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导读：11月10日，AI领域泰斗、斯坦福大学教授李飞飞发表长文《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier（从文字到世界：空间智能是AI的下一个前沿）》，掷地有声地指出：当前大语言模型（LLMs）虽能玩转文字，却如同“黑暗中的匠人”缺乏对物理世界的真实理解，而“空间智能”——人类理解、导航并与三维世界交互的底层能力，才是AI实现真正智能的核心突破点。本文结合李飞飞长文核心观点及权威解读，梳理空间智能的“前世今生”，用表格呈现关键发展节点与能力对比，解析其如何重塑AI未来。

前世：从人类进化到AI萌芽，空间智能的千年演进路

李飞飞在长文中强调，空间智能并非新生概念，而是贯穿人类进化与文明进程的“认知脚手架”。从生物本能到科技突破，其发展历经三大阶段，关键节点清晰可辨：

发展阶段                   关键时间                                       核心事件/突破                                                                             历史意义

生物本能奠基期      远古至公元前3世纪           1. 原始人类通过空间感知躲避天敌、搭建巢穴；                    确立空间感知为生存与认知的核心，开启“感知-行动”智能循环

                                                                      2. 古希腊埃拉托斯特尼借阴影几何计算地球周长，

                                                                          首次将空间感知转化为科学探索

工业与科学赋能期  18世纪至20世纪50年代     1. 哈格里夫斯“珍妮纺织机”通过空间布局革新                  空间智能成为科技突破核心驱动力，为AI研究埋下伏笔

                                                                         生产力；

                                                                      2. 沃森和克里克借3D分子模型发现DNA双螺旋

                                                                          结构；

                                                                      3. 1950年图灵提出“机器会思考吗”，引发AI

                                                                          对智能本质的探索

AI萌芽探索期        2000年至今                        1. 李飞飞团队构建ImageNet数据集（现代AI三                  空间智能从人类认知研究转向AI技术落地，开启产业化探索

                                                                           大基石之一）；

                                                                      2. 斯坦福实验室实现计算机视觉与机器人学习结合；

                                                                      3. 2024年李飞飞创立World Labs，聚焦空间智能落地；

                                                                      4. 2025年9月World Labs推出空间智能模型Marble预览版

李飞飞核心论断：“感知和行动是驱动智能进化的核心循环，这不仅是自然创造人类的基础，更是AI实现真正智能的必由之路。” 这一观点贯穿其25年AI研究历程，也是ImageNet数据集构建的底层逻辑。

今生：大语言模型的“短板”，正是空间智能的“主场”

当前AI已能生成文本、代码甚至逼真图像，但李飞飞尖锐指出其“致命局限”——缺乏空间智能导致与物理世界脱节。这种差距在日常场景与专业领域均有体现，具体对比如下：

当前AI已能生成文本、代码甚至逼真图像，但李飞飞尖锐指出其“致命局限”——缺乏空间智能导致与物理世界脱节。这种差距在日常场景与专业领域均有体现，具体对比如下：

能力维度             人类空间智能表现                                                                                    当前AI（含大语言模型）表现                                       核心差距

日常交互        停车时预判保险杠与路缘间隙、闭眼倒咖啡、拥挤人群中避障                仅能通过图像识别物体，无法推理空间关系，           缺乏实时空间推理与物理规律认知

                                                                                                                                    避障需预设场景数据

专业创造       建筑师可视化建筑空间、电影制作人构建虚拟场景、科学家搭建分子模型  可生成单张建筑效果图或分子结构图         缺乏几何、物理、语义一致的空间建模能力

                                                                                                                                  ，但无法构建连贯3D交互场景

科学探索     消防员在烟雾中判断建筑稳定性、物理学家通过模拟推导粒子运动          可处理实验数据，但无法模拟动态空间环    缺乏多模态空间数据整合与动态预测能力

                                                                                                                              境中的变量交互 

李飞飞在文中以生成式AI视频为例：“当前AI生成的短视频往往几秒后就失去空间连贯性，因为它无法理解物体运动的物理逻辑——这正是空间智能的缺失所致。”

突破路径：李飞飞提出的“世界模型”三大核心能力

为让AI掌握空间智能，李飞飞在长文中提出需构建全新“世界模型”，并明确其三大核心能力，这也是World Labs的研发方向：

•生成性：构建连贯虚拟世界 能创造在几何、物理、语义上均保持一致的3D环境。例如其团队开发的Marble平台，已可快速生成可探索的3D场景，目前处于限量开放阶段，未来将赋能建筑设计、游戏开发等领域。

