【量子位智库】空间智能研究报告

量子位智库近日发布了一份名为《空间智能研究报告》的行业研究报告。这份报告深入探讨了空间智能的多个维度，包括自动驾驶、3D生成、具身智能、扩展现实(XR)以及世界模型等应用领域，分析了它们的发展成熟度、数据规模、算法进步和经济性等多个方面。报告指出，空间智能是基于3D视觉信息进行理解、推理、生成和交互的AI系统，其中自动驾驶和3D生成是目前最为成熟的领域，而具身智能仍处于早期发展阶段。报告中对这些领域的深入分析和洞察，为行业决策者提供了宝贵的信息和风向指引。

空间智能研究报告揭示了未来技术的新趋势。这份报告由量子位智库发布，深入探讨了空间智能的多个应用领域，包括自动驾驶、3D生成、具身智能、扩展现实（XR）和世界模型。这些技术基于3D视觉信息，推动了人工智能系统的发展，涉及理解和推理、生成、交互等多个层面。

自动驾驶技术是空间智能领域中最为成熟的应用之一。目前，自动驾驶汽车的行驶数据已经达到百亿英里级，仿真数据也在快速发展，以弥补真实数据的不足。头部玩家如特斯拉和Waymo已经积累了大量的驾驶里程数据，这为自动驾驶技术的进步提供了坚实的数据基础。随着数据量的增加，自动驾驶技术正从模仿学习转向强化学习，以保持性能的持续增长。未来，自动驾驶的接管里程将随着算力的扩展和强化学习的新进展而快速增加，有望在百万卡级集群的支撑下超过人类驾驶水平。

3D生成技术是数字世界的空间智能，由图形学和人工智能共同驱动。当前，3D生成技术面临的最大瓶颈是寻找具有良好扩展性的3D数据表征。随着技术的进步，3D生成的精度已经达到基础工业级水准，可以用于产品设计和3D打印。未来，3D生成技术将能够生成具有物理性质的动态可交互3D世界。3D生成受益于游戏和CG制作等行业的数据积累，数据体系较为成熟。然而，如何持续获得高质量的3D模型数据成为行业发展的关键。

具身智能是空间智能未来规模最大的应用，可以和物理世界深度交互。尽管目前整体成熟度较低，但头部玩家如特斯拉已经开始在生产环境进行实验。具身智能的发展瓶颈在于数据，各层面均处于早期阶段。行业内对于真实数据和模拟数据的权衡成为发展路径差异的关键分歧。真实数据是最佳选择，但仿真数据由于成本过高而成为现实选择。大部分具身智能厂商都在同时使用真实数据和仿真数据，但侧重不同。

扩展现实（XR）技术为空间智能提供了新的交互方式。XR硬件设备的性能参数正在提升，可以原生消费3D类内容。随着3D原生内容和相关应用生态的成熟，XR技术将打开更大的市场。XR技术也是训练具身智能的关键数据采集方式，可以加速真机数据增长，推动空间智能发展。例如，特斯拉的Optimus机器人的关键训练数据就来自穿戴VR头显的人类训练员。

世界模型是从大量数据中构建理解世界运作方式的内部表征，可以推理行动后果预测未来。精确完备的世界模型是空间智能发展的终局状态。世界模型可以通过各种技术路径逼近，但不同路径的精度和效率各异。空间智能侧重3D和物理AI，可能是建模真实世界的最佳方式。

这篇文章的灵感来自于量子位智库发布的《空间智能研究报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

以上为节选样张，关注公众号【蝉鸣报告】回复领取PDF完整电子版（无广告）。

【蝉鸣报告】每日更新最新硬核报告，覆盖产业报告、全球化、经济报告、趋势等全领域。