这是我的第326篇专栏文章。

在人工智能的领域里，有一个概念正悄然崛起，它被称为“空间智能”。最近，一位人工智能界的传奇人物将它推到了聚光灯下。这个人就是李飞飞，她曾发起了里程碑式的ImageNet项目，催生了深度学习的革命。如今，她宣布以“空间智能”为核心，开启全新创业征程。

李飞飞在TED大会上娓娓道来，人类的视觉智能，源自数亿年的进化历程。起初，生物仅能感知光线；渐渐地，它们进化出深度感知、空间推理和主动探索的本领。是视觉，驱动了智能物种的演化。今天，我们希冀人工智能能像人类那般理解世界，但单靠“看”是远远不够的。真正的智能，还需要在三维空间中移动、行动、学习。

这正是“空间智能”的内涵所在。李飞飞举了一个生动的例子：当一只调皮的猫咪将玻璃杯推向桌沿，我们的大脑瞬间就能分析出杯子的形状、位置，以及它与桌面、猫咪的空间关系，预判可能的危险，并驱动我们及时采取行动。感知、思考、行动，在空间智能的加持下，形成了一个紧密相连、互为因果的有效闭环。

尽管让AI具备空间智能殊为不易，但李飞飞坚信，随着研究的深入，终有一天，AI也能拥有独立感知、思考、行动的能力，成为人类值得信赖的助手和伙伴，用更加智能的方式，创造更加美好的世界。

从空间计算到空间智能，AIoT将扮演重要角色。近日，欧盟物联网和边缘计算创新联盟(AIOTI)发布了一份关于空间计算的前瞻性白皮书《边缘物联网工业元宇宙技术和空间计算连续体》，提出了边缘空间计算(ESC)这一崭新的计算范式，引发业界广泛关注。

那么，何谓空间计算？它与AIoT之间又有怎样的关联？空间计算将在AIoT各领域激荡起怎样的变革浪潮？而DePIN又将如何破解空间计算这个全新赛道上的核心难题？让我们跟随文章的脉络，一探究竟。

从空间计算到空间智能，AIoT将扮演重要角色

什么是空间计算？

简言之，它是一种涉及机器、人、物体及其环境互动的数字化技术，旨在优化操作和交互。

这一概念最早由麻省理工学院媒体实验室校友西蒙·格林沃尔德在2003年提出，当时尚停留在理论层面。

而近年来，人工智能(AI)、摄像头传感器、计算机视觉、物联网(IoT)和增强现实(AR)等技术的长足进步，让空间计算从概念走进现实，为我们优化工作方式、分析数据路径、改进业务流程提供了全新可能。

尤其是在工业领域，空间计算有望彻底重塑企业管理工厂、工作场所和仓库一线员工的方式，为各项业务活动提供数字化增强的多维环境。

2023年6月，苹果公司发布了首个空间计算设备Apple Vision Pro，宣告着这项技术正式进入大众视野。

正如蒂姆·库克所言：“如同Mac开启了个人计算时代，iPhone开创了移动计算纪元，Apple Vision Pro将引领我们步入空间计算新时代。”

随着知名人工智能科学家李飞飞宣布以“空间智能”为核心开启创业新征程，空间计算的内涵正在进一步延展。

要实现空间智能，离不开AIoT、数字孪生、增强现实等关键技术的有机融合。通过这些技术，我们可以采集、处理、分析空间数据，并将其可视化，从而为空间计算的各类应用提供坚实支撑。

举例而言，数字孪生技术可以对实际环境进行精准建模和仿真，为空间计算提供高度匹配的数字底座；AIoT技术则能实时获取各种传感器数据，为系统决策提供依据；VR/AR技术则能将数据形象化，带来身临其境的沉浸式体验。

可以说，AIoT为空间计算注入了“智慧”，而空间计算则为AIoT插上了“翅膀”。

就AIoT和空间计算而言，他们以两种关键方式相互作用。

首先，AIoT传感器为空间计算应用程序提供必要的数据。

空间计算本质上创建了一个实时更新的现实世界数字孪生，需要有关物理世界的实时数据，AIoT设备可以收集和传输该信息。

其次，空间计算服务可以指导AIoT设备，引导它们或激发某些动作以响应给定空间中发生的事情。

比如，在消费类应用中，可以体现为像钢铁侠的主角托尼·斯塔克那样，通过手势和语音就能对人工智能贾维斯进行操作指挥。

在企业类应用中，场景则更加广泛。比如仓库自动化、自动驾驶汽车和供应链自动化中的自主计算应用程序，可能会需要对空间数据进行处理和分析，以实现更加智能化的决策和支持。

