AI落地再下一城。
AI领域热度持续推高，技术不断刷新。
大模型方向尤为典型。海外有OpenAI发布GPT-6 Astra，Anthropic将Claude Chat与Claude Cowork的入口合并为Claude，谷歌则被传开启了Gemini 4 pro的匿名测试；国内智谱发布GLM-5.3-FlashX，月之暗面发布Kimi Code Desktop，阿里基于新一代架构的Qwen4已投入训练。
近日阿里举办的云栖大会亦是观察AI进展的绝佳窗口。这届大会主题为“智以致用”，以智能体为锚点，串联芯片、云基础设施、模型能力与模型服务、智能体应用的完整链路。
大会展示的是，AI发展不止于提升智能上限，还需要落到“致用”。行业内更广泛的判断是，这种“致用”终将指向真实的物理世界。英伟达创始人兼CEO黄仁勋就曾在CES 2026（国际消费电子展）与GTC 2026（英伟达年度GPU技术大会）上表示，AI只有从数字世界进入物理世界才能创造真正的价值，物理AI是下一阶段的重要方向。
从技术看，空间智能是人类迈向物理AI时代的根基。所谓空间智能，是指AI对物理世界三维结构、动态状态与时空因果关系的理解，以及基于这种理解在现实世界中采取行动的能力。谷歌DeepMind的CEO戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）提及，大语言模型理解的是语言，但缺少空间感知，AI还需要理解物理世界的因果关系。
这正是高德发力空间智能的原因。在这一届云栖大会上，高德展示了基于空间智能的城市全空间无人体系，以空间智能为核心，让AI理解空间，感知场景，逐步进入物理世界。
凭借时空积淀与技术积累构筑的平台能力，高德正把空间智能应用到智慧城市等落地场景之中。
01
打破虚实边界
斯坦福大学教授、World Labs联合创始人兼CEO李飞飞曾公开表示，空间智能是人类认知的基础架构，不仅关乎识别物体、理解环境和判断距离方向等空间关系，也支撑人类在现实世界中进行感知、推理、规划和行动，而AI的下一个前沿正是构建真正具备空间智能的载体。
基于地图领域的长期积累，高德将空间智能拆解成了4个层级。
首先是二维世界的连接关系，是道路、地铁、步行网络、商场通道等不同道路形态共同组成道路网络；然后是三维空间，在路网之上，加入建筑高度、道路宽度、楼层关系、建筑朝向等立体信息，让AI知道三维世界的模样，可以进入和观察；第三层是时间，立体空间不是静止的，同一个地点在不同时间可能呈现不同的状态，比如工作日人流密集、周末和节假日较为空旷的写字楼；最后则是人与空间交互形成的流动，包括人流、车流等，让AI理解人与空间如何发生关系。
不同层级叠加，才能让现实世界的真实状态逐步呈现，也是AI从语言世界走向物理世界的关键。众多AI玩家都在不同层级上做出了探索。如World Labs于2026年9月发布新一代世界模型（World Model）Atlas，将文本、图像、视频和三维信息整合进统一的空间上下文（Context）；英伟达于2026年6月发布世界基础模型平台Cosmos 3，平台可以通过生成不同天气、光照和道路状况下的未来场景，为机器人与自动驾驶提供训练和测试环境；谷歌DeepMind则在之前的2025年8月发布世界模型Genie 3，接入了街景数据，可以根据文字描述实时生成可交互环境。
据海克财经了解，高德的全空间无人体系涉及多个层级，前述云境、云睿等平台，能够还原、生成真实世界，为智能体提供数字底座，为交通、文旅、产业等行业提供落地的分析与决策支持；高德还于2026年9月发布了3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7，支持从星球到街景的一体化全尺寸生成，将多种空间信息组织为可连续进入、自由探索和实时交互的三维数字孪生世界。
这是将二维连接、三维结构、时间变化和真实流动统一转化为可计算、可预测的时空系统，能让AI从理解语言进一步走向理解真实世界。于高德而言，这既是地图能力的自然延伸，也是空间智能从技术走向业务落地的发展过程。
02
数据稳筑根基
如今空间智能尚处于发展阶段，仍有不少问题亟待解决，特别是数据问题。
