人工智能当前发展最大的瓶颈和障碍是，缺乏时间和空间的感知。

在人类走向人工智能的大背景下，一个新的赛道正在站上时代的风口。

5月21日，全球时空智能大会（WGDC25）在北京开幕，国家最高科学技术奖获得者、中国科学院院士、中国工程院院士李德仁在会上发出呼吁，我们的科学要走向时空智能，“人工智能时代，时空智能应该得到应有的重视。”去年，李德仁院士还正式提出了时空智能学。

作为时空智能的首倡者，千寻位置CEO陈金培对李德仁院士这个观点深表赞同。他认为，社会每一次进步都跟人类对时间、空间的认知能力密不可分，从最早的看星星判别方位，到指南针开辟大航海时代，到后来的卫星导航让人类可以去到世界的任何角落，每一次的人类进步都是对时空能力的一次跃迁。而时空智能也将极大延伸人类智能的能力，它会成为帮助人工智能真正向人类看齐的一个必不可少的东西。

有趣的是，在同一日举办的BEYOND国际科技创新博览会上，阿里云创始人王坚院士也把目光放在了太空计算上，强调太空互联网的核心是突破传统卫星仅与地面交互的限制，最终服务于深空探测、实时地球观测等场景。

这些行业盛会和业内大咖的观点背后，与时空智能相关的产业正悄然兴起。

不难发现，从具身智能到3D生成、MR、世界模型等一系列产业热点，都在指向同一个趋势：技术的发展不再只是影响数字世界，如何打通数字世界和物理世界成了下一个关键。

从产业变革的轨迹来看同样如此，早期的“互联网”搭建起数字世界的初步架构，而前几年的数字化转型浪潮下，全球云厂商搭建了服务企业的“计算网”。如今，连接虚拟世界和物理世界的基础设施的“时空网”，正在成为新的核心基础设施。

01

大咖频频涌入，时空智能伴随AI持续升温

时空智能是以统一、高精度的时空基准为基础，融合多源感知数据，利用人工智能算法进行建模、推演、预测和决策支持的技术体系。它超越了传统二维视觉的局限，赋予机器对空间的深度认知，使其能够像人类一样在复杂的三维世界中导航、操作和决策。

2024年初，有“AI教母”之称的李飞飞的创业方向引起业内的极大关注，她公布了AI领域新的创业项目World Labs。这个项目没有去做彼时最热闹的大语言模型，而是选择进军全新的时空智能赛道。

李飞飞认为，未来的AI应该具备时空智能，能够理解和与3D世界互动，这将推动AI的能力超越当前的水平。去年底，李飞飞发布时空智能模型，实现一张图即可生成一个3D世界。

无独有偶，另一位AI大佬，英伟达创始人黄仁勋也把目光投向了“物理AI”。

黄仁勋认为，当前许多AI系统并不真正理解物理定律，也无法以物质世界为基础。AI的新一轮浪潮将是物理AI，它们能够执行与智能生物体相似任务的实体系统，能够协同进化机体的控制、形态、动作执行和感知能力。

去年以来，一批创业公司在面向时空智能推出产品，其中既包括面向具身智能做训练的数据集，也有旨在认知物理世界、具有行动和执行能力的空间智能模型。

而作为最早进入时空智能赛道的企业，千寻位置今年4月宣布完成了新一笔融资交割，整个B轮融资合计已超10亿元，估值据悉已经接近170亿元，出资方包括北京、上海、株洲、无锡等地的国资，成为行业里的当红独角兽。

仿佛一夜之间，时空智能相关领域走到爆发前夜。

业界观察，这一方面与大语言模型在技术路线上固有的一些能力缺陷有关。

正如Meta首席科学家杨立昆(Yann LeCun）所言，当前的LLM技术存在“理解逻辑能力极其有限”、“无法对物理世界建模”、“无法形成持久记忆”等缺陷，因此他提出要构建世界模型，让AI能够像人类一样，借助观察和体验，循序渐进地学习认知这个世界，从而形成“常识”。一些时空智能企业的产品，也十分强调”物理正确”特性，以区分大语言模型无法准确刻画物理世界的缺陷。

简言之，人工智能当前发展最大的瓶颈和障碍是，缺乏时间和空间的感知。北京智源人工智能研究院院长王仲远认为，这是人工智能接下来需要重点突破的方向，“当它一旦突破了，对于人类社会，对于物理世界会带来很不一样的变化。”

另一方面，这股时空智能热潮与大模型的应用落地趋势密切相关。

当下产业界并不把大模型局限在数字世界，各行各业都在探索把大模型应用到产业一线中的场景和路径。从工业制造到港口矿山、医疗教育，几乎各个领域都想用大模型来实现产业革新。

行业里这种强烈的改造物理世界的热情，使得人们积极探索时空智能技术，希望实现对当下AI能力的超越。

02

最“勤奋”的布道者，乘AI风口而起

时空智能的概念最早出现在2019年。当时，千寻位置首次在全国各大机场，打出了时空智能的线下广告，成为这一概念的首倡者，也是布道者。

“厘米级定位、毫米级感知、纳秒级授时”，这是当时的广告词。

当年的一个时代背景是，数智化进程加速，各类场景对设备的需求不再局限于简单的手机定位或者地图导航。千寻认为，更加精细的时间和空间信息会变成智能化能力里非常核心的一个能力。

千寻位置CEO陈金培透露过一个细节，在以机器视觉为主导的AI时代，阿里云创始人王坚曾给他打过一个电话，让他解决摄像头的数据难题，希望摄像头的每一帧数据都有时间和空间标签。