未来，AIoT将不再局限于简单的连接和数据采集，而是在空间智能的加持下，成为赋能产业变革的关键力量。

边缘空间计算是工业元宇宙的技术支点

在白皮书《边缘物联网工业元宇宙技术和空间计算连续体》中提出的边缘空间计算(Edge Spatial Computing，ESC)，是一种崭新的计算范式，它聚焦于在靠近数据源头的三维空间中理解和交互物理世界。

通过一系列专门的流程和工具，ESC能够捕获、处理三维数据，并实现人机交互，打破了传统的屏幕和机器的局限，让交互如同在真实的物理环境中进行一般自然。

ESC集成了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)、扩展现实(XR)、自然用户界面、上下文计算、情感计算和普适计算等前沿技术，并借助计算机视觉和机器视觉(AI、ML、DL)来理解现实世界的场景。

通过将数字虚拟信息与用户(人或机器)的物理环境无缝融合，ESC营造出身临其境的沉浸式交互体验。

在工业元宇宙的语境下，ESC无疑是重要的技术支柱之一。

它与其他关键技术(如人工智能、大数据、区块链等)深度融合，共同打造出一个沉浸式、交互式、高效率的工业数字孪生世界。在这个世界里，边缘计算扮演着至关重要的角色。它通过将数据处理和分析前移到靠近数据源头的位置，并应用AI/ML等技术，重塑了工业物联网的格局。

得益于其分布式的处理机制和强大的嵌入式安全保障，边缘计算使实时应用的高效部署成为可能。同时，由于具备本地存储和计算能力，边缘计算还大幅降低了数据传输的数量级。相比原始的海量数据，边缘只需发送经过处理后的少量关键数据，极大提升了效率。

边缘计算的种种优势，为空间计算在工业物联网(IIoT)领域的应用奠定了坚实基础。事实上，空间计算与IIoT可谓是“珠联璧合”，相辅相成。一方面，IIoT提供了丰富的数据来源和应用场景，为空间计算的落地实施提供了广阔空间；另一方面，空间计算则以其强大的环境感知和数据处理能力，为IIoT赋能，推动其向更高阶的智能化、精细化方向发展。

下面，我们将具体探讨空间计算在IIoT领域的应用价值和实践案例。

• 空间计算赋能工业物联网

有研究预测，到2030年，依托精准定位和三维建模技术的空间计算应用将无处不在。它能显著改善各领域的运营效率，并最大化人、机、物、环境之间的交互价值。

回顾过去十年，制造业通过推行工业物联网(IIoT)实现了效率的跃升。IIoT在创建和利用大规模数据的同时，也带来了降本增效的可观收益。然而，由于缺乏空间信息，传统的IIoT往往对周围的环境是“盲、哑”的。这种感知能力的缺失，可能导致实际物理操作与其数字化表征之间存在巨大的鸿沟。

而空间计算的引入，则可以有效弥合这一鸿沟。通过对整个生产线实施数字化监控，空间计算不仅能实时汇聚各类数据，还能交叉比对，识别瓶颈，辅助管理决策。

同时，借助影像识别技术，空间计算可以分析每位员工的工作动作，给出个性化的优化建议，从而提升工作效率和安全水平。将人的行为数据与生产流程数据相结合，更有利于开展针对性培训，提高员工技能。

此外，空间计算还能促进人机协作的个性化。基于人员位置的动态感知，机器可以实时调整运行参数，实现更加高效、和谐的人机互动。更进一步，空间计算甚至可以持续优化整个生产环境的布局，充分释放数字化、智能化的潜力。

随着空间计算技术日趋成熟，它必将为传统制造业带来革命性的变革。通过整合人、机、物、环境的多源异构数据，空间计算将成为智能制造的关键推手和技术利器，助力产业升级和模式创新。

具体而言，空间计算可以在工厂中实现三大核心功能：一是发现，即将人、机、物、环境的活动数字化，以识别有价值的交互模式；二是互动，即实现各要素之间的无缝对接与数字协同；三是优化，即运用数据分析持续动态地改进各要素的互动流程。

• 空间计算与数字孪生

如果说数字孪生是通过数字化手段对物理实体进行建模和仿真，从而实现数实融合、虚实互动，那么空间计算无疑是其得力助手。

两者如同一对孪生兄弟，你中有我，我中有你。特别是在智慧城市的建设中，空间计算与数字孪生的结合大放异彩。

通过引入先进的空间计算技术，数字孪生城市能够实现更加精细化、个性化的智能应用和管理。从城市交通、水务、文体等各个领域，到工业园区、自然保护区等特定区域，空间计算和数字孪生正在创造一个个生动的应用案例。

