生成式AI与空间智能技术发展 - 大模型技术仍有潜力未被充分挖掘 跨模态整合是未来重点方向[10][11] - 空间智能从数字孪生向智能理解进化 生成式AI推动三维场景理解与创造[12][13] - 文生3D技术突破传统建模限制 单张图片即可生成高质量三维模型[14][15] - 3D数据严重不足是当前主要瓶颈 真实场景的物体交互数据尤其匮乏[18][26] - 感知系统将发生革命性变革 未来可能出现全视角成像技术[28][36] 空间智能应用场景与商业化路径 - 短期聚焦影视娱乐与艺术创作 中长期将成具身智能核心基础模型[41][42] - 低空经济是潜力应用领域 需厘米级精度空间智能支持[43][44] - 养老机器人需解决翻身与洗澡两大核心问题 预计15年内成熟[47] - AI陪伴机器人技术已趋成熟 情感交互能力显著提升[48] - 本地化计算解决同步问题 低功耗推理芯片是关键[45][46] 行业研究格局与技术创新方向 - 工业界主导技术研发 Meta OpenAI等公司在空间智能领域领先[31][33] - 感知-认知-行为需整体考量 多模态结合弥补数据不足[36][37] - 具身智能需重新定义设计标准 鲁棒性和安全性取代精度[39][40] - 三维数据表达尚未统一 NeRF SDF等技术各有优劣[26][29] - 国内产学合作不足 制约技术发展速度[34] 教育领域变革趋势 - 编程课程将提前至高中阶段 CS基础成为必修内容[50] - AI课程将成通识教育 所有专业需掌握基础知识[50] - 教学模式转向短课程快迭代 紧密对接工业需求[51] - 教师需持续更新知识 传统教学内容面临挑战[51]