飞渡科技何文武：空间智能“下半场”，比的是理解、推演和决策

在近日公开的行业分享中，飞渡科技CEO何文武系统拆解了空间智能技术的演进路径与产业价值，针对行业普遍关注的路线分歧、能力赛点、落地路径等问题给出明确判断。

何文武明确空间智能下半场核心赛点：从生成能力转向理解推演决策

何文武首先厘清了空间智能与大语言模型的能力边界，他指出当前AI发展仍以大语言模型为核心驱动力，语言模型扩展的是AI处理符号信息的能力，但永远无法让AI习得物理直觉，而空间智能扩展的正是AI理解和驾驭物理世界的能力，简言之，语言模型让AI理解知识，空间智能让AI理解它所在的世界。
对于空间模型的竞争划分，何文武认为上半场是生成能力比拼，下半场则是理解、推演和决策能力的较量。“AI教母”、斯坦福大学教授李飞飞团队推出的Atlas已经在生成层面取得极大突破，但生成一个世界的画面，和理解一个正在运行的世界，是两种完全不同的能力。
飞渡科技服务大量B端、G端客户，覆盖能源、水利、智慧城市等多个领域，客户的需求远不止生成项目模型，还会提出“上游正在下雨，三小时后洪峰到哪里，哪一扇闸门该现在开”等实际问题，这类需求要求模型接得住实时数据、能推演物理过程、经得起结果检验，也就是具备可交互、可推演、可检验三大特性，缺了任何一项，世界模型都会退化成一个很贵的生成器