空间智能赋予物理空间感知、理解、决策与交互的智能能力，成为第三代人工智能的核心演进方向。作为上榜胡润全球独角兽榜单第384位的特斯联，聚焦“空间要素”、“空间模型”与“空间智能体”三大核心，致力于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)。近期，特斯联推出数字空间(Meta-Space)要素治理平台，以克服空间要素的非结构化治理困境，同时携手同济大学工程人工智能研究院，共同推动空间智能技术攻关，重点推进空间智能多源异构数据融合、空间智能场景理解、空间智能决策执行的研发。

物理空间中天然存在的多模态数据——如来自各类IoT设备的状态信息、环境参数、设备位置关系以及业务规则等——具有显著的异构性、语义差异和动态变化特性。传统的AI方法主要关注结构化数据和遵循预定义的规则，但物理世界的复杂性需要更细致的空间推理，推动空间智能落地的关键挑战在于如何有效使“空间”本身参与智能计算。如今，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。面对这一行业共性挑战，特斯联凭借其在近万个实际项目中积累的海量多模态数据与深厚工程经验，创新性地采用了双轨并行的技术路径，推动空间要素深度融入智能计算。

具体而言，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;而模型+系统融合(间接空间智能计算)则将模型(或多模态模型)与外部空间数据系统连接。这种双轨并行的策略，使空间智能同时兼具效率与可靠性。

空间要素参与计算的另一关键瓶颈在于多源异构数据的理解与对齐。为此，特斯联提出并打造了“数字空间”(Meta-Space)要素治理平台，旨在通过强大的多重结构化能力，破解空间要素固有的非结构化治理困境。基于Meta-Space平台，空间本身得以转化为可被智能系统直接理解和调用的服务主体，催生出“空间即服务”(Space as a Service)的创新模式。目前，该平台及其全栈解决方案已在讯飞人工智能小镇项目中成功落地应用，成为空间智能规模化实践的标杆案例。

为加速空间智能核心技术突破与产业转化，特斯联还与同济大学工程人工智能研究院达成重要战略合作。双方将重点聚焦空间智能落地的核心挑战：多源异构数据融合、复杂场景理解及智能决策执行。此次合作是特斯联围绕空间智能全面升级其AIoT领域模型、基础设施及智能体三大战略板块的重要延伸。

空间智能正以前所未有的力量重塑产业图景。特斯联在推动空间智能从技术概念迈向大规模产业实践的道路上，展现出了清晰的战略布局与扎实的推进步伐。

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原文转自：周口网