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爆火的空間智能到底是什麼?

2025-03-03 简体 HK SG TW

今天小編分享的财經經驗:爆火的空間智能到底是什麼?,歡迎閲讀。

文 | 王智遠

最近,跟朋友聊天,總能聽到 " 空間智能 " 這個詞。

但一問到它到底啥意思,大家開始打馬虎眼了。懂點的人一解釋就亂成一團,自己還陷進去了;不懂的人聽着專業名詞,直接暈菜。

因此,我想用最簡單的方式,分享下「空間智能」。

空間智能,説白了,就是在我們大腦裏 " 玩轉 " 空間的本事。想象一下,有一個物體,你想看看它什麼樣,是不是要 360 度轉一圈,才能知道。

還有開車看地圖,是不是先導航到終點,然後把地圖縮小,看看整個脈絡再出發?裝修房子更是如此,得從上帝視角看看俯視圖,才能發現布局有沒有問題。這些,都是靠空間智能來搞定的。

簡單來説,空間智能,是我們處理空間關系的能力。如果要一句話給别人通俗的講清楚,我會説:空間智能,像你在腦子裏面把某個物品 3D 還原的過程。

最近," 杭州六小龍 " 火了,空間智能概念也跟着熱了起來。那它到底是咋來的呢?

説起它的歷史,也挺有意思。遠古時代,祖先們沒有導航工具,靠腦子記圖形、靠眼睛認識方向,打獵時要追上獵物,回家時要找到路,這些都離不開空間思維。

後來,人類開始蓋房子,畫地圖,空間思維變得越來越重要了。

1940 年,心理學家愛德華 · 托爾曼(Edward Chace Tolman),它提出提出了一個理論:認知地圖。主要研究人和動物是如何在空間内找到自己位置。

到 1983 年,美國心理學家霍華德 · 加德納(Howard Gardner)在他的書《心智的框架》裏,把空間智能列為人類九大智能之一。他説,空間智能不只是認路,還和畫畫、設計、解決問題這些能力都有關系。

所以,直到 20 世紀,科學家們才開始研究它,從那以後,空間智能有了科學定義。不過,空間智能發展,可不是靠閉門造車,技術的進步和社會的需求,是它成長的「助推器」。

先説説技術這塊,大概經歷了三個關鍵階段:

古代。有了地圖和指南針,人類一下子就能在地球上 " 摸清 " 方向,導航能力直接飛躍。 文藝復興時期。畫家通過透視方法,建築師開始設計各種復雜建築,這時,人們的想象力才更上一層樓。 現代。計算機出現後,整個局面被改寫,從設計軟體(比如 CAD)、地理信息系統(GIS),到虛拟現實(VR)和自動駕駛技術,空間智能成了背後的核心支撐。

技術每一次進步,都把空間智能往前推了一大步。

再來説説社會需求。古代人為了生存,靠腦子裏的 " 地圖 " 在復雜環境裏打獵、找路,這是本能。到了工業時代,人們為了蓋房子、修路,得靠精準的空間規劃和設計來謀生。

現在呢,城市化進程加速發展,空間規劃變得越來越復雜,建築師、工程師、城市設計師這些職業,都離不開空間智能。

設計一座高樓大廈,團隊得先在圖紙上 " 搭 " 一遍,看看整體框架合不合理;規劃一條地鐵線路,得考慮怎麼在地下穿來穿去,又不和其他設施衝突。

不光這些專業領網域,日常生活也離不開空間智能。用導航找路、看裝修效果圖,這些看似平常的活動,其實都在考驗你的空間能力。

更重要的是,空間智能和當下很火的 STEM 領網域(科學、技術、工程、數學)關系特别緊密。研究表明,空間能力強的人,學數學和科學更容易出成績。

所以,教育界也越來越重視從小培養孩子的空間思維能力。明白這些,你就知道為什麼一句話講不清楚空間智能了。

因為,如果只説它用來看設計的,難免有些草率;如果説它不是單一技能,貫穿生活、技術、職業,又難免太概念化,因此,我們必須從根源、技術發展和生活中的應用出發,才能理解它。

