[智能应用]时空智能是人工智能推动社会进步最重要的智能 [复制链接]

蒋立冬 AI 图
1纳秒等于10的负9次方秒，这是人类无法自然感知的时间刻度，却是机器世界的精密脉搏。机器在数据高速运转时，毫秒之差就可能引发连锁误差。
5月21日，在2025全球时空智能大会期间，千寻位置CEO陈金培表示，纳秒级的授时对于机器而言至关重要，在机器中，纳秒和毫秒是普遍存在的。时空智能不仅是空间感知，更是时间协同。“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。”
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。它关注物理世界中对象、事件和环境在时空维度上的状态、关系及动态变化。
“人工智能最早是由计算机专家做出来的，计算机那么强的能力，AlphaGo下棋把人类打败了，加上大模型，搞具身机器人、研究、写文章，都比人快，我们认为这很重要，推动了人类社会进步。”中国科学院院士、中国工程院院士李德仁表示，而时空智能是人工智能必须首要关注的一个领域，因为它研究的是人类物质世界，它是处理好人和自然协调发展的关键。时空智能是人工智能之中推动宇宙和社会进步最重要的智能。“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。按照辩证唯物主义，整个宇宙社会的进步是在运动的物质世界，不要局限于互联网上做的一些动作。”
社会的每一次进步都离不开人类对时间和空间的认知能力提高。在数字化和智能化浪潮中，计算网、时空网、互联网是三个重要基础设施。陈金培表示，时空网产生物质世界的数据，互联网传输数据，计算网处理数据，三者令数字世界和真实世界基础设施实现闭环。“时空智能会变成智能化中的一个核心能力。今天我们讲智能化、思维链、推理链，但我认为时空感知的链条和能力是智能化里不可或缺的。”陈金培表示，无论是高级辅助驾驶还是机器人，这些设备具备决策能力，同整个现实世界的交互性得到了明显加强。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”。时空智能是帮助人工智能真正向人类看齐的一项必不可少的能力。
尽管时空智能快速发展，但仍面临数据获取与治理复杂、核心算法模型待突破、技术融合集成困难、产业机制与商业模式不完善等多方面挑战，制约其潜力的充分释放。
《时空智能技术与应用白皮书》显示，时空智能与AI大模型深度融合难，如何将时空数据作为大模型主流语料、如何构建匹配时空数据特性的计算框架和AI方法等基础性问题尚待突破。在产业层面，现有合作模式多停留在传统的项目集成阶段，易导致低水平竞争和内卷，底层技术的推广应用受到限制，产业生态尚未形成有效协同。与此同时，时空智能应用开发门槛高，长尾场景应用存在“碎片化”问题，部分城市数字底座设施面临重复建设。
为此，《白皮书》建议，要关注时空智能发展可能带来的数据隐私、算法偏见等伦理问题，建立健全法律法规和监管框架。研发适应时空数据特点的AI计算框架和预训练大模型，提升模型对时空关系的理解与表达能力。利用GeoAI（地理空间人工智能）、大规模时空知识图谱、多模态时空大模型等新一代智能基础能力，增强模型可解释性。同时构建开放合作生态，鼓励产学研用深度合作，通过商业化应用项目牵引，形成从数据、算法、软件到服务的完整产业链和解决方案。发展时空智能平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）模式，降低应用门槛，避免重复建设。推动建立以时空数据流通复用为核心的商业模式，促进数据要素的规模化流通和价值释放。

蒋立冬提到的AI图和纳秒级授时的重要性，揭示了时空智能在现代机器和人工智能领域的核心地位。以下是对这段描述的总结和解释：

1. 纳秒级授时的重要性：
   - 纳秒（10^-9秒）是人类无法自然感知的时间刻度，但对于机器来说却是至关重要的。在数据高速运转的机器中，毫秒级别的误差都可能引发连锁反应。

2. 时空智能的定义：
   - 时空智能是基于统一、高精度的时空基准，融合多源感知数据，并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。它关注物理世界中对象、事件和环境在时空维度上的状态、关系及动态变化。

3. 人工智能与时空智能的关系：
   - 人工智能的发展不仅依赖于大数据和大模型，还需要时空智能来处理人与自然的协调发展。时空智能是推动宇宙和社会进步的重要智能之一。

4. 数字化和智能化浪潮中的基础设施：
   - 在数字化和智能化浪潮中，计算网、时空网、互联网成为三个重要的基础设施。时空网负责产生物质世界的数据，互联网负责传输数据，计算网负责处理数据。

