人工智能的下一程，正在超越屏幕 ，进入现实世界。

　　大语言模型不断刷新文本生成纪录，但一个长期被遮蔽的问题也浮出水面：会写诗 、会作画
、会对话 ，并不等于理解真实世界 。

　　人工智能学者李飞飞提出
，以大语言模型为代表的AI可以生成文字、图像和视频，但对现实空间 、物理规律与因果关系的理解仍显不足
。它可以描述一条路 ，但未必知道这条路通向哪里
，更不知道路上的变化将带来什么。

　　空间智能，正试图补上这一课 。它要求机器在三维空间和时间中感知
、推理并采取行动
。人工智能由此不再只处理符号 ，还要面对道路、建筑 、设备以及它们随时间发生的变化。

　　作为连接数字信息与物理环境的一种能力，空间智能正受到世界 学术界和产业界关注
，也被视为新一代人工智能的重要方向 。

　　对中国而言，这不仅意味着人工智能应用边界的扩大 ，也关系到新质生产力和未来产业的培育
。中国拥有自主建设
、独立运行的北斗卫星导航系统
，也拥有超大规模、足够复杂的应用场景。前者提供时空基准，后者提供持续检验 。两者形成的合力将决定中国空间智能发展的前景。

　　全球竞速 ，中国入场

　　人工智能要进入现实世界
，仅仅识别物体远远不够
。它还要知道物体在哪里，彼此是什么关系 ，环境发生了什么变化
，以及一次行动可能造成怎样的结果。从生成信息到理解空间，从语言交互到现实行动 ，方向已经显现
，实践路径仍在探索中 。

　　世界模型是支撑空间智能的一条重要技术路径
。它通过学习环境的空间结构 、变化规律，以及行动与结果之间的关系 ，在数字空间中重建或模拟现实世界，为环境理解、状态预测和行动规划提供训练与推演的基础。

　　世界 学术界和产业界已从三维场景生成
、交互环境模拟、机器人行动等方向展开探索 。李飞飞创立的World Labs将空间智能称为“人工智能的下一个前沿”
，其Atlas模型可以处理文本 、图像
、视频和三维数据，生成新视角、深度图 、点云与三维场景
。谷歌DeepMind推出的Genie 2可以生成交互式三维环境 ，Gemini Robotics则尝试解决机器人在物理空间中的推理与操作问题。Meta发布的V-JEPA 2使用超过100万小时视频进行自监督训练
，并进一步探索对物理世界的预测和动作规划 。

　　中国企业也已入场
。2026年9月10日，高德发布ABot-Earth 0.7 ，并称其为全球首个3D原生城市世界模型。

　　该模型使用包含空间
、时间信息的时空数据训练
，可以把卫星图像或文字描述转化为可进入、可交互的三维场景，并在一个模型中完成从星球 、城市到街景地标的多尺度生成 。

　　据了解 ，该模型可在一块消费级GPU上
，用约10分钟生成公里级三维城市场景，结果采用3DGS（三维高斯泼溅）格式 ，相关能力已用于飞行街景2.0等民用产品
。

　　这些不同的探索都在回答同一个问题：人工智能能否从生成内容
，继续走向理解环境
、预测变化和支持行动。

　　空间理解因而不再是某项孤立的技术命题，而将成为智能汽车、机器人 、低空飞行和工业制造等领域共同需要的基础能力 。

　　没有时空基准 ，就没有空间智能

　　空间智能要理解现实世界，首先需要一把统一的时空标尺。

　　道路
、建筑、车辆和设备来自不同数据源
。只有被放在同一坐标和时间基准下
，模型才能判断距离 、先后、速度与运动关系，进而把感知转化为行动。

　　没有自主的时空基准 ，空间智能就如同一座建在他人地基上的房子：可以向上搭建
，但稳定性与主动权并不掌握在自己手中 。

　　北斗为中国提供了自主可靠的时空基准
。2020年6月23日，北斗三号全球卫星导航系统星座部署全面完成 ，可提供定位
、导航、授时和短报文通信等服务。中国由此成为世界上第三个独立拥有全球卫星导航系统的国家 。

　　中国卫星导航系统管理办公室2026年3月公布的数据显示
，北斗系统在轨运行卫星达到50颗，全球定位精度优于10米 ，测速精度优于每秒0.2米
，授时误差小于20纳秒
。自主运行 、连续服务和全球覆盖，使相关技术与应用可以建立在稳定
、可持续的时空基准之上。

