在AI技術(shù)突飛猛進(jìn)的今天，語言、圖像和語音的智能能力不斷突破，但一個更本質(zhì)的問題逐漸顯現(xiàn)：人工智能真的理解我們所處的空間世界嗎？從智能城市到商業(yè)選址，從應(yīng)急調(diào)度到人機(jī)交互，AI正走向“下沉”到物理世界的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。為此，陶闖博士提出“時空人工智能”（Spatio-Temporal AI）概念，試圖系統(tǒng)性地回答一個問題：如何讓AI看得懂空間、學(xué)得會語義、做得了決策？

空間的“機(jī)器認(rèn)知”時代正在到來

長期以來，地圖系統(tǒng)主要承擔(dān)“輔助人類看懂世界”的功能。我們依賴地圖定位方向、管理城市、展示數(shù)據(jù)。然而，這種服務(wù)于人類視覺認(rèn)知的范式，在如今多源異構(gòu)、動態(tài)復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中，正遭遇技術(shù)瓶頸。 AI不再僅僅是一個算法工具，它需要真正“走進(jìn)”空間，理解人類活動的場景和邏輯。我們需要的不只是“數(shù)字地圖”，而是一套能讓機(jī)器“感知—認(rèn)知—決策—交互”的空間認(rèn)知體系。這正是時空人工智能要解決的問題。

為什么提出“時空人工智能”

陶闖博士提出“時空人工智能”（ST-AI），本質(zhì)上是回應(yīng)當(dāng)代城市治理與空間智能化發(fā)展的深層需求。ST-AI不是單一算法，而是一整套圍繞空間構(gòu)建AI認(rèn)知力的系統(tǒng)方法。它將“時空”作為AI理解世界的基本索引，融合多源數(shù)據(jù)、圖譜知識、神經(jīng)模型，重塑空間信息的表達(dá)方式與決策邏輯。 如果說語言大模型通過“Token化”理解語義，那么時空大模型則是通過“格網(wǎng)化”理解空間。在這個過程中，物理世界不再是背景板，而是動態(tài)、可計算的智能實體。

三重空間認(rèn)知范式

為使ST-AI從理念變?yōu)榉椒ǎ贞J博士提出了三種遞進(jìn)式的空間認(rèn)知范式： 空間孿生體（Spatial Twin）：重在“看得見”：通過三維建模、傾斜攝影、遙感等手段，重建物理世界的幾何結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)可視化、數(shù)字化表達(dá)。 空間智能體（Spatial Agent）：重在“看得懂”：以格網(wǎng)為單位，將城市劃分為機(jī)器可讀的結(jié)構(gòu)；通過知識圖譜與語義標(biāo)簽，建立AI可計算的空間認(rèn)知模型。 數(shù)字融合體（Phygital Space）：重在“共生互動”：通過AR、XR、空間感知設(shè)備等，實現(xiàn)虛實聯(lián)動的人機(jī)交互，最終實現(xiàn)數(shù)實共生的空間智能生態(tài)。

ST-AI的目標(biāo)：構(gòu)建“會思考的空間”

時空人工智能不是概念堆砌，它的愿景在于推動物理空間成為真正的智能參與者。未來的商圈不只是建筑集合體，而是懂人流、會預(yù)測、能回應(yīng)的空間；城市管理也不再依賴靜態(tài)指標(biāo)，而是基于實時AI感知和推理的動態(tài)治理。 提出ST-AI，是陶闖博士多年在空間數(shù)據(jù)、AI系統(tǒng)、城市應(yīng)用等多領(lǐng)域?qū)嵺`基礎(chǔ)上的理論凝練，也是對AI走向物理世界深處的一次技術(shù)答復(fù)。

維智科技

全球原創(chuàng)“時空AI”技術(shù)體系，賦能政府、金融和實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)“Data + AI + XR”驅(qū)動的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。