•多模态性：整合多元信息输入 打破文本、图像、动作等数据壁垒，实现“指令-感知-行动”闭环。比如接收“搭建沙堡”的文本指令后，能结合图像中沙粒的物理特性，生成机器人的动作路径。

•交互性：预测空间动态变化 能根据外部动作输入实时调整空间模型。例如机器人移动障碍物时，系统可即时预测周围物体的受力位移，避免碰撞——这是当前工业机器人难以实现的柔性交互。

不过李飞飞也坦言挑战重重：“海量空间数据的标注、新型模型架构的研发，以及训练方法的创新，都是我们需要跨越的难关。” 这也是World Labs在2024年获得2.3亿美元融资的核心用途，投资方包括a16z、英伟达风投等巨头。

四、未来图景：空间智能将改写三大行业

基于“世界模型”的落地节奏，李飞飞在长文中勾勒出空间智能的应用蓝图，分短期、中期、长期三个阶段逐步渗透：

时间维度                   核心应用领域                                                                                                          具体落地场景

短期（1-2年）            创造力赋能                                   电影制作：生成可交互虚拟片场，演员与虚拟角色实时互动；

                                                                                      建筑设计：快速迭代3D方案并模拟光照、人流等动态效果

中期（3-5年）           具身智能落地                                家庭服务机器人：自主规避障碍物、精准抓取物品；

                                                                                     实验室协作机器人：协助科学家搭建实验装置，预测试剂混合效果

长期（5-10年）        科学与医疗革命                             新药研发：模拟药物分子在人体中的空间运动与作用机制；

                                                                                     精准医疗：结合患者体征构建3D身体模型，优化手术方案

李飞飞的初心：AI增强人类，而非取代人类

在长文结尾，李飞飞重申其AI研究的核心宗旨：“构建空间智能不是为了让机器取代人类，而是让AI成为增强人类能力的伙伴。” 她以教育场景举例：未来学生可通过空间智能模型“进入”分子内部，直观理解化学结构，这将让复杂知识的学习更高效。

这一理念也贯穿其创业选择——World Labs的使命正是“让AI真正理解世界，从而更好地服务人类”。此前在2024年伦敦“未来人工智能峰会”上，她就曾与黄仁勋、杨立昆等学者共识：“AI的下一站，必须跨越语言与物理世界的鸿沟。”

互动话题：你觉得空间智能最先会改变哪个行业？如果家庭机器人拥有空间智能，你最希望它帮你做什么？欢迎在评论区分享观点。

李飞飞：只有计算机和机器人具备空间智能，人工智能的潜力才能得到充分发挥

时代周刊100个最具影响力AI人物 | 李飞飞、黄仁勋、李彦宏、曾毅等人入选

▌本文主要来源：

1. 李飞飞长文《From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier》，2025年11月10日，发布于个人社交平台及World Labs官网；

2. IT之家《李飞飞长文畅谈“空间智能”:是 AI 的下一个前沿，更是实现机器真正智能的关键突破》，2025年11月11日，来源链接：https://www.ithome.com/0/896/555.htm；

3. 澎湃新闻《李飞飞发表长文:空间智能是AI下一个前沿》，2025年11月11日，来源链接： http://m.toutiao.com/group/7571316054744465971/?upstream_biz=doubao；

4. 腾讯新闻《李飞飞最新长文，讲述空间智能的前世今生》，2025年11月11日，来源链接： https://view.inews.qq.com/a/20251111A00V7R00；

5. 澎湃新闻《李飞飞解读创业方向“空间智能”，让AI真正理解世界》，2024年5月17日，来源链接： https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27399578；

6. 文中World Labs融资及产品信息，来自公司2024年9月官方公告。

更新内容

一、修复bug，修改自动播放;优化产品用户体验。

二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

三、修复已知bug;优化用户体验

四、1，交互全面优化，用户操作更加便捷高效;2，主题色更新，界面风格更加协调;3，增加卡片类个人数据

五、-千万商品随意挑选，大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖，更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式，轻松下单，快捷支付-新浪微博，支付宝，QQ登录，不用注册也能购物-支持商品收藏，随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

六、1.bug修复，提升用户体验;2.优化加载，体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;