在數(shù)字經(jīng)濟與實體世界加速融合的今天，時空智能正成為推動城市治理、商業(yè)決策和地球科學發(fā)展的關鍵力量。

谷歌DeepMind與Wayz.AI分別推出具有代表性的時空智能解決方案——AlphaEarth和時空AI大模型。

兩者均致力于通過人工智能技術理解和優(yōu)化現(xiàn)實世界，且技術路徑也高度一致，但應用場景和實現(xiàn)尺度上展現(xiàn)出不同的思路與側重。

01谷歌AlphaEarth：

全球尺度的地球科學新范式

谷歌DeepMind于2024年推出的AlphaEarth，代表了地球觀測和全球變化研究領域的一項突破性進展。

這一人工智能模型通過整合多源地球觀測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對全球地表和淺海區(qū)域變化的實時追蹤與高精度繪圖，為地球科學研究提供了全新的方法論。

技術架構與創(chuàng)新突破

AlphaEarth的技術本質(zhì)是一個時空連續(xù)的嵌入場模型（Embedding Field Model），其核心創(chuàng)新在于構建了一個通用、緊湊的地理時空表征系統(tǒng)。

將地球表面劃分為10米×10米的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格被濃縮為64維的數(shù)據(jù)向量。

這種超精細劃分使模型能夠捕捉光譜特征（如植被反射率）、地形起伏、季節(jié)變化軌跡以及人類活動痕跡等多維信息。

技術架構包含三大突破性創(chuàng)新：

時空精準編碼器（STP-Space Time Precision Encoder）：采用多分辨率并行處理架構，結合空間算子（ViT式空間自注意力）、時間算子（軸向時間自注意力）和精度算子（3x3卷積），通過拉普拉斯金字塔實現(xiàn)不同分辨率算子間的信息交換與融合。

條件時間摘要與隱式解碼機制：模型明確區(qū)分輸入數(shù)據(jù)的“支持期”和生成嵌入所需的“有效期”，能夠在有效期內(nèi)進行插值或外推，生成連續(xù)摘要。嵌入向量被視為馮·米塞斯-費希爾分布的均值方向，通過與傳感器元數(shù)據(jù)和時序碼結合，輕量級解碼器重建目標變量。

多模態(tài)協(xié)同訓練框架：采用“教師-學生”模型架構，教師模型（約10億參數(shù)）生成重建目標，學生模型（4.8億參數(shù)）學習生成嵌入式表示。同時引入文本對齊模型，利用地理標記文本進行對比學習，將文本語義與視覺時空表征對齊。

核心能力與應用領域

AlphaEarth的核心能力體現(xiàn)在其全球尺度、多時序和高精度的地球觀測數(shù)據(jù)分析上：

全球變化追蹤：AlphaEarth能整合光學影像、合成孔徑雷達、激光測距等20余種數(shù)據(jù)源，穿透云層障礙，實現(xiàn)全球范圍的地表變化監(jiān)測。例如，在厄瓜多爾云霧區(qū)精準識別咖啡種植階段；在南極冰蓋繪制0.1米級冰川裂隙；在加拿大農(nóng)田發(fā)現(xiàn)肉眼不可見的土壤濕度差異。

多領域應用：AlphaEarth的應用涵蓋農(nóng)業(yè)、氣候變化、生態(tài)保護和災害響應等多個領域。在農(nóng)業(yè)方面，能為每塊農(nóng)田提供“體檢報告”，識別灌溉系統(tǒng)泄漏點，預測干旱風險；在氣候行動上，能提前90天預測北極海冰最小范圍，量化城市熱島效應的碳成本；在生態(tài)保護方面，能為瀕危物種建立“數(shù)字庇護所”；在災害響應中，能提前6小時預警山體滑坡（準確率89%）。

高效推理與知識遷移：AlphaEarth生成的嵌入向量僅需64字節(jié)（量化后僅16字節(jié)），比次優(yōu)緊湊學習模型節(jié)省16倍信息量，卻保留了98%的關鍵信息。這種高效性使得在標記數(shù)據(jù)稀缺的情況下（如每個類別僅需150個樣本），也能成功對87種作物類別及土地覆蓋類型進行分類，而傳統(tǒng)方法通常需要數(shù)千個標簽。

