随着空间智能的出现，人工智能领域正处于一次变革性飞跃的边缘。视觉空间智能对于人工智能而言与语言一样重要，代表了机器学习和认知计算的下一个前沿。
这种从传统的基于二维的视觉AI到先进的“空间AI”的范式转变，有望彻底改变机器感知、理解和与我们周围三维世界互动的方式。
平面感知的局限性
当前的AI图像生成器和系统，主要基于二维数据进行训练（如Stable Diffusion和Adobe Firefly），在理解和与我们固有的三维世界互动方面面临重大局限。这些系统通常会遇到以下问题：
- 深度感知：经过二维训练的人工智能缺乏准确评估物体之间距离和空间关系的能力。
- 物体遮挡：它们在理解部分被遮挡的物体或复杂的重叠场景时存在困难。
- 情境理解：二维系统往往忽视关键的空间情境，这些对于理解物体之间的关系和功能至关重要。
这些局限性妨碍了人工智能在需要细致空间理解的场景中的应用，包括机器人技术、医疗保健和增强现实等领域。
先进的空间AI可能改变我们生活的五种方式
空间智能在人工智能中超越了传统的计算机视觉，使机器能够以类似人类的直觉理解和导航三维环境。增强的环境理解能力使得机器能够掌握复杂的空间关系、预测运动以及理解现实场景中物体的物理特性。这种技术在工业应用中的范围非常广泛，具有彻底改变消费者和工业环境的潜力：
- 先进的机器人技术和自动化：改善的空间意识将导致制造、物流等领域出现更复杂和适应性强的机器人系统。空间AI将使车辆和无人机能够以类人直觉导航复杂的三维环境。
- 零售转型：在数字领域，空间AI将推动超现实的虚拟试衣间、基于AI的个人购物助手和先进的家居设计工具，使沉浸式电子商务成为新常态。在实体店内，零售商将能够根据实时三维行为数据动态优化布局、产品摆放、客户服务和客户体验。
- 城市规划再想象：具备空间智能的AI系统将分析和优化三维城市空间，推动更智能、更宜居的城市发展。建筑策略将与自动化空间测量实时结合，从根本上改变城市规划的构思和实施方式。
- 先进的医疗能力：空间AI有望在各个领域提升我们的医疗能力；从可实时反应复杂场景的先进3D模型用于手术规划和培训，到机器人辅助手术中对人类运动的预测、理解手势和瞬时决策能力至关重要。在物理治疗中，空间AI还将能够通过3D空间分析实时跟踪和评估运动。
- 空间农业：农民将能够利用无人机创建详细的3D地图，使他们能够根据复杂的地形数据优化种植模式、灌溉系统和收割策略。在牲畜管理中，空间AI将通过提供实时的3D分析，转变动物饲养方式，监测群体移动和单个动物健康，实现更高效、主动的护理。
高质量3D数据的关键作用
空间AI巨大潜力的实现依赖于一个关键因素：高质量、多样化和广泛的3D视觉数据的可用性。目前，AI训练数据的格局，特别是在3D成像领域，面临着显著的挑战。
合成数据虽然在补充训练数据集方面越来越受欢迎，但往往缺乏精确空间理解所需的真实感和保真度。主要基于合成3D数据训练的AI模型在现实场景中对深度感知、物体识别和空间推理的表现都存在困难。此外，大规模、无限制且高质量的3D数据的稀缺性也构成了一个重大瓶颈，限制了AI开发所需的复杂空间意识能力，以支持先进系统的实现。
如何弥合差距
要解锁下一波AI创新，并充分利用空间智能的潜力，我们必须重新思考如何获取和利用3D数据。这需要开发一种新的数据创建和策展方法，强调可扩展性、多样性和准确性。
首先，我们需要全面的3D数据集，涵盖各种对象、环境和场景，以确保AI能够有效地在不同背景下进行泛化。
其次，促进3D数据的创建和共享至关重要，这些数据应不受限制的知识产权约束，从而能够在研究和商业应用中更广泛地使用。最后，我们必须确保3D数据的高准确性，能够真实反映现实世界中的纹理、材料和几何形状，以达到精确空间理解所需的保真度。
合作的前进道路
通过投资于优质的3D数据生成和传播，我们不仅是在提升AI的能力，还在将其与我们三维现实的复杂性对齐。这一集体努力将催化空间AI在各个行业的变革力量，带来能够真正理解和与周围世界互动的智能系统。AI 的未来是 3D，现在是时候让我们聚焦于这一点了。