　　这种基础能力正通过产业终端和应用网络进入现实世界 。《2026中国北斗时空产业发展白皮书》显示 ，截至2025年底
，具有北斗功能的各类终端产品社会总保有量超过22亿台（套），在国内重点行业的综合应用渗透率约为90%
。

　　今年全国两会期间 ，国家发展改革委主任郑栅洁明确表示，“十五五 ”时期
，中国将继续实施北斗规模应用工程，推动产业规模五年内突破1万亿元。

　　从汽车、手机到无人机和行业设备 ，北斗所提供的统一时空基准
，正在连接越来越多的物理终端和应用场景 。规模化使用又进一步放大了这一基础设施的价值
。

　　据高德公布的信息，其调用北斗卫星日定位量近万亿次 ，支撑日导航总里程90亿公里。

　　由卫星导航系统确立基准
，产业终端接入并传递时空信息，应用平台连接具体场景 ，北斗由此形成了从国家基础设施到现实应用的完整链条
，为中国空间智能研发和规模化落地提供支撑 。

　　场景是比较好 的裁判

　　当北斗能回答“在哪里 、什么时间
”，空间智能还要回答“正在发生什么
、下面 怎么办”。

　　与主要依靠离线数据训练的语言模型不同 ，空间智能必须在不断变化的环境中运行
。现实场景既是模型接受检验的地方
，也是技术产生实际价值的地方。

　　中国高密度的城市空间、复杂的交通网络和多样的产业形态，为相关技术提供了丰富的实践条件 。

　　道路通行 、客流分布和设备状态持续变化之下 ，真实需求提出问题，运行数据检验判断
，产品反馈推动迭代
。三维空间表达
、动态感知和时空推演等能力，就在这样的往复中逐步完善。

　　高德提供了一个观察样本 。其空间智能系统用二维路网描述道路、节点和可达关系 ，用三维信息呈现建筑 、楼层以及室内外空间
，再结合不同时段的人流
、车流、搜索 、导航和到访等信息，推演现实状态的变化
。

　　在道路交通场景中 ，中国安全生产科学研究院与高德共同推出“鹰眼守护 ”预警系统。该系统把车辆速度、位置变化和路网关系放入同一时空框架
，可识别前车急刹
、弯道会车等多类潜在风险，并向可能受到影响的车辆发出秒级提醒 。近来  ，该系统日均预警次数近2亿次
。

　　在城市立体空间中
，深圳龙岗“空中高德
”项目已构建覆盖全区388平方公里、600米以下空域的三维时空底座，汇聚地理 、通信
、导航、监视和气象等信息 ，支持航线规划 、碰撞预警与空域事件管理。

　　在生活服务领域
，高德扫街榜依据真实导航到店行为，将专程前往
、重复到访和本地人选取 等信号转化为生活决策借鉴  。上线一年 ，榜单累计服务用户超过8.8亿，导航到上榜商家的总里程达到366亿公里
。

　　相关应用也随中国企业进入海外市场。高德世界地图服务已覆盖200多个国家和地区
，支持78种语言；海外中文打车服务覆盖47个国家、1000多座城市 。不同国家和地区的道路结构 、地理信息与语言环境，使这些能力在跨地域服务中继续接受检验。

　　从道路交通
、低空治理到生活服务和海外市场 ，中国空间智能正在形成一条可辨认的路径：场景提出问题
，技术作出判断，应用检验效果 ，反馈再推动迭代
。

　　相关技术路线、评价标准和应用边界仍在演进。以北斗系统为基础
，中国正通过基础设施 、产业协同和应用实践推动空间智能进入现实场景，也为全球人工智能拓展现实应用提供借鉴 。

　　作为建设成熟
、功能完备、性能优越的全球卫星导航系统 ，近来 
，服务全球140多个国家和地区的北斗系统及相关技术，凭借“厘米级定位”“毫秒级感知 ”“纳秒级授时
”的卓越性能 ，将服务场景从大地拓展到太空
。

　　技术发展史一再提醒人们：实验室里的突破当然重要
，但一项技术最终能走多远，要看它能否在现实世界中找到用武之地。

　　空间智能的竞争 ，表面上是算法和模型的竞争，实质上也是基础设施 、应用场景与产业生态的竞争 。北斗在天
，提供自主时空基准；场景在地，检验并锤炼技术；产业协同 ，则要打通研发与落地之间的链条
。

　　这条路没有捷径可走
，但方向已经清晰。

（文章来源：瞭望东方周刊）