• 空间计算的典型应用

空间计算已经在诸多领域崭露头角，展现出广阔的应用前景。

• 在自动驾驶领域，汽车利用GPS、激光雷达、体积相机等传感器实现精准定位，并测量与周围物体的距离，感知行驶环境。

• 在工业场景中，空间计算让远程专家能够身临其境地察看问题，并与现场工作人员协同排障。

• 在数字孪生工厂中，空间计算整合多源数据，为用户提供全局概览和细节查询，借助空间分析发掘不同数据流之间隐藏的关联，创造新的洞见和价值。

DePIN是破解空间计算“最后一米”难题的钥匙

在前文中，我们探讨了空间计算在工业物联网、数字孪生、智慧城市等领域的广阔应用前景。然而，空间计算要真正发挥威力，尚需跨越“最后一米”的鸿沟。

所谓“最后一米”，是指海量空间数据从产生到应用之间的关键一环。它涉及两大核心挑战：一是如何搭建高效、低成本的物理基础设施以支撑空间数据的采集和传输；二是如何调动多方力量协同建设和维护这一基础设施，确保其可持续发展。

这正是去中心化物理基础设施网络(Decentralized Physical Infrastructure Networks，DePIN)破局之处。DePIN利用区块链技术，为分布式物理基础设施的建设、运营、维护提供了一套激励和治理机制。

在DePIN范式下，分散在各地的参与者(如企业、社区、个人等)可以共同出资，以去中心化的方式部署各类物理设备，如传感器、网关、边缘服务器等。这些设备及其形成的网络，构成了支撑空间计算应用的关键基础设施。

借助区块链技术，所有参与者的贡献和收益都能得到公平、透明的记录和分配。同时，基于智能合约和DAO(去中心化自治组织)等机制，DePIN生态能实现自动化运维和群体治理，大大降低了基础设施的运营成本。

设想一下，假如一座智慧城市需要大规模部署环境监测传感器。与其由政府”包打天下”，不如鼓励更多的企业、社区加入DePIN生态。他们可以根据自身实际需求和能力，在不同区域灵活部署满足统一标准的传感器网络。

一旦传感器联网并开始工作，其产生的数据将实时上链，并按照智能合约的约定自动向相关方进行分发和支付。在这个过程中，传感器的维护责任也由分布式节点分担。如果某个节点发生故障，其他节点可以迅速感知并协同执行应急预案。久而久之，整座城市就织就了一张高度弹性、极具生命力的物理基础网络，源源不断地输送着空间计算所需的“数字养料”。

再来看看自动驾驶场景。要让无人车行稳致远，仅靠车载传感器是远远不够的。车辆还需要与智能道路基础设施进行频繁互动，及时获取路况、交通等关键信息。

而DePIN恰恰是构建这种车路协同基础设施的理想之选。在DePIN生态中，各种参与者(如车企、路政、能源、电信等)可以共建共享一张高度开放的智能道路网络。网络中的各类物理设备既可以提供数据服务，也可消费数据服务，并通过代币激励机制实现利益的动态平衡。如此一来，海量的车路协同数据就能在确保隐私和安全的前提下，高效、低成本地流转起来，为自动驾驶提供坚实的数据底座。

诚然，要让DePIN真正落地，仍需在技术标准、商业模式、法律政策等方面做大量的基础性工作。但DePIN所蕴含的“协同共建、共享共治”理念，无疑是破解空间计算“最后一米”难题的关键钥匙。它昭示着一种全新的基础设施建设范式，一种汇聚多方力量、激发群体智慧的发展新思路。

随着区块链、物联网、边缘计算等技术的日趋成熟，DePIN的应用场景和商业潜力也在不断扩展。在不远的将来，每一个企业、每一个社区、每一个人，都有望成为DePIN的重要一员，以自己的独特方式参与到新一代物理基础设施网络的建设中来，共同分享数字经济发展的红利。

写在最后

空间计算正以前所未有的速度重塑我们的世界。从人工智能到物联网，从数字孪生到智慧城市，空间计算技术正渗透到社会经济生活的方方面面，开启数字化转型的新篇章。

要实现空间智能，离不开AIoT、数字孪生、增强现实等关键技术的有机融合。通过这些技术，我们可以采集、处理、分析空间数据，并将其可视化，从而为空间计算的各类应用提供坚实支撑。可以说，AIoT为空间计算注入了“智慧”，而空间计算则为AIoT插上了“翅膀”。

然而，在这场变革的浪潮中，我们也须直面空间计算所面临的种种挑战，尤其是在海量异构数据的高效获取和流通方面。

DePIN的出现，为破解这一“最后一米”难题带来了曙光。DePIN巧妙地利用区块链技术，构建了一个安全透明、激励充分的空间数据交换平台。在这个平台上，分散的智能设备可以安全地共享彼此的感知数据，协同构建对世界的全景式理解。这不仅大大提升了空间计算的效能，也为数据提供者创造了全新的价值实现路径。