近日，特斯联正式发布完整空间智能战略，构建以空间智能大模型（Space-Aware LM）为核心驱动的空间智能体（Space-Aware Agent），以实现空间智能落地实践，升级在大模型时代的全新空间智能体验。 　　

直接计算+间接计算：克服多模态数据理解对齐困境 　　

2024年以来，基础模型能力的不断跃迁，使得作为第三代AI核心方向的“空间智能”加速涌现。 　　

空间智能意指在动态三维世界中理解、推理、生成和行动的统一能力，在特斯联的视角中，其能力主要通过“空间要素”、“空间模型”、“空间智能体”三大核心要素实现，亦即：基于对物理空间内空间要素的感知、理解和处理，以空间大模型作为核心计算与推理引擎，使空间智能体具备自主决策、执行以及交互的智能能力，从而建立物理世界与数字世界的无缝链接和融合，进而实现万物互联、跨越虚实、空间觉知的AI能力。 　　

推动空间智能落地，其关键在于让空间参与智能计算。然而，在与三维物理世界交互的过程中，空间内多模态数据天然的异构性、语义差异及空间动态性则使空间要素的词元化和语义对齐成为使空间参与计算的核心难点，乃至空间智能在全球范围内发展所面临的先决挑战。针对这一挑战，基于过往近万项目积累的多模态数据沉淀及工程经验，特斯联采用“空间大模型”（直接空间智能计算）与“模型+系统融合”（间接空间智能计算）并行的路径。 　　

空间大模型（直接空间智能计算）：将空间信息直接融入大模型内部进行计算和推理的技术路径，空间信息本身（如状态、位置、关系等）可直接作为模型训练和推理的输入，使模型原生地理解和处理空间概念。 　　

模型+系统融合（间接空间智能计算）：将模型（或多模态模型）与外部空间数据系统连接的技术方向。大模型通过调用外部工具或服务来获取和利用空间信息，将这些外部空间数据直接作为输入信息参与大模型推理和决策。 　　

基于该两种并行路径，空间要素得以支持空间大模型（Space-Aware LM）全面理解空间信息并辅助计算决策。采用两种并行路径的优势在于，既能保证空间计算的快速、高效和全面，又能保证空间推理的高可靠性。 　　

空间智能体的核心能力

1. 空间生成：利用传感器和物联设备，快速构建数字平行世界，模拟物理空间。
2. 空间感知：通过收集和分析空间数据，感知空间结构、环境和动态变化。
3. 空间交互：通过自然语言处理等技术，与人类进行交流，理解意图并提供反馈。
4. 空间执行：执行物理设备的操作，实现物理世界的反馈和任务执行。
5. 智能进化：通过数据积累和行为学习，不断提升空间理解和任务执行能力。

“N+1+1+5”空间智能服务体系

• N个多维空间要素：包括空间信息、图像、视频、人员行为、语言、动作、物联状态等。
• 1个空间大模型：进行推理决策，全面掌握空间信息及数据。
• 1个空间智能体：统筹广泛的空间服务系统，实现服务的智能化。
• 5大类型服务空间：楼宇空间、社区空间、园区空间、城市空间以及多类场景空间。

空间即服务（Space as a Service）

空间智能指数（SAI指数）

1. 空间交互密度：可交互要素的数量。
2. 空间协同广度：可联动系统的广度。
3. 空间服务精度：定位精度、识别准度、响应速率。
4. 空间智能应用价值：智能服务的实际应用价值。

未来展望

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