李飞飞：空间智能是未来10年AI发展的新前沿

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·用世界模型为人服务、建设更好的世界

推动AI发展的动机至关重要。作为参与开启现代人工智能时代的科学家之一，我的立场始终明确：AI应当增强人的能力，而不是取代人。多年来，我一直致力于让AI的研发、部署与治理，与人类真实的需求保持一致。近年来，关于技术乌托邦或末日图景的极端叙事层出不穷，但我始终坚持一种更为务实的看法：AI由人创造、为人所用，也终将由人来治理。它必须尊重人的主体性与尊严。AI真正的“魔力”在于扩展我们的能力——让我们更具创造力、更紧密地连接彼此、更高效地工作，也更有获得感与满足感。空间智能正体现了这一愿景：一种能够赋能创作者、照护者、科学家与梦想者，让曾经不可能的事情成为现实的AI。这样的信念，正是我将空间智能视为AI下一个重要发展前沿的根本原因。

空间智能的应用，将在不同的时间尺度上逐步展开。面向创作的工具已经开始出现——世界实验室的Marble，已将这些能力交到创作者与叙事者手中。机器人技术则代表着一个更具挑战性的中期目标，需要我们不断打磨感知与行动之间的闭环。而在科学研究领域，最具变革性的应用还需要更长时间才能到来，但它们对人类未来福祉的潜在影响，可能是最为深远的。

在这些不同时间线上，有若干领域尤为突出，具备重塑人类能力的潜力。但实现这一愿景需要巨大的集体努力，远非任何单一团队或一家公司所能完成。它要求整个AI生态系统的参与——包括研究者、创新者、创业者、企业，乃至政策制定者——围绕一个共同的目标协同推进。但这一目标是值得追求的。以下，是这一未来图景中最重要的几个方向。

·创造力：为叙事与沉浸式体验赋予“超能力”

“创造力是在玩耍中的智慧。”这是我非常喜欢的一句爱因斯坦的话。早在文字出现之前，人类就已经在讲故事——把它们画在洞穴壁画上，通过世代口耳相传，围绕共同的叙事建构起完整的文化体系。故事，是我们理解世界、跨越时空连接彼此、探索“何以为人”的方式；更重要的是，它帮助我们在自身的生命与爱中寻找到意义。

今天，空间智能有潜力以尊重叙事本质重要性的方式，彻底改变我们创作和体验故事的路径，并将其影响力从娱乐拓展到教育，从设计延伸至建造领域。

世界实验室的Marble平台，正在把前所未有的空间能力与高度可控的创作工具，交到电影人、游戏设计师、建筑师以及各类叙事创作者手中，使他们无需承受传统三维设计软件的高昂成本，就能快速构建、反复迭代可自由探索的三维世界。创作本身依然是高度人性化的关键过程；AI工具所做的，仅仅是放大并加速创作者能够实现的可能性。具体而言，这包括：

新维度的叙事体验：电影人与游戏设计师正借助 Marble，在不受预算或地理条件限制的情况下，构建完整的世界，探索在传统制作流程中几乎无法尝试的场景与视角。随着不同媒介与娱乐形式的边界日益模糊，我们正在逼近一种全新的交互体验形态——融合艺术、仿真与游戏的个性化世界。在这样的世界中，不再只有专业工作室才能讲述故事，任何人都可以创造并“栖居”于自己的故事之中。随着将概念与分镜快速转化为完整体验的新工具不断出现，叙事将不再受限于单一媒介，创作者可以在多种载体与平台上构建具有共同线索的世界。

以设计承载空间叙事：几乎所有被制造的物体或被建造的空间，在成为现实之前，都必须先在虚拟三维环境中完成设计。这一过程高度依赖反复试错，时间与金钱成本都十分高昂。借助具备空间智能的模型，建筑师可以在投入数月时间设计之前，快速地将结构可视化，走进尚未存在的空间——本质上，是在讲述关于我们将如何生活、工作与聚集的故事。工业设计师与服装设计师，也可以即时将想象转化为具体形式，探索物体与人体、空间之间的互动关系。

全新的沉浸式与交互式体验：体验本身，是人类创造意义的最深层方式之一。在人类历史的大部分时间里，我们只触及唯一一个三维世界——即共同生活的这个物理世界。直到近几十年来，借助电子游戏与早期虚拟现实（VR）技术，我们才开始初步体会到“共享自造世界”的可能性。如今，空间智能与新的终端形态相结合，例如VR、扩展现实（XR）头显以及沉浸式显示系统，正在以前所未有的方式提升这种体验。我们正走向这样一个未来：进入一个完整、多维的世界，将变得像翻开一本书一样自然。空间智能使“造世界”的能力，不再只属于拥有专业制作团队的工作室，而是向个体创作者、教育者，以及任何心中有愿景的人开放。

·机器人：具身智能在行动

从昆虫到人类，动物都依赖空间智能来理解、导航并与世界互动。机器人也不会例外。具备空间感知能力的机器，自该领域诞生之初便是其追求的核心梦想之一——这也包括我在斯坦福大学与学生和合作者们长期以来的研究工作。正因如此，我对通过世界实验室正在构建的这类模型去实现这一目标的可能性，感到格外振奋。

