異構冗余的增強服務與大規模互聯網服務平臺組成的時空網。

截至目前，千尋位置已建設遍布全球的6000多座GNSS星基/地基增強站——這是全球規模最大的衛星增強系統，從地面和太空同時為空地用戶提供精準、安全、可靠的時空智能服務，核心算法全部自研。

第二，是讓各類機器除了能對時空進行感知外，還可以進行計算和控制。于是，千尋自研了云-端同源的芯片，打通時空智能全鏈路能力。

比如太陽地磁暴頻發帶來的電離層干擾，影響數以億計的高精度定位智能終端的正常運轉。千尋位置推出全球首個用于推測電離層的大氣推理AI大模型，可以讓用戶直接“連接”上千尋平臺，基于長達10年積累的數據能力，預測未來3天的電離層活躍情況并反演其變化。

千尋位置還融合時空智能、視覺智能、AI大模型、邊緣計算等多項技術，發布了巡檢視覺大模型，目前已具備40多種類別道路病害和道路設施AI檢測能力。

“無論是高級輔助駕駛的汽車還是無人機還是具身機器人，它們今天同整個現實世界的交互性得到了明顯加強。”陳金培非常強調“落地性”。

如果說人工智能是負責思考和決策的“大腦”，那么時空智能就是負責感知和行動的“小腦”。 陳金培認為， “在AI加持下，機器人的智能化水平迅速提高，如果時空智能跟不上，將嚴重制約機器人的智能化。”

從大規模時空智能操作系統的研發到Data as a Service(DaaS)的數據即服務模式的設計，千尋位置目前已經成長為一家以北斗和時空能力為核心的云計算和大數據公司，將“星地一體、云芯一體、軟硬一體”的三體技術能力，賦能于AI、機器人等前沿技術領域，在通用人工智能（AGI）目標下，千尋位置能夠提供更多技術能力和價值。

談及時空智能的未來趨勢，千尋位置首席科學家馮紹軍認為，需要將人工智能大科學模型的能力、云邊計算技術、與時空數據處理和分析相結合，有一個綜合類型的時空大模型。

“以智能導航大模型為例，導航過程中，我們如何把時空協同起來？遇到未知或不確定的場景，需要用智能大模型來幫助我們，尤其是智能駕駛領域等，需要有一個可信的智能導航大模型，才能真正支持無人系統的時空智能。”

“接下來我們要超出計算機界，引發各行各業的人都來關心時空智能，從人工智能的大數據、大模型、互聯網走向物聯網，突破我們研究的范圍，要研究運動的物質世界。”李德仁說。