川觀智庫研究員 徐也晴
今年以來，機器人頻頻出現(xiàn)在運動場上，前有北京舉行人形機器人半程馬拉松，后有江蘇無錫舉辦具身智能運動會等，但它們的場上表現(xiàn)還不能完全滿足人們的想象。有觀點認為，主要因為機器人的發(fā)展“卡”在了“空間智能”上。
“空間智能”指的是機器在三維空間中的感知、理解和交互能力，決定著機器是否能像人類一樣行進、操作和決策。量子位智庫日前發(fā)布的《空間智能研究報告》（以下簡稱《報告》）顯示，目前自動駕駛和3D生成是空間智能最先成熟的領域，而具身智能的發(fā)展仍處于早期。但相較于生成式人工智能，空間智能的發(fā)展整體來說還是比較緩慢的。
《報告》解釋，數(shù)據(jù)體系成熟度是空間智能進展的關鍵。這里的數(shù)據(jù)涉及3D視覺類數(shù)據(jù)、物理世界交互數(shù)據(jù)，由于這樣的數(shù)據(jù)整體上比語言更復雜，因此對數(shù)據(jù)處理的要求也更高。也就是說，只有這類數(shù)據(jù)體系成熟后，空間智能的發(fā)展才能迎來爆發(fā)。
目前來看，自動駕駛是空間智能規(guī)模最大、最成熟的應用。《報告》認為，這一領域之所以能夠快速成熟，主要是因為大規(guī)模的自動駕駛車隊積累了龐大的數(shù)據(jù)，同時構建起了大模型的數(shù)據(jù)閉環(huán)。而3D生成受益于游戲、CG制作等行業(yè)，雖然有一定的數(shù)據(jù)積累，但目前開源數(shù)據(jù)已耗盡，如何持續(xù)獲得高質量的3D模型數(shù)據(jù)成為關鍵。同樣的，具身智能目前最?的瓶頸也在于數(shù)據(jù)，《報告》認為，擴展現(xiàn)實(XR)是目前訓練具身智能的關鍵數(shù)據(jù)采集?式，可以加速真機數(shù)據(jù)增長推動空間智能發(fā)展。
“AI教母”李飛飛曾表示，未來AI的核心在于“空間智能”，這是實現(xiàn)更高級AI應用的關鍵。針對國內空間智能的發(fā)展，上海市經(jīng)濟和信息化發(fā)展研究中心此前也提出相關建議，比如國內MR、AR等設備廠商在差異化的基礎上加速推出自己的產(chǎn)品；引導企業(yè)加速構建端云融合的空間智能全棧架構，賦能智能手機、智能眼鏡、智能汽車等核心移動終端，加速智能終端生產(chǎn)制造優(yōu)勢企業(yè)的集聚壯大。
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