02時空AI大模型：

數(shù)實融合的城市智能引擎

維智科技作為國內(nèi)領先的時空人工智能企業(yè)，自2017年成立以來一直專注于時空AI技術的研發(fā)與創(chuàng)新應用。

其技術體系圍繞“時空AI+空間大模型”核心，旨在解決城市、商業(yè)等領域的復雜空間決策問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的數(shù)智化轉型。

技術原理與核心架構

時空AI大模型的技術根基建立在時空智能這一創(chuàng)新概念上。時空AI的本質(zhì)是以時間為“索引”，對多源異構數(shù)據(jù)進行時空化治理和融合，并借助知識工程與AI算法進行智能化分析，從而挖掘知識并輔助決策。

技術架構遵循多層次的處理流程：

數(shù)據(jù)時空化：將各類數(shù)據(jù)添加時間、空間和屬性“三域”標識，使數(shù)據(jù)獲得時空維度上的可計算性。這一過程通過建立數(shù)據(jù)時空化子系統(tǒng)，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)的時空化落圖能力，包含時空化數(shù)據(jù)接入、清洗、處理和導出等模塊。

時空圖譜化：利用知識圖譜技術，將時空化后的數(shù)據(jù)進行深度融合和關聯(lián)，構建大規(guī)模的城市知識圖譜。將復雜的城市空間轉化為機器可理解的地圖，系統(tǒng)自動把城市空間分成上億的多尺度時空格網(wǎng)，每一塊格網(wǎng)賦予各類多元標簽。

圖譜智能化：通過AI時空算法對時空知識圖譜進行深度分析和挖掘，實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到洞察的轉化。該平臺完整覆蓋深度學習、時空知識圖譜、多模態(tài)、NLP等基礎模型，以及面向城市治理、金融、品牌、零售等的行業(yè)模型。

核心功能與應用場景

時空AI大模型的核心功能體現(xiàn)在其對城市和商業(yè)活動的深度賦能上，具體可分為以下幾個層面：

城市治理與規(guī)劃：在上海浦東“城市大腦4.0”項目中，提供了城市時空智能計算平臺與委辦場景智能化建設服務，構建以“時空數(shù)據(jù)智能平臺、時空大數(shù)據(jù)資產(chǎn)、時空智能服務中臺以及時空智能應用支撐平臺”為核心的城市智能引擎新范式。

商業(yè)決策與優(yōu)化：幫助門店進行經(jīng)營預測，預判未來時段的人流到店和成交情況，助力商家提前進行供應鏈管理。與美宜佳合作打造的商業(yè)時空智能決策平臺，從門點評級、銷售預測、歸因分析、運營優(yōu)化和營銷優(yōu)化等方面提供了有效的業(yè)務決策指導。

元宇宙與數(shù)字孿生：打造上海首個4.1平方公里“張江元宇宙智能城市空間”，建立了政務、商業(yè)、文旅、營銷等8大核心應用場景。其子公司維享時空作為城市元宇宙數(shù)字基座運營服務商，已多地建設“元城市”，如在成都春熙路打造“元游錦江·熙游記”元宇宙空間。

AlphaEarth和時空AI大模型代表了時空智能領域兩種不同的發(fā)展方向。

AlphaEarth以整個地球系統(tǒng)為對象，專注于地球科學領域的全局監(jiān)測與分析；而時空AI大模型則以城市和商業(yè)活動為焦點，致力于解決數(shù)實融合中的具體決策問題。

兩者在技術理念上共享“數(shù)據(jù)-知識-決策”的范式，都以時空為核心索引，都致力于解決實際問題，但在目標尺度、數(shù)據(jù)來源和應用模式上存在差異。

隨著數(shù)字技術與社會經(jīng)濟的不斷融合，時空智能將在未來發(fā)揮越來越重要的作用。

兩者會逐步融合形成多尺度、全覆蓋的時空智能體系，為人類應對城市發(fā)展、氣候變化和可持續(xù)發(fā)展等全球挑戰(zhàn)提供更加強大的工具。

維智科技

原創(chuàng)“時空AI”技術體系，賦能政府、金融和實體經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)“Data + AI + XR”驅動的數(shù)智化轉型。