通过世界模型扩展机器人学习规模：机器人学习的进展，取决于能否获得可扩展、可行的训练数据解决方案。鉴于机器人需要理解、推理、规划并与环境互动的状态空间可能性极其庞大，许多研究者认为，要真正创造通用机器人，必须结合互联网数据、合成仿真以及现实世界中的人类示范数据。然而，与语言模型不同，今天机器人领域的训练数据极为稀缺。世界模型将在这一问题上发挥决定性作用。随着其感知精度与计算效率的提升，世界模型的输出有望迅速缩小仿真与现实之间的差距，从而在无数状态、交互与环境的模拟中，协助训练机器人。

伙伴与协作者：机器人作为人类的协作者，无论是在实验室中协助科学家，还是在家庭中陪伴独居老人，都具备在严重需要劳动力或提升生产力的领域大显身手的潜力。但要实现这一点，机器人必须具备空间智能：能够感知、推理、规划并行动，同时——这一点是最重要的——始终与人类的目标与行为保持共情式的对齐。例如，实验室机器人可以操作仪器，让科学家专注于需要精细判断或复杂推理的任务；家庭助理机器人则可以帮助老人做饭，而不剥夺其自主性或生活乐趣。达成这一目标的关键在于真正的空间智能世界模型，能够预测下一状态，甚至能基于预测采取一致的行动。

作者认为，世界模型将在机器人的仿真数据、训练环境与评测基准构建中扮演不可或缺的角色

拓展具身形态的可能性：类人机器人在我们已构建的世界中具有其独特价值，但创新的真正红利将来自更加多样化的设计：用于药物递送的纳米机器人，能够穿行于狭小空间的软体机器人，以及为深海或外太空环境而设计的机器系统。无论形态如何，未来的空间智能模型，都必须同时整合机器人所处的环境，以及其自身的感知与运动能力。而在开发这些多样化具身形态中，最大的挑战之一，正是训练数据的匮乏。世界模型将在仿真数据、训练环境与评测基准的构建中，扮演不可或缺的角色。

·更长远的视野：科学、医疗与教育

除了创作与机器人应用领域，空间智能的深远影响，还将扩展到那些AI能够以“拯救生命、加速科学发现”的方式强化人类能力的领域。下面我重点强调三类具有高度变革潜力的应用方向。当然，不言而喻的是，空间智能的应用场景远不止于此，完全可以覆盖更多行业。

在科学研究中，具备空间智能的系统可以模拟实验、检验假设，并探索人类难以或无法进入的环境——从深海到遥远的行星。这类技术有望彻底改变气候科学、材料研究等领域中的计算建模方式。通过将多维仿真与现实世界的数据采集相结合，这些工具可以显著降低计算门槛，扩展每一间实验室所能观察、理解和验证的边界。

在医疗健康领域，空间智能将重塑从实验室到临床的整个流程。在斯坦福大学，我和学生及合作者多年来持续与医院、养老机构以及居家患者合作。这些经历让我更加确信，空间智能在医疗领域具有真正的变革潜力。AI可以通过多维建模分子的相互作用，加速药物发现；可以帮助放射科医生在医学影像中识别更细微的模式，从而提升诊断能力；还可以构建环境感知型监测系统，在不取代人类关怀的前提下，支持患者与照护者——而这种人际连接，正是治疗本身不可或缺的一部分。此外，机器人在多种医疗场景中协助医护人员与患者，也蕴含着巨大潜力。

在教育领域，空间智能能够实现沉浸式学习，使抽象或高度复杂的概念变得可感知、可见，并提供反复实践的体验——而这恰恰契合我们大脑与身体的学习方式。在AI时代，无论对在校学生还是成年人而言，更快、更高效的学习与技能再习过程都尤为重要。学生可以在多维空间中探索细胞内部的精细结构，或者“走进”一场历史事件的发生现场；教师则获得了通过交互式环境进行个性化教学的工具；专业人士——从外科医生到工程师——可以在高度逼真的仿真环境中，安全地练习复杂技能。

在所有这些领域中，充满着无穷的可能性，但目标始终如一：让AI增强人类专业能力，加速人类的发现，放大人类的关怀——而不是取代那些构成“人之为人”的判断力、创造力与共情能力。

·结语

过去十年来，AI已发展成为一种全球现象，也成为了技术、经济，乃至地缘政治中的重要转折点。但作为一名研究者、教育者，如今也是一名创业者，真正持续激励我的，仍然是图灵在75年前提出的那个问题背后的精神。我依然怀着他那样的一丝惊奇与敬畏。这正是空间智能这一挑战每天推动我前行的动力。

在人类历史上，我们第一次站在这样一个门槛上：有可能构建出与物理世界高度契合的机器，并将它们作为真正的伙伴，协助我们应对这个时代面临的最重大挑战。无论是在实验室中加速我们对疾病的理解，重塑我们讲述故事的方式，还是在面临疾病、伤痛或衰老等最脆弱的时刻给予支持，我们正站在一种新技术变革的边缘——它将提升我们最珍视的生活的各个维度。这是一种更深刻、更丰盈、也更有力量的人生愿景。

距离大自然在最远古的动物祖先身上首次点燃空间智能的火花，已经过去了近5亿年。而今天我们有幸身处这样一个时代，或许在不久之后的将来，我们这一代技术工作者将首次把同样的能力赋予给机器——更幸运的是，我们能够驾驭这种能力以造福全人类。若没有空间智能，我们对追求“真正的智能机器”的梦想将始终是不完整的。

（原文刊登在作者的Substack内容发布平台。译文仅供读者参考，不代表观察者网观点。）

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