空间智能技术发展 - 大模型技术通过架构革新与多模态融合重构空间智能底层逻辑，推动其从实验室走向产业化应用[2] - 空间智能旨在处理物理世界多样性、复杂性导致的细致空间推理，使机器以类人方式与3D环境互动[2] - 深度学习模型在计算机视觉任务表现突出，但集成多数据类型与执行复杂任务仍面临挑战[2] 特斯联技术布局 - 公司研发多模态融合空间智能大模型，结合预训练与强化学习技术，打造类人思考、长期记忆的AI智能体[4] - 技术实现依赖计算机视觉、三维表示学习、视觉-语言模型(VLMs)、强化学习及环境模拟等算法[4][6] - 已部署AIoT端侧设备采集数十种模态数据（文本、视觉、声音、环境参数等），解决数据不足问题[7] - 采用动态自适应时序同步技术实现多模态数据语义空间对齐[7] 应用场景与研发规划 - 短期目标为移动终端（智能可穿戴设备、机器人）开发具备个性化能力的AI智能体HALI[8] - 长期方向从专用智能体向通用智能体发展，探索高维空间智能、自主学习及多智能体技术[8] - 海外市场聚焦智慧建筑、智慧园区和智慧能源领域，增强中国技术全球竞争力[7] 行业竞争优势 - AIoT基因使公司在多模态数据采集、软硬件一体化及场景理解方面具备先发优势[6] - 覆盖多区域的设备网络可获取多样化实时数据，提升模型鲁棒性与泛化性[7] - 技术已应用于多个项目与产品，形成行业数据理解与处理经验壁垒[6]

空间智能技术发展 - 大模型技术通过架构革新与多模态融合重构空间智能底层逻辑，推动其从实验室走向产业化应用 [2] - 空间智能使机器以类人方式与3D环境互动，解决物理世界多样性、复杂性带来的空间推理挑战 [2] - 深度学习在计算机视觉表现突出，但集成多数据类型与执行复杂任务仍是关键挑战 [2] 特斯联技术布局 - 公司研发多模态融合空间智能大模型，统一模态数据至同一语义空间，结合预训练与强化学习技术 [4][7] - 技术覆盖计算机视觉、深度学习、视觉-语言模型、强化学习、3D仿真等领域，已应用于多个项目 [7] - 动态自适应时序同步技术实现多模态数据对齐，增强模型鲁棒性与泛化性 [8] 空间智能技术实现路径 - 感知能力依赖计算机视觉与深度学习，理解能力需三维表示学习处理几何拓扑结构 [4] - 推理能力通过视觉-语言模型与强化学习实现，执行能力依托具身智能与环境模拟 [4] - 部分技术已成熟，部分仍需学术界与产业界共同突破 [5] 数据与场景优势 - AIoT端侧设备采集数十种模态数据（文本、视觉、声音、环境参数等），解决数据不足问题 [8] - 多场景设备部署提供多样化数据，支撑空间智能模型开发 [8] - AIoT基因带来多模态数据采集、软硬件一体化、场景理解的先发优势 [7] 未来研发方向 - 短期目标：开发移动终端智能体HALI，赋予类人思考、长期记忆、个性化能力 [9] - 长期目标：从专用智能体向通用智能体演进，探索高维空间智能、自主学习技术 [9] - 聚焦中东及海外市场，提升中国技术在全球产业链的竞争力 [9]