智慧和空间的关系，既是哲学问题，也是涉及心理学、神经生物学、物理学等学科的科学问题。进入人工智能时代，人工智能技术改变了传统的意识、智慧和空间的内涵，因而改变了智慧和空间的两者关系和存在模式。

01 引言

在人工智能的前沿探索中，“空间智能”（spatial intelligence）和“智能空间”（intelligent space）是两个相关却存在相当差异的概念，代表了人工智能研究中两条独特的发展路径，各自解决不同的核心问题，并影响着人工智能的研究方向和实践。

其中，空间智能指的是人工智能系统感知、理解、推理和与特定维度空间及其关系进行交互的认知能力。这种能力使人工智能系

统能够处理通过视觉所观察的物理环境中物体的排列、定位和移动等信息。而智能空间，也称为“智能环境”（intelligent environment），代表的是一种截然不同的研究方向，它所关注的是如何通过嵌入式技术来增强物理环境，从而创造出交互式和响应式的生态系统。

刘志毅所著的这本《空间智能》通过“维度革命”视角，梳理了空间智能技术的发展，探讨了人工智能发展的内在逻辑。值得注意的是，本书中将技术分析与哲学思考融为一体，强调了空间智能是通向真正通用人工智能的关键一步。

02 空间智能

人类对于空间智能的研究，至少超过一个世纪。从 1880 年到1940 年，空间智能逐渐被理解为一种独立、独特的能力。空间能力主要通过对能力测试表现的因素分析来识别，并在需要解释空间信息的职业中受到重视，如航空、工程和技术绘图。人类学研究也认识到游牧民族和狩猎采集者中的空间智能，突显了其进化意义。

空间智能包括几个关键组成部分：

（1）空间感知，准确捕捉空间中二维形状或物体的能力。

（2）可视化，想象和图形表示视觉或空间概念的能力。

（3）心理旋转，评估形状或物体在操作后外观的能力。

（4）空间关系，理解空间中物体之间关系的能力。

（5）空间定向，在空间中导航和理解自身位置的能力。

也有学者将“空间智能”解构为三个组成部分：吸收和理解视觉信息的能力、整体理解形状的能力，以及识别视觉因素之间关系的能力。

现代神经科学研究有效推动了空间智能的研究，证明了大脑结构与空间信息处理能力之间的神经联系。研究显示，左侧顶枕区域的损伤会同时导致（空间）信息综合能力的受损，这一神经心理学证据突显了空间智能的生物学基础。

最近的研究集中在评估和发展人工智能模型中的空间认知。2024年引入的SPACE基准系统，评估了前沿人工智能模型中的空间认知，测试大规模映射能力、关于物体形状和布局的推理，以及空间注意力和记忆等认知基础设施。这一基准的结果表明，“当代前沿模型在空间智能方面落后于动物，在一些经典动物认知测试中接近随机水平”。

这表明当前人工智能在空间推理能力方面仍存在显著差距。人工智能科学家李飞飞将空间智能确定为“人工智能的下一个前沿”，并表示“视觉空间智能是基础的—它与语言一样基础……它比语言更古老”。人们越发认识到空间智能在推进人工智能能力方面的重要性。

03 智能空间

智能空间是具有嵌入式系统和信息通信技术的空间，通过创造交互式空间，将计算带入物理世界并增强居住者体验。智能空间即“高度嵌入式、交互式空间”，旨在“将计算带入真实的物理世界，以支持传统上被认为非计算活动的活动”。智能空间应用包括智能家居和建筑、智能指挥所、响应式客厅、支持残障人士的环境和教育空间。

实现智能空间需要多个学科的融合，包括信息和计算机科学、建筑学、材料工程、人工智能、社会学、设计学等。其中，关键技术包括电子（微型化、功耗）、通信和网络技术、智能材料和具有情境感知能力的智能代理。

