时空智能：推动AI发展新引擎，面临挑战与机遇

随着科技发展，尤其是人工智能（AI）领域的飞速进步，时空智能作为AI的新引擎，正逐渐成为推动社会和经济进步的重要力量。时空智能不仅限于对空间的感知，更强调与时间的协同，代表了对物理世界运行规律的深度理解与应用。这一技术体系通过整合多元化的感知数据，借助人工智能算法实现建模、推演和决策支持，已经成为实现智能化的核心动力。

在5月21日举办的2025全球时空智能大会上，千寻位置CEO陈金培指出，精准的时间掌握对机器至关重要，纳秒级的授时不仅能提升机器的性能，还能有效避免由于微小误差带来的连锁反应。因此，在高速数据处理时，机器需要以极其精细的时间刻度确保运作的稳定性。相比之下，普通人很难体会到这种高精度授时的重要性，但对于设备的智能化和功能的提升却是不可或缺的。

中国科学院院士李德仁强调，时空智能是Artificial Intelligence中必须重点关注的领域，它是实现人与自然协调发展的关键所在。通过研究物质世界的运动，时空智能为人类社会的进步提供了极大的助力。李院士呼吁更多行业关注这一技术，尤其是在物联网等领域，将人工智能整合与传统行业相结合，以推动更广泛的社会改革和创新。

数字化和智能化的背景下，我们看到了计算网、时空网与互联网相互交织的局面。陈金培进一步解释，时空网通过提供物质世界的数据，互联网承担了数据的传输，而计算网则负责数据的处理。这三者的闭环构成了数字世界与现实世界之间的基础设施，使得时空智能成为智能化过程中不可或缺的核心能力。在这一链条中，时空智能不仅负责感知，更赋予智能设备强大的决策能力。

时空智能的迅速崛起，虽然带来了前所未有的机遇，但在发展的过程中，也面临着诸多挑战。《时空智能技术与应用白皮书》中指出，时空智能与AI大模型的深度融合存在许多难点。例如如何将时空数据融入大模型的主要语料，以及如何构建适应时空数据特性的计算框架和AI方法等，都是当前亟待解决的基础性问题。产业层面上，现有的合作模式大多停留在传统项目集成阶段，容易引发低水平竞争，这在一定程度上限制了底层技术的推广和应用。

在应用开发方面，时空智能的门槛相对较高，行业内对长尾场景的应用仍显得“碎片化”，许多城市在建设数字基础设施时常常面临重复建设的问题。这不仅浪费了资源，也阻碍了技术的有效实施。因此，针对这些问题，白皮书建议加强法律法规与监管框架的建立，解决可能因时空智能发展而产生的伦理问题，包括数据隐私及算法偏见等方面。

在技术层面，研发适应时空数据特点的AI计算框架和预训练模型，将是提升时空智能整体能力的关键。借助GeoAI（地理空间人工智能）、多模态时空知识图谱等新一代智能基础能力，增强模型的可解释性，是推动时空智能深入发展的重要方向。构建开放的合作生态，通过促进产业界、学术界及应用的深度合作，可以促成从数据到服务的完整产业链，形成协同发展的良好局面。

为了降低应用门槛，同时避免重复建设，推动时空智能即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）模式的出现，将为快速发展时空智能提供有力支持。

而言，时空智能不仅是当前人工智能发展的前沿方向，还是未来经济和社会转型的重要力量。面对挑战与机遇并存的局面，如何有效整合资源，打破行业壁垒，推动技术创新和应用落地，成为各方需要共同努力的目标。在这一过程中，时空智能作为新的引擎，将引领我们迈向更加智能化的未来。