一篇2026年8月发表在《人工智能评论》上的综述就以空间智能为主题，统计了2025年的37个语言-视觉模型在空间智能上的表现。该综述提及，即便是当时表现最好的GPT-5，在空间推理能力上也仍然薄弱，这种瓶颈主要源于数据，文本语料以10亿条样本计，带空间标注的数据却只有约4600万条。
这里所说的空间标注数据，主要涉及物体位置、深度和方向等信息。如果从实验室环境拓展到现实世界，所需的数据规模只会更大。
高德的数据覆盖了空间智能的4个层级，包括描述地形、建筑与道路等物理环境的形态和结构的空间几何数据，描述道路的通行属性、地点功能以及商户服务信息的空间语义数据，描述车流、交通状况及环境随时间的变化的动态状态数据，以及人在具体环境中的行动选择、移动过程与结果反馈的行为交互数据。这些信息共同构成了从空间结构到环境变化、再到行动结果的全方位数据基础。
这些数据自用户与高德的真实交互中沉淀而来。据调研机构QuestMobile数据，2026年6月，高德MAU（月活跃用户数）为9.1亿。高德官方数据显示，高德全球持续更新的POI（兴趣点）数据已超过3亿，门址数据超过5亿。这些数据描述地点功能、商户服务信息以及道路通行属性，并与地形、建筑、道路等空间几何数据相互关联。准确的数据带来好的使用体验，好的体验吸引更多用户，更多用户产生新的数据，数据飞轮由此转动。
飞行街景即是高德数据产品化的成果之一。据海克财经了解，高德2026年1月发布的飞行街景1.0，能够沿着系统设定的路径，从空中俯瞰街区、识别店铺门头，部分场景还可以进入店内；到了2026年9月，依托ABot-Earth 0.7世界模型，高德发布了飞行街景2.0，该产品将原先的固定路径升级为可自由探索的三维空间，用户能自由调整观看位置、角度和高度。
飞行街景意味着真实世界正在转化为可进入、可探索的三维空间，AI未来可以在接近真实的空间结构中学习距离、遮挡、可达性和视角变化。
03
智能持续演进
高德空间智能已在具体场景中落地，正在推动城市改变，并逐步转化为人们可感知的体验。
低空经济领域即是一例。高德与四川彭州合作的彭州空中高德平台，目前就已完成彭州主城区、濛阳镇等重点区域的高精度三维建模，把空中态势与地面场景关联了起来。飞行方飞行前的空域申请、航线审核和作业报备等可以在线上操作，监管方则能够在飞行过程中结合飞行轨迹、气象和障碍物等信息进行动态监管。平台还能让各方的需求发布、服务对接、作业执行和订单记录形成可追溯的业务流程。
图为：在2026云栖大会期间，高德推出城市全空间无人体系解决方案，并与杭州、常州、彭州、阳江、衡阳、横琴、深圳龙岗、福建德化、南京鼓楼滨江达成合作。
在广东深圳，高德与深圳龙岗区合作构建空中高德平台，将全区388平方公里、600米以下空域转化为三维时空数字底座，整合地理、通信、导航、监视和气象等信息，用于航线规划、碰撞预警和空域事件管理。
要知道，国务院2026年3月发布的《政府工作报告》已将低空经济列为新兴支柱产业，2026年7月修订实施的《中华人民共和国民用航空法》首次在国家法律层面明确鼓励低空经济领域技术创新和应用拓展。
高德还在向更广泛的智慧城市方向推进。以常州为例，高德的探索覆盖无人物流、立体交通、具身智能和城市运营，以共同的空间智能底座支撑多个场景，比如低空交通所需的地面道路场站接驳服务，无人配送车辆的社区末端同行条件等。依托空间智能，这些规划能够被纳入同一套建设和运营体系，平台能够与政府、企业等共同推进智慧城市的场景验证。
高德积累的多维时空数据和空间智能技术，为智慧城市提供了从感知到决策的支撑。
覆盖路网、建筑、POI、实时人流车流和用户行为的数据体系，以及云境、云睿、Abot等智能平台，城市得以还原为可计算、可推演的三维时空系统。城市管理者能够在观察当前状态的同时模拟变化、预测趋势，在交通治理、商业规划和文旅服务等场景中做出及时而准确的判断。
此前的2025年10月，国家发改委、国家数据局等部门联合发布了《深化智慧城市发展推进全域数字化转型行动计划》，旨在推进城市全域数字化转型，提升城市治理效能和服务水平。
高德的空间智能可以作用于城市低空、路面交通，人流聚集变化，城市规划等场景，提升智慧城市的规划、运营、应急能力，再借助真实执行结果提升空间智能的能力。城市能够由此逐步形成自主感知、自主分析、自主决策和自主进化的闭环。
智慧城市是AI浪潮的一个组成部分，也是空间智能的落地场景之一。高德以空间智能连接数字世界与物理世界，还将持续助推AI往现实世界行进。
