文章核心观点 - 时空AI是人工智能进入物理世界、发挥巨大产业价值的基础理论和关键技术，但其发展面临数据稀缺、模型能力弱、方案闭环难三大核心挑战 [1][4] - 城市计算可作为实现具身智能的方法论和计算框架，而具身智能将成为城市计算的核心组件，未来城市有望成为一个“巨大的具身智慧体” [3][35][36] - 时空AI的发展道路漫长且艰难，需要长期攻坚关键技术和基本理论，但其应用前景光明，在智能城市建设等领域已展现出巨大价值 [22][40] 时空AI的定义与重要性 - 时空AI是基于时间和空间维度观测，以带有时空属性的数据为主要描述，通过与物理世界动态交互和循环反馈，来感知、理解、影响和掌控物理世界中物体行为和自然现象的人工智能理论、机器学习方法和数据挖掘技术 [12] - 人工智能过往的成功主要集中在虚拟世界，但要发挥巨大的产业价值，必须进入物理世界，即问题和数据都来自并反馈于物理世界，如具身智能、无人驾驶、城市应急管理等 [3][6][7] 物理世界与虚拟世界的核心差异 - 空间约束：包括江河、湖泊、海洋、山川、道路等无法穿越的实体 [15] - 物理规律：包括力学规律、能量守恒定律、星际运行法则等 [16] - 物种行为：包括动物迁徙、人类活动、生物繁衍等 [17] - 运行法则：包括城市运行管理、交通管理规则、航空运输法则等 [18] - 这些差异叠加，使得物理世界的AI交互非常复杂，需要形成“观测-建模-反馈-执行”的完整闭环，并涉及大量人力因素 [19] 时空AI面临的三大挑战 - 数据稀缺体量小：传感器不可能遍布任何地方，数据不能无时无刻获得，且采集成本高、周期长 [4][9][19] - 模型时空能力弱：许多物理规律未知、观测方法有限、人为因素不确定，三者叠加导致时空AI建模非常困难 [4][22] - 智能方案闭环难：需要完成从物理世界观测到数字信号，再经建模、人工修订反馈，最终执行回物理世界的完整闭环，过程复杂 [4][19] 时空AI的关键特性与解决思路 - 时间属性：包含临近性、周期性、趋势性等特性，例如交通流量的相似性与变化趋势 [20] - 空间属性：包括空间距离、空间层次及地理学第一定律等特性，例如城市从市到房间的空间层次感 [20] - 解决思路在于对观测数据中的时空属性进行提炼和理解，并将这些属性运用到AI模型中，以降低复杂度、提升效率 [20][22] - 即便许多规律未知，仍可通过在观测的时空数据与执行的时空动作之间建立映射，利用已知物理规律和时空数据特性来部分解决问题 [23] 时空AI的发展历程与阶段 - 第一阶段 (1960-1995) 时空经典模型：基于少量人工采样数据和经典假设（如距离反比差值）进行简单统计，方法至今仍有部分应用 [26] - 第二阶段 (1995-2008) 时空模式发掘：开始利用空间数据库技术进行时空关联规则和模式发掘（如商业网点分布），但初期未充分考虑时间特性 [27][28] - 第三阶段 (2009-2016) 时空经典机器学习：通过经典机器学习模型结合时空特征工程解决实际问题，例如将城市空气质量预测精度从60%提升至80%以上 [29][30] - 第四阶段 (2016-2030) 时空大模型：为解决复杂问题（如城市人流预测）提出了面向时空数据的深度学习模型，进入时空大模型阶段 [32][33] - 第五阶段 (2023-2035) 城市大模型：强调跨域多源多模态数据融合与城市知识体系构建，是时空AI走向产业级应用的关键 [34][35] 时空AI的应用实践与价值 - 空气质量预测：通过大数据和AI方法，将中国城市空气质量预测精度提升20%以上，帮助300多个城市节约了100多亿的污染治理费用 [30] - 城市人流与安全预测：为解决外滩踩踏事件等公共安全问题，开发了时空图卷积模型，能预测区域间人流转入转出，实现源头治理 [32][33] - 智能城市建设（雄安案例）：以城市计算理论为支撑，构建城市操作系统，整合消费、交通、政务、水电气热等实时数据，提供交通事故影响分析、绕行推荐、用电负荷分析、燃气管网异常预警与处置、景区安全管理等服务 [39][40] - 在雄安案例中，通过AI检测燃气管网异常并预警后，系统可调取物理摄像头验证，并派单给最近的工作人员处理，结果实时反馈形成管理闭环 [40] 时空AI的技术框架与成效 - 团队深耕时空AI领域二十年，形成的方法论包括：洞悉时空规律特性、设计时空AI建模方法（经典时空特征工程+经典机器学习 或 时空表征学习+时空深度学习）、提供时空AI机器学习框架 [24] - 应用该体系可将模型复杂度降低90%，算法精度提升20%，研发效率提升100% [24] 城市计算与具身智能的关系 - 城市计算可作为实现具身智能的方法论和计算框架，而具身智能可以成为城市计算整体中的一个核心部件 [35] - 具身智能并非特指人形机器人，而是所有AI与物理世界实体结合、能满足自我迭代演进特性的智能体，未来整个城市可成为一个巨大的具身智能体 [36][40]