明白來龍去脈,再往下挖一挖,看看它怎麼運作。

空間智能的核心邏輯理解上很簡單:系統先 " 看懂 " 空間,再 " 搞定 " 任務。具體來説,一個系統得先知道周圍是啥樣,再弄明白該怎麼處理,最後去執行任務。這背後有四步:

空間感知:系統通過傳感器 " 看清 " 周圍環境,比如自動駕駛汽車檢測前方行人和路邊障礙物。

空間表示:将感知到的信息轉化為系統能理解的 " 地圖 ",比如生成路況的 3D 模型。

空間推理:系統基于 " 地圖 " 進行分析和決策,比如規劃一條避開障礙物的路徑。

執行:将決策轉化為實際動作,比如汽車按規劃路線行駛,機器人按計劃移動。

這四步環環相扣,缺一不可。實現這四步的關鍵技術包括:傳感器、計算機視覺、AI 算法、以及 3D 建模和地理位置信息系統(GIS)。

等等。這些概念和技術并不是随便堆疊在一起的,而是像流水線一樣環環相扣。

想象一下,你有一輛自動駕駛的汽車,它得先用傳感器知道前面有沒有人、路邊有沒有樹,然後把路況變成一張 3D 圖,接着算出一條不撞樹的路,最後按這條路開起來。掃地機器人也一樣,先感知周圍,再規劃怎麼繞過沙發,最後開始打掃。

大家各司其職又緊密配合,才讓空間智能真的動起來。

對了,這裏有兩個有意思的事:一,盲人也具備空間智能的能力;他可以通過觸摸和聽覺,構建出精準的空間認知;他們能靠腳步聲的回音判斷房間大小,甚至能 " 感覺 " 出周圍的布局。

另一個是,别以為空間智能只在高科技裏有用,像高德地圖,攝像頭,拍的街景、GIS 算的路況、AI 給的路線建議,都是空間智能在幹活兒。所以,這項技術離我們一點兒也不遠。

那麼,他跟人工智能相比有什麼不同,或獨特優勢呢?

我認為,它們最大區别在于 " 幹什麼 " 和 " 怎麼幹 "。空間智能核心是處理空間問題,而傳統人工智能更像是一個按部就班的 " 老實人 ",擅長完成規則明确的任務,比如下棋、算賬。

它們也有相同的地方,都得靠數據 " 吃飯 "。不過,數據來源不一樣。

傳統人工智能主要依賴人類标注的數據,比如:影像識别中那些被打上标籤的圖片,或者人工輸入的訓練數據。而空間智能則靠傳感器直接從真實世界獲取信息,比如攝像頭、激光雷達等設備采集的數據。

再看感知和自主性。

空間智能靠攝像頭和激光雷達,能實時 " 看 " 周圍環境,還能自己 " 畫地圖 "。像機器人進了新房間,它能自己搞清楚哪兒是牆、哪兒是門。傳統人工智能沒這本事,得提前給它地圖或者人工标注好的信息,它才知道咋辦。

還有,空間智能能從一大堆數據裏自己琢磨出規律。

它能根據交通流量自動優化導航路線。傳統人工智能就不行,得靠人先把規則寫好,靈活性差很多。

更重要的是,空間智能不僅能 " 思考 ",還能 " 動手 "。它可以指揮機器人抓取物品,或者在 VR 遊戲中控制角色移動。這些任務對傳統人工智能來説可能就很吃力。

而且,空間智能處理復雜數據的能力也很強。就像導航 App,它能根據實時路況自動調整路線。傳統人工智能想做到這點,得讓人把任務拆開,一步步設計,效率和自主性都差不少。