在当时智慧城市的建设潮中，只有拥有完整的时空信息才足以将这些物理世界的信息串联起来，形成一条完整的数据链。

而6年过去，乘着AI与数实融合的浪潮，千寻位置所定义的“时空智能”早已不局限于此。

在多个公开场合，陈金培强调，在AI数实融合的过程中，时空智能是打通物理世界和实体世界最必不可少的桥梁——各类智能机器在不同场景里运转时，需要进行大量的时空规划、决策和控制。本质上这是一个在数字世界里以数字信息来驱动物理世界行动的过程，而时空智能的能力能让各类机器完成时空感知、计算和协同。

今年，不少知名的具身机器人的公司都来主动与千寻接洽。原因就是人形机器人的时空感知和控制能力比较薄弱，还不能完全把数字世界里的智能变成在实体世界里的行动。

千寻位置今年4月推出了机器人时空智能三体开发套件SpatiX，在感知层面融合了多源定位技术，构建室内外无缝衔接的感知网络。在路径规划阶段，千寻位置还为机器人提供高精度的环境感知和地图先验信息，帮助机器人合理地进行路径规划和自主行动，避开障碍物并顺利到达目标位置。比如在危险区域，巡检机器人可以精准识别设施、发现可疑问题。

除了具身智能，时下最火热的低空经济成为了时空智能的热门应用领域之一：当空中的飞行器越来越多，要如何确保安全？

千寻位置的解题思路是，除了依靠无人机本身的视觉、雷达等传感器避障外，更需要航路规划能力。基于时空智能驱动的3D数据地图航路设施的动态调度能力，避免飞行冲突，提高空域利用率。同时结合AI合理安排飞行路线和作业计划，减少设备闲置和空驶里程，并以具有完好性的时空信息，保障安全。

目前，华为、荣耀、小米、大疆、哈啰出行、美团（电）单车、鸿蒙智行、广汽埃安、小鹏、理想、一汽、国家电网、南方电网、宁波舟山港、国机集团等企业都已使用千寻的时空智能服务。

03

服务于“机器人”时代

5月21日大会现场，陈金培也提到了当年的那幅广告。他依然是那个最坚定的时空智能布道者。

“千寻天生是一家为‘机器人’而生的公司，希望能为各种各样的机器人提供能力，并不直接服务于自然人。”在陈金培看来，汽车是装了轮子的机器人，飞机是装了翅膀的机器人，其他场景里应用的智能设备，统称为机器人。

然而成立前几年，千寻位置受到了不少质疑。“当时无人巡检、自动驾驶等需求场景还没有出现，市场上有人并不需要时空智能基础设施。”

如今，经历十年如一日的投入，一家时空智能基础设施级的公司呼之欲出。

早在2015年，千寻位置响应北斗卫星导航系统落地应用的国家战略、顺应万物智能时代对时空信息的市场需求，开启创业历程，是行业内最早布局时空智能的公司。

踏入“无人区”，千寻主要做了两件事。

第一，是把时空服务变成大规模公共服务。他们从电网的运行模式里汲取了灵感，让使用者“随需而用”。于是他们第一次在云计算和大数据基础上，建设了由天地协同、异构冗余的增强服务与大规模互联网服务平台组成的时空网。

截至目前，千寻位置已建设遍布全球的6000多座GNSS星基/地基增强站——这是全球规模最大的卫星增强系统，从地面和太空同时为空地用户提供精准、安全、可靠的时空智能服务，核心算法全部自研。

第二，是让各类机器除了能对时空进行感知外，还可以进行计算和控制。于是，千寻自研了云-端同源的芯片，打通时空智能全链路能力。

比如太阳地磁暴频发带来的电离层干扰，影响数以亿计的高精度定位智能终端的正常运转。千寻位置推出全球首个用于推测电离层的大气推理AI大模型，可以让用户直接“连接”上千寻平台，基于长达10年积累的数据能力，预测未来3天的电离层活跃情况并反演其变化。

千寻位置还融合时空智能、视觉智能、AI大模型、边缘计算等多项技术，发布了巡检视觉大模型，目前已具备40多种类别道路病害和道路设施AI检测能力。

“无论是高级辅助驾驶的汽车还是无人机还是具身机器人，它们今天同整个现实世界的交互性得到了明显加强。”陈金培非常强调“落地性”。

如果说人工智能是负责思考和决策的“大脑”，那么时空智能就是负责感知和行动的“小脑”。 陈金培认为， “在AI加持下，机器人的智能化水平迅速提高，如果时空智能跟不上，将严重制约机器人的智能化。”

从大规模时空智能操作系统的研发到Data as a Service(DaaS)的数据即服务模式的设计，千寻位置目前已经成长为一家以北斗和时空能力为核心的云计算和大数据公司，将“星地一体、云芯一体、软硬一体”的三体技术能力，赋能于AI、机器人等前沿技术领域，在通用人工智能（AGI）目标下，千寻位置能够提供更多技术能力和价值。

谈及时空智能的未来趋势，千寻位置首席科学家冯绍军认为，需要将人工智能大科学模型的能力、云边计算技术、与时空数据处理和分析相结合，有一个综合类型的时空大模型。

“以智能导航大模型为例，导航过程中，我们如何把时空协同起来？遇到未知或不确定的场景，需要用智能大模型来帮助我们，尤其是智能驾驶领域等，需要有一个可信的智能导航大模型，才能真正支持无人系统的时空智能。”

“接下来我们要超出计算机界，引发各行各业的人都来关心时空智能，从人工智能的大数据、大模型、互联网走向物联网，突破我们研究的范围，要研究运动的物质世界。”李德仁说。