DeepSeek的爆發(fā)進(jìn)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(shí)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(rèn)知智能到環(huán)境智能

當(dāng)ChatGPT完成對語言系統(tǒng)的深度解析，當(dāng)DeepSeek實(shí)現(xiàn)代碼生成的工業(yè)化落地，人工智能在“學(xué)習(xí)”與“推理”領(lǐng)域的技術(shù)成熟度已通過大規(guī)模商業(yè)化驗(yàn)證。

但斯坦福大學(xué)李飛飛教授近期提出的觀點(diǎn)值得深思：“人類智能的本質(zhì)是對三維物理空間的適應(yīng)與改造。”這一判斷與李德仁院士倡導(dǎo)的“時(shí)空智能學(xué)”形成理論呼應(yīng)——人工智能若想突破現(xiàn)有邊界，必須建立對物理世界時(shí)空連續(xù)體的系統(tǒng)性理解能力。

當(dāng)前的技術(shù)實(shí)踐正在印證這一趨勢：英偉達(dá)Omniverse構(gòu)建的工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)已支持寶馬集團(tuán)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線全要素動態(tài)模擬；特斯拉FSD V12通過時(shí)空感知網(wǎng)絡(luò)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(shí)空AI”技術(shù)體系，通過構(gòu)筑城市統(tǒng)一時(shí)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(jià)值從而驅(qū)動城市管理智能提升。這些案例共同指向一個(gè)結(jié)論——環(huán)境感知與動態(tài)控制能力正成為AI進(jìn)化的關(guān)鍵一環(huán)。

二為什么是時(shí)空人工智能

1. 數(shù)據(jù)維度的結(jié)構(gòu)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(shí)環(huán)境是由時(shí)空坐標(biāo)、物體運(yùn)動軌跡、多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)成的四維連續(xù)體。維智科技在交通管理領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)表明：在傳統(tǒng)圖像識別基礎(chǔ)上疊加時(shí)間序列分析后，交通事故預(yù)測準(zhǔn)確率大幅提升，這印證了時(shí)空維度數(shù)據(jù)的增值效應(yīng)。

2. 決策復(fù)雜度的量級提升

在自動駕駛場景中，車輛需要預(yù)判行人未來3秒的運(yùn)動軌跡；在智慧物流系統(tǒng)中，路徑規(guī)劃需實(shí)時(shí)融合交通流量、天氣變化、訂單波動等動態(tài)參數(shù)。而時(shí)空決策平臺可以通過融合衛(wèi)星遙感、車載GPS、氣象雷達(dá)等多維度數(shù)據(jù)，提升配送效率，這體現(xiàn)了時(shí)空智能在復(fù)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(shè)備需要亞米級空間定位精度，人形機(jī)器人依賴實(shí)時(shí)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(shí)空基準(zhǔn)下的感知與控制能力。

三時(shí)空大模型：物理世界認(rèn)知的技術(shù)探索

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

技術(shù)架構(gòu)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(shí)空AI技術(shù)率先實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)點(diǎn)云、動態(tài)視頻流與城市運(yùn)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(shí)空聚集等復(fù)雜模式。

物理規(guī)律約束：通過將經(jīng)典力學(xué)方程、流體動力學(xué)原理轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)中的正則化項(xiàng)，該技術(shù)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(shè)計(jì)使得暴雨積水模擬結(jié)果更貼合現(xiàn)實(shí)地形特征。

產(chǎn)業(yè)適配性驗(yàn)證：維智科技與多個(gè)地方政府合作推進(jìn)的“城市數(shù)字孿生底座”項(xiàng)目，已實(shí)現(xiàn)對市政設(shè)施老化預(yù)測、應(yīng)急疏散路徑規(guī)劃等場景的技術(shù)支持。其商業(yè)選址解決方案通過分析消費(fèi)者時(shí)空行為模式，幫助零售企業(yè)顯著優(yōu)化網(wǎng)點(diǎn)布局效率。

行業(yè)分析表明，這類技術(shù)探索的價(jià)值在于構(gòu)建物理世界與數(shù)字空間的映射橋梁。盡管時(shí)空大模型仍面臨多源數(shù)據(jù)對齊、實(shí)時(shí)性約束等挑戰(zhàn)，但其在動態(tài)環(huán)境建模、復(fù)雜系統(tǒng)仿真等領(lǐng)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(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域展開應(yīng)用試驗(yàn)。

當(dāng)李飛飛團(tuán)隊(duì)用神經(jīng)符號系統(tǒng)破解場景理解難題，當(dāng)維智科技用"時(shí)空知識圖譜+生成式AI"重構(gòu)城市治理范式，我們看到的不僅是技術(shù)突破，更是一場認(rèn)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(shí)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。