5. 时空智能的挑战：
   - 尽管时空智能快速发展，但仍面临数据获取与治理复杂、核心算法模型待突破、技术融合集成困难、产业机制与商业模式不完善等多方面挑战。

6. 《时空智能技术与应用白皮书》的建议：
   - 关注时空智能发展可能带来的数据隐私、算法偏见等伦理问题，并建立健全法律法规和监管框架。
   - 研发适应时空数据特点的AI计算框架和预训练大模型，提升模型对时空关系的理解与表达能力。
   - 利用GeoAI、大规模时空知识图谱、多模态时空大模型等新一代智能基础能力，增强模型可解释性。
   - 构建开放合作生态，鼓励产学研用深度合作，通过商业化应用项目牵引，形成完整的产业链和解决方案。
   - 发展时空智能平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）模式，降低应用门槛，避免重复建设。
   - 推动建立以时空数据流通复用为核心的商业模式，促进数据要素的规模化流通和价值释放。

这些信息提供了对时空智能在现代技术中作用和挑战的深入理解，并指出了未来发展的方向。

时空智能：人工智能推动社会进步的关键力量
主要子主题及分析
1. 时空智能的定义与内涵
定义或解释：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，关注物理世界中对象、事件和环境在时空维度上的状态、关系及动态变化。
关键事实、趋势或最新发展：在2025全球时空智能大会期间，李德仁院士指出时空智能是人工智能必须首要关注的领域。当前，时空智能不仅涉及空间感知，更强调时间协同，在机器人智能化发展中作用日益凸显。
重大争论或不同观点：暂无明显不同观点，普遍认可其在人工智能领域的重要性。
现实例子：国家海洋环境监测中心牵头的塑料垃圾海洋泄漏精准监测及阻控清理技术项目，基于时空智能技术实现高效数据处理和智能决策，减少海洋环境污染。
2. 时空智能与人工智能的关系
定义或解释：时空智能是人工智能的重要组成部分，若将人工智能比作负责思考和决策的“大脑”，那么时空智能就是负责感知和行动的“小脑”，是帮助人工智能真正向人类看齐的必不可少的能力。
关键事实、趋势或最新发展：随着AI的发展，机器人智能化水平迅速提高，时空智能若跟不上，将严重制约机器人的智能化。时空网、计算网和互联网共同构成数字化和智能化浪潮中的重要基础设施，实现数字世界和真实世界基础设施的闭环。
重大争论或不同观点：暂无明显争论，业界普遍认同两者紧密关联。
现实例子：高级辅助驾驶设备具备决策能力，与现实世界交互性加强，依赖时空智能实现精准感知和行动。
3. 时空智能的应用领域
定义或解释：时空智能广泛应用于多个领域，如环境监测、城市规划、智能交通、机器人等，为各领域提供决策支持和智能化解决方案。
关键事实、趋势或最新发展：在环境监测方面，助力海洋垃圾监测与清理；在智能交通领域，为高级辅助驾驶提供支持；在机器人领域，提升机器人的智能化水平。
重大争论或不同观点：在一些特定应用场景中，对于时空智能的精度和可靠性存在一定争议。
现实例子：大疆发布的小型行业无人机Matrice4系列，应用AI自动检测车辆、人员等功能，体现了时空智能在商业领域的应用。
4. 时空智能发展面临的挑战
定义或解释：时空智能发展面临数据获取与治理复杂、核心算法模型待突破、技术融合集成困难、产业机制与商业模式不完善等多方面挑战。
关键事实、趋势或最新发展：《时空智能技术与应用白皮书》显示，时空智能与AI大模型深度融合难，现有合作模式多停留在传统项目集成阶段，易导致低水平竞争和内卷，产业生态尚未形成有效协同。
重大争论或不同观点：对于如何突破这些挑战，不同专家和企业有不同的看法和建议。
现实例子：部分城市数字底座设施面临重复建设，时空智能应用开发门槛高，长尾场景应用存在“碎片化”问题。
5. 时空智能的发展建议
定义或解释：为推动时空智能的发展，需要关注伦理问题，建立健全法律法规和监管框架，利用新一代智能基础能力增强模型可解释性，发展相关服务模式降低应用门槛，推动建立以时空数据流通复用为核心的商业模式。
关键事实、趋势或最新发展：《时空智能技术与应用白皮书》提出了一系列发展建议，如利用GeoAI、大规模时空知识图谱、多模态时空大模型等。
重大争论或不同观点：对于具体的实施方式和优先级，可能存在不同意见。
现实例子：发展时空智能平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）模式，可降低应用门槛，避免重复建设。
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