空间智能与大模型 - 空间智能是人类和机器对空间环境的感知、理解和运用能力，大语言模型(LLMs)展现出显著的空间智能潜力[2] - 大模型通过内化吸收(预训练数据)和外部调用(查询专业数据库)两种方式获取空间知识[3] - 大模型存在"幻觉"现象和知识动态更新困难等空间记忆方面的挑战[3] 空间推理能力 - 抽象空间推理包括定性空间推理、几何推理和图论推理三个关键方向[5] - 大模型在处理多步骤传递性推理和复杂几何逻辑推演时准确率显著下降[5] - 当前大模型主要利用语言建模能力"模仿"空间任务，而非真正拥有深层空间认知机制[5] 微观尺度应用(具身智能) - 多模态大语言模型(MLLMs)推动机器人空间感知与理解能力提升[7] - 大模型用于生成环境三维表征并规划复杂操作序列[7] - 机器人空间交互面临多模态信息融合和动态环境适应等挑战[7] 中观尺度应用(城市空间智能) - 大模型结合卫星影像、街景图片和POI数据理解城市功能特征[8] - 用于城市知识图谱构建、交通流优化和规划决策支持[9] - 面临数据异构性、动态环境适应和决策可解释性等挑战[9] 宏观尺度应用(地球空间智能) - 大模型处理地球观测数据用于气候变化预测和自然资源管理[10] - 在气候科学领域提升天气预报精度和极端天气预警能力[10] - 地理学应用中结合GIS工具增强专业空间分析能力[10] 未来研究方向 - 需要建立跨领域、跨尺度的通用空间智能评估框架[13] - 城市空间智能需发展实时数据整合和因果推理能力[13] - 地球空间智能需加强多学科数据融合和物理约束整合[13]