因此,如果用一個比喻:空間智能像一位靈活的 " 空間探索者 ",而傳統人工智能更像一個循規蹈矩的 " 規劃執行者 "。

搞清楚空間智能厲害之處,再看看它到底用在哪些領網域,解決哪些傳統方法搞不定的難題。

自動駕駛,大家最熟悉的應用場景。如今,各大車企都在這個領網域激烈競争。實際上,空間智能的應用遠不止于此。

虛拟現實(VR)和增強現實(AR)也在靠它。

Oculus 的 VR 設備,借助空間智能,畫面可以實時跟随用户的動作和視線變化。你轉個頭,畫面立刻同步調整,沉浸感瞬間拉滿,而傳統渲染技術不僅計算速度慢,效果也顯得生硬,空間智能則讓這一過程變得流暢自然。

還有建築和房地產行業。

過去,建築設計和施工主要依賴人工測量和圖紙,效率低且容易出錯。現在,空間智能通過三維建模和實時監測,不僅能優化設計方案,還能讓施工進度一目了然,極大提升了效率。

最近很火的群核科技,正是将空間智能應用于設計和建築領網域的典型代表。但也不能單純定義到這個領網域。因為它有諸多空間内的數據,還能做更多事情。

比如:幫電商企業做虛拟拍攝。

過去,傳統電商拍攝需要搭建實景棚、雇傭專業攝影師和模特,周期長、成本高。現在,借助空間智能的軟體平台,商家可以直接生成逼真的 3D 效果,還能一鍵切換場景和背景,幾分鍾内生成高質量的產品圖和視頻,大幅降低了成本。

這不是幻想。亞馬遜、聯邦快遞都在用空間智能優化物流效率,醫院也在用 AI 幫人看片。

前段時間,我去體驗一次皮膚護理。護理前,工作人員用設備對我的皮膚進行了監測,随後,我直接在軟體上看到了毛孔狀态等詳細信息。這本質上也是空間智能采集數據并提供服務的一種方式。

所以,空間智能像一座橋梁,把現實世界完整地 " 搬 " 到了虛拟世界 ,它的潛力巨大,甚至可能徹底改變我們與世界的互動方式。

當然,空間智能雖然厲害,目前也面臨一些挑戰。

首先是數據收集與利用。

以前裝修房子,設計師會用工具測量房間尺寸和布局,然後記錄到軟體中。未來會不會有一種可能,讓 AI 直接幫我們記錄這些數據呢?

我家裏有個天貓精靈,要是能直接對它説:" 這個東西放哪兒了?" 讓它幫我記下來,下次忘了就問它,那該多方便。但這也引出了一個關鍵問題:隐私。

如果我把這些數據交給 AI,會不會被泄露?

同樣的問題也出現在其他領網域。現在許多數據輸入仍然依賴人工操作,未來是否有可能通過人機互動自動收集數據呢?這不僅關乎技術實現,還涉及倫理、法律的考量。

説到互動,就離不開 AI 硬體。

像攝像頭、激光雷達,甚至麥克風,這些傳感器加上 AI 後,确實提升了功能,但也帶來了新的難題——成本高、維護復雜,還容易因故障影響性能。

舉個例子,掃地機器人的攝像頭如果髒了,可能就看不清障礙物,導致工作效率大打折扣。這種問題讓產品的推廣和實用化變得更加困難。

説實話,如果讓我現在買一個 AI 麥克風,我可能會猶豫,畢竟沒用幾天,新一代產品又出來了,誰願意花冤枉錢呢?

對于復雜任務來説,算力是個更大的瓶頸。

大部分空間智能產品要強大的計算能力,來處理海量數據。我注意到,國内有一個趨勢:原本本地部署的 GPU 正在向雲端轉移。

這種方式能提升性能,但也可能增加延遲,并讓用户更加依賴網絡穩定性;如何在性能和實用性之間找到平衡,仍然是一個懸而未決的問題。

最關鍵一點,空間智能目前在諸多領網域屬于各自為戰。

因為它落地到行業内,涉及到計算機科學、機械工程、心理學等多個學科的交叉使用。所以,要實現領網域的深度融合,并不容易。畢竟,需要不同專業背景的人才緊密合作,打破學科壁壘。

盡管如此,空間智能的前景依然值得期待。

技術的發展從來都不是一蹴而就的,只要不斷突破,未來一定會帶來更多驚喜。希望這些内容能幫助你,對空間智能有一個基礎的認識。

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