文章核心观点 - 空间智能是人工智能的下一个前沿领域，其核心是构建能够理解、推理并与复杂物理世界互动的“世界模型” [8][16][26] - 世界模型需具备生成式、多模态和互动性三大核心能力，以解锁超越当前大语言模型的机器空间智能 [27][29][30] - 空间智能的应用将重塑创意产业、机器人技术和科学研究，其发展需要整个AI生态系统的集体努力 [38][44][48] 空间智能的定义与重要性 - 空间智能是人类认知的基石，使我们能够通过感知与行动的循环来理解和互动物理世界 [18][21] - 该能力驱动着从日常活动（如停车）到专业领域（如科学发现）的推理与规划 [18][21] - 当前AI在空间任务上表现不佳，例如估算距离或心理旋转物体，其能力远未达到人类水平 [22] 构建世界模型的技术框架 - 世界模型必须能生成遵循物理定律且在几何和动态上保持一致的世界 [27] - 模型需处理多模态输入，如图像、视频、文本指令和动作，并预测完整的世界状态 [29] - 当给定动作或目标时，模型应能输出与之协调的世界下一个状态 [30] - 技术挑战包括定义新的通用训练任务函数、利用互联网规模的数据以及开发新的模型架构 [32][33][34] 当前进展与案例 - World Labs已开发出名为Marble的平台，能通过多模态提示生成并维持一致的三维环境 [37][40] - 该平台展示了实时生成性帧基模型等创新架构，旨在实现高效生成和空间持久性 [35][37] 应用领域与前景 创意产业 - 空间智能将变革故事叙述和设计，使创作者能快速构建可探索的三维世界，不受预算或地理限制 [40][42] - 应用包括为电影、游戏、建筑和工业设计提供新的叙事维度和沉浸式体验 [42][43] 机器人技术 - 世界模型将通过模拟数据弥合训练差距，规模化机器人学习，以理解、导航和互动物理世界 [44] - 未来机器人可作为人类协作者，在实验室或家庭等场景中扩展劳动力，但需与人类目标对齐 [45] 科学、医疗与教育 - 在科学研究中，空间智能可模拟实验、测试假设并探索人类无法触及的环境 [48] - 医疗健康领域有望通过分子相互作用建模和医学影像分析加速药物发现与诊断 [48] - 教育将受益于沉浸式学习体验，使抽象概念触手可及，并支持安全的技能练习 [49]