如视新知｜带你走进【空间智能】的世界

2024年，人工智能领域掀起新热潮——被誉为“AI教母”的斯坦福大学教授李飞飞宣布将研究重心转向空间智能（Spatial Intelligence）。李飞飞认为，空间智能将是AI进化的下一站，未来的AI系统必须像人类一样理解三维空间的物理规则与动态关系，才能实现真正的通用智能。空间智能技术也被评价为“让AI真正理解物理世界的关键”，其潜力覆盖自动驾驶、机器人、虚拟现实等万亿级市场。

空间智能：打开三维世界的认知之眼

什么是“空间智能”？

空间智能的本质是AI系统通过多模态感知（视觉、激光雷达、惯性测量等）获取三维空间的几何结构、物体语义属性及动态变化规律，并基于时空推理实现自主决策的技术体系。也就是说将物理空间转化为可计算、可交互的“智能场域”，最终实现从“被动感知”到“主动预判”的跨越。

对于人类来讲，在闭眼感知空间的时候，通过零散的感官信号（比如触碰到桌角、听到脚步声的回声）在脑海中拼凑出环境轮廓，但这种能力存在明显局限——它依赖个体经验、范围狭窄且无法量化。而空间智能就像给机器装上了“空间大脑”，让计算机像人类一样感知和理解三维空间。

比如，一台扫地机器人不仅能绘制房间地图，还能识别地毯材质自动切换清洁模式，甚至记住“儿童房玩具区需绕行”；

智能绘制及识别（图片由AI生成）

再比如车载AI通过融合激光雷达点云与摄像头图像，不仅能识别前方卡车的三维轮廓，还能计算其盲区范围，实时提示“右侧超车存在碰撞风险”；

智能识别及计算、提示（图片由AI生成）

一家数字化超市不仅能展示货架位置，还能根据顾客行走路线分析“爆款区”热度，自动建议商品陈列优化方案。

展示及自动建议（图片由AI生成）

三维重建与空间智能：数据基石与认知升级

上述应用场景的实现，都面临一个根本性挑战：如何获得与现实世界1:1对应的空间认知能力并将其应用到现实场景中。这正是三维重建技术存在的价值——三维重建是空间智能不可或缺的数字底座和智能决策基础。

三维重建为空间智能提供了高精度、多模态的“感官数据”，空间智能的“超级大脑”通过深度学习从数据中提炼空间语义、预测动态变化，甚至自主生成优化方案。

两者共同推动物理世界的数字化、智能化升级，从 “感知空间” 迈向 “认知空间”“决策空间”。二者的协同进化形成闭环：三维重建技术越精细，空间智能的决策越可靠；而空间智能的需求又倒逼三维重建向轻量化、实时化突破。

三维重建是空间智能不可或缺的数字底座

如视持续探索数字空间智能化发展

作为数字空间综合解决方案引领者，从2019年正式对外发布AI讲房起，如视便开始了在AI领域的探索和深入。

目前，如视拥有超过4700万+的全球最大三维空间数据库，数据覆盖九大行业及其细分领域，丰富度极高的海量真实数据，正是如视AI能力应用的基石和优势。

在空间智能领域，如视已经取得诸多业界创新的成果，应用到房产、工业等多行业、多场景中。

空间搜索

基于空间搜索及定位技术，如视为用户提供了VR空间路线引导的能力，通过摄像头捕捉真实世界的图像，并与VR进行即时匹配与处理。

基于实时定位，它能够实现秒级动态规划路径，且直观地为用户显示导航路径、指示箭头和地标等信息，让用户轻松了解自己的位置和前进方向。

应用于工业场景，可将安全隐患识别响应时效缩短至秒级，重新定义空间交互范式。

地理、物品标签与自动路线规划

空间理解

在空间理解层面，传统AI识别技术只能看见物体或文字，如视的空间理解能力则更进一步：VR物品识别能力可以定位并识别VR中清晰可见的物品，高效输出空间中的物品列表、每个物品在空间中的具体位置、物品的最佳观测点位和视角，以及物品自动截图和轮廓等。目前这种产品能力已广泛应用于房产交易行业的物业交割等场景中。

如视的VR物品识别、标注产品能力

空间测量

而如视的空间测量能力将测量技术推至新高度，引领着从人工丈量到AI“毫米眼”的转变。例如庞加莱智慧量房在家装设计场景可实现套均测量仅约4分钟，实时解算输出空间结构；且全流程自动化并15分钟自动输出CAD，为用户提供更加快捷、准确的测量服务，赋能建筑设计领域。

庞加莱智慧量房技术

从硬件到平台，从感知物理空间的几何结构到理解其深层语义逻辑，如视正以创新者和前瞻者的姿态加入空间智能的革命，未来，如视将持续探索空间智能领域的多样可能性，推动更多产业的智能化变革。