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當前，大模型技術正通過架構革新與多模態融合，重構空間智能發展的底層邏輯，推動其從實驗室走向產業化應用。傳統的人工智能方法關注處理結構化數據和遵循預定義的規則。然而，空間智能的出現就是爲了處理物理世界因多樣性、複雜性導致的更爲細緻的空間推理。通過空間智能，機器可以用類人的方式與周邊環境進行3D立體互動，並進行解讀；無可爭議的是深度學習模型已在各種計算機視覺任務中有了很多出衆的表現，但其面臨的挑戰，例如，怎樣集成多種數據類型並同時執行復雜任務就顯得尤爲突出。

我們與特斯聯國際總裁、特斯聯首席科學家、AI Lab負責人邵嶺博士，就空間智能及衍生話題，諸如多模態數據融合等進行了探討。

特斯聯國際總裁、特斯聯首席科學家、AI Lab負責人邵嶺博士

邵嶺博士在人工智能領域有着數十年的前沿探索經驗。他表示，空間智能是人工智能和三維世界交互的能力，它通過感知、導航、操作、推理和環境生成等多種形式展現，並依賴於計算機視覺、深度學習、三維表示學習、多模態學習等多種算法和技術來實現，而特斯聯正在將所有的模態數據統一到同一個語義空間，結合大模型的預訓練和強化學習技術，研發與用戶場景對齊的多模態融合空間智能大模型，並打造類人思考、長期記憶、個性化的AI智能體。

空間智能的實現依賴於多種算法以及包括計算機視覺、機器學習和機器人學等領域的技術。比如，空間智能的感知能力依賴於計算機視覺和深度學習，這是空間智能的基礎；空間理解方面，爲了理解三維結構，AI模型需要處理三維數據，依賴於三維表示學習來學習物體的幾何和拓撲結構；在空間智能的推理方面，爲了理解圖像中的語義和空間上下文，並進行空間推理，需要利用視覺-語言模型(VLMs)，強化學習(RL)技術；空間智能的執行能力則依賴於具身智能和環境模擬，在模擬的三維環境中訓練AI智能體，使其能夠學習導航和與環境交互。

邵嶺博士表示，空間智能是人工智能和三維世界交互的能力，它通過感知、導航、操作、推理和環境生成等多種形式展現，並依賴於計算機視覺、深度學習、三維表示學習、多模態學習等多種算法和技術來實現。在這些技術中，有的技術已經發展多年相對成熟，有的學術和產業界纔剛剛開展研究，還需要更多時間共同推進和突破。

他透露，特斯聯在計算機視覺和深度學習、視覺-語言模型、強化學習、3D仿真、環境模擬等技術領域有多年的研發經驗和技術積累，相關技術已應用於多個項目、解決方案和產品中。此外，依賴在行業數據理解、數據處理及多模態領域多年的研發經驗，他說，“我們正在研發AIoT領域的多模態空間智能大模型，融合多種端側設備採集的多源異構數據，具有強大的空間感知、環境理解和因果推理能力，能夠直接從傳感器數據生成控制指令，從而實現更智能、更高效的場景決策和執行方案。”

恰如吳志強院士所提到的，“智能的未來，不屬於一箇中心。它屬於多重大腦、多類代理、多元視角的協同網絡。”邵嶺博士強調，如同在自然界一般，真正的智慧在多樣性與分佈性中繁衍，AIoT基因則使特斯聯在多模態數據的採集沉澱、軟硬件一體化、場景理解、生態系統構建等層面積累了一定的先發優勢。

他透露，特斯聯廣泛部署的AIoT端側設備，爲獲取海量、多樣化、細粒度的時空數據提供了有力支持，能有效減輕空間智能發展中的數據不足問題。一方面，部署在不同位置和空間的AIoT端側設備能夠捕捉到細緻、實時、全方位的環境信息；另一方面，覆蓋多個區域和不同應用場景的設備得以收集到更具多樣性的數據，這種多樣性有助於空間智能模型的魯棒性和泛化性。目前，基於端側AIoT產品，特斯聯已有能力採集、分析文本、視覺（圖像、視頻）、聲音、環境（溫度、溼度、光照、氣壓等）、位置（GIS座標）、生物、電信號等數十種模態的數據。

同時，特斯聯也在利用動態自適應時序同步技術實現不同模態數據之間的對齊——將所有的模態數據統一到同一個語義空間，結合大模型的預訓練和強化學習技術，打造與用戶場景對齊的多模態融合空間智能大模型。

特斯聯國際的下一步研發計劃，以滿足中東和海外市場需求爲目標，基於前期在行業市場中積累的數據、經驗和技術，打造系列專用的AI智能體，進一步增強中國產品和解決方案在海外市場中的價值和競爭力——這包括研發面向移動終端（智能可穿戴設備、機器人等）的智能體HALI，以及應用於智慧建築、智慧園區和智慧能源的空間智能技術等。

短期內，研發用於移動終端的AI智能體（HALI），爲智能可穿戴設備和機器人等產品構建類人思考、長期記憶、個性化等核心能力，進一步提高這些產品的交互能力和智能水平，爲個人和企業用戶帶來更高價值。

長期內，從專用的AI智能體出發，逐步向通用智能體方向發展。探索高維空間智能、自主學習、及多智能體等核心技術，實現智能體對複雜行爲和意圖的高級空間感知、理解和預測能力，並將這些技術能力應用於廣泛場景，進一步擴大中國科技在全球產業鏈中的優勢。

（免責聲明：投資有風險，請謹慎投資。該文稿不代表中國基金報觀點，不構成任何投資建議。）

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