DeepSeek的爆發(fā)進一步推動了AI行業(yè)的發(fā)展速度，這讓人們不得不想象AI的下一站在哪里？維智科技所深耕的時空大模型與AI發(fā)展的邏輯軌跡又是如何聯(lián)系的？

以下是DeepSeek整理的答案，供大家參考

一AI發(fā)展的階段躍遷：從認知智能到環(huán)境智能

當ChatGPT完成對語言系統(tǒng)的深度解析，當DeepSeek實現(xiàn)代碼生成的工業(yè)化落地，人工智能在“學習”與“推理”領域的技術成熟度已通過大規(guī)模商業(yè)化驗證。

但斯坦福大學李飛飛教授近期提出的觀點值得深思：“人類智能的本質(zhì)是對三維物理空間的適應與改造?！边@一判斷與李德仁院士倡導的“時空智能學”形成理論呼應——人工智能若想突破現(xiàn)有邊界，必須建立對物理世界時空連續(xù)體的系統(tǒng)性理解能力。

當前的技術實踐正在印證這一趨勢：英偉達Omniverse構建的工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)已支持寶馬集團實現(xiàn)生產(chǎn)線全要素動態(tài)模擬；特斯拉FSD V12通過時空感知網(wǎng)絡將自動駕駛決策延遲降低至200毫秒。

而在中國，維智科技搭建“時空AI”技術體系，通過構筑城市統(tǒng)一時空基底、創(chuàng)新數(shù)據(jù)資源供給模式、激發(fā)公共數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值從而驅(qū)動城市管理智能提升。這些案例共同指向一個結(jié)論——環(huán)境感知與動態(tài)控制能力正成為AI進化的關鍵一環(huán)。

二為什么是時空人工智能

1. 數(shù)據(jù)維度的結(jié)構性升級

傳統(tǒng)AI依賴的文本、圖像本質(zhì)上是物理世界的靜態(tài)投影，而真實環(huán)境是由時空坐標、物體運動軌跡、多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)構成的四維連續(xù)體。維智科技在交通管理領域的實驗表明：在傳統(tǒng)圖像識別基礎上疊加時間序列分析后，交通事故預測準確率大幅提升，這印證了時空維度數(shù)據(jù)的增值效應。

2. 決策復雜度的量級提升

在自動駕駛場景中，車輛需要預判行人未來3秒的運動軌跡；在智慧物流系統(tǒng)中，路徑規(guī)劃需實時融合交通流量、天氣變化、訂單波動等動態(tài)參數(shù)。而時空決策平臺可以通過融合衛(wèi)星遙感、車載GPS、氣象雷達等多維度數(shù)據(jù)，提升配送效率，這體現(xiàn)了時空智能在復雜系統(tǒng)優(yōu)化中的不可替代性。

3. 硬件革命的協(xié)同驅(qū)動

AR設備需要亞米級空間定位精度，人形機器人依賴實時環(huán)境建模能力，工業(yè)元宇宙要求物理空間與數(shù)字空間的毫秒級同步——這些新興硬件載體的發(fā)展，客觀上要求AI系統(tǒng)必須具備時空基準下的感知與控制能力。

三時空大模型：物理世界認知的技術探索

當前技術演進路徑顯示，時空大模型正在成為學術界與產(chǎn)業(yè)界共同關注的前沿方向。谷歌、Meta等國際企業(yè)陸續(xù)發(fā)布融合時空感知能力的基礎模型架構，而國內(nèi)創(chuàng)新力量的進展同樣值得關注。以維智科技為代表的中國企業(yè)，通過獨特的“三維重建+時空推演”技術路線，展現(xiàn)出差異化發(fā)展路徑：

技術架構創(chuàng)新：區(qū)別于傳統(tǒng)大模型對文本、圖像的單一依賴，維智科技的時空AI技術率先實現(xiàn)激光雷達點云、動態(tài)視頻流與城市運行數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合，其模型能夠捕捉交通流量周期性波動、商業(yè)區(qū)人流時空聚集等復雜模式。

物理規(guī)律約束：通過將經(jīng)典力學方程、流體動力學原理轉(zhuǎn)化為深度學習中的正則化項，該技術有效避免了純數(shù)據(jù)驅(qū)動模型可能出現(xiàn)的物理悖論問題。在智慧城市場景中，這種設計使得暴雨積水模擬結(jié)果更貼合現(xiàn)實地形特征。

產(chǎn)業(yè)適配性驗證：維智科技與多個地方政府合作推進的“城市數(shù)字孿生底座”項目，已實現(xiàn)對市政設施老化預測、應急疏散路徑規(guī)劃等場景的技術支持。其商業(yè)選址解決方案通過分析消費者時空行為模式，幫助零售企業(yè)顯著優(yōu)化網(wǎng)點布局效率。

行業(yè)分析表明，這類技術探索的價值在于構建物理世界與數(shù)字空間的映射橋梁。盡管時空大模型仍面臨多源數(shù)據(jù)對齊、實時性約束等挑戰(zhàn)，但其在動態(tài)環(huán)境建模、復雜系統(tǒng)仿真等領域展現(xiàn)的潛力，已吸引包括智能制造、自動駕駛在內(nèi)的多個產(chǎn)業(yè)領域展開應用試驗。

當李飛飛團隊用神經(jīng)符號系統(tǒng)破解場景理解難題，當維智科技用"時空知識圖譜+生成式AI"重構城市治理范式，我們看到的不僅是技術突破，更是一場認知革命：人工智能必須建立對物理世界的"本體論級"理解。

那些能融合三維感知、動態(tài)推演、因果推理的時空大模型，注定成為智慧城市、自動駕駛、工業(yè)元宇宙的底層引擎。