智能空间的核心特征包括：

（1）嵌入信息和通信技术的物理环境。

（2）集成到物体、基础设施和周围环境中的传感器系统。

（3）无缝使用计算来增强普通活动。

（4）使计算机对用户基本上不可见。

智能空间的概念的出现比空间智能晚得多，约在 20 世纪末随着计算技术的发展而出现。“智能空间”一词最初由彼得·德勒格（Peter Droege）于 1997 年提出。然而，其基础思想可以追溯到科幻小说，如《2001 太空漫游》（2001: A Space Odyssey）中的角色HAL 9000 和《恶魔之种》（Demon Seed）中的角色Proteus。1991 年，计算机科学家马克·维瑟提出了“普适计算”（ubiquitous computing）的概念，他认为计算可以被嵌入到日常物品和环境之中，这标志着一个重要转变。1996 年，东京大学桥本实验室开发了第一个关于智能空间的研究，其特点是一个配备了三维跟踪传感器和连接到网络的移动机器人的房间。

04 人工智能推动空间智能和智能空间的融合

空间智能与智能空间的概念存在如下差异：

（1）自然与人工。空间智能是人类和动物固有的认知能力，而智能空间是人类创造的旨在增强人类体验的人工制品。

（2）主体与客体。空间智能指的是智能体拥有的能力，而智能空间是智能体与之互动的空间。

（3）历史时间线。空间智能被认可和研究的时间更长（自 20 世纪初以来），而智能空间主要是在 20 世纪末随着计算技术的进步而出现的。

空间智能与智能空间之间也存在相互联系：

（1）相互增强。智能空间可能通过提供新的方式与空间互动并理解空间，从而增强人类的空间智能。

（2）认知模型。智能空间的发展通常基于对人类空间认知的理解，以创建更直观的界面。

（3）信息处理。这两个领域都涉及处理空间信息，并通过不同的机制（神经与计算）进行处理。

进入 21 世纪的第三个十年，因为人工智能的迅速发展和演变，空间智能与智能空间两个领域，正展现出日益融合的趋势：

（1）具身人工智能。能够导航并与物理环境互动的人工智能系统，既需要拥有空间智能能力，又需要在智能空间中运作的能力。

（2）多模态学习。先进的人工智能模型越来越多地将视觉—空间理解与语言能力相结合，反映了人类认知所看到的整合。

（3）人机交互。智能空间的设计越来越注重与人类空间认知模式相一致的自然多模态交互。

特别值得注意的是，智能空间当前研究的重点是创建能够找到拥有适当主动性和透明度水平且不会打扰用户的系统。自我调整能力被认为是实现这一目标的关键，允许系统根据用户在特定任务上的专业水平推断其需求。因此，人工智能与智能空间的整合越来越必要。智能空间将从知识表示到计算机视觉等人工智能子学科中受益，若没有它们则将受到严重限制。

05 量子力学对空间智能和智能空间的影响

量子力学的诞生和发展，不断改变着人们对于空间的认知。1995年，美国物理学家爱德华·威滕提出的“M理论”尤其值得思考。根据M 理论，宇宙是一个十维空间，再加上时间维度，即十一维度。M理论希望通过融合弦理论、超引力和高维几何的见解，将广义相对论与超对称结合，最终解释所有物质与能源的本质与交互关系，以及宇宙最深层奥秘，成为“物理的终极理论”。

M 理论中的额外维度，通过紧致化（卷曲在极小尺度）加以隐藏。可见，M理论很可能更符合真实的物理世界。不仅如此，M理论与人们感受到维度是相通的，只是无法用传统科学手段加以证明。但是，M 理论从提出开始至今，始终面临着若干需要克服的基本问题：

（1）数学严谨问题。物理学家没有能够提出基本方程和原理。

（2）实验证据问题。M理论的能量尺度超出了当前实验技术的可达范围，直接的实验证明困难。

（3）紧致化与现实性问题。将额外维度紧致化以再现标准模型中观察到的物理现象，需要做出复杂的选择和假设。

当威滕提出M 理论框架的时候，他也没有对“M”的内涵有过确切的解释，他认为M 可能代表“魔法”（magic）、“膜”（membrane）或者“神秘”（mystery）。现在，伴随人工智能技术的突破，人工智能作为实现物理世界的引擎，模拟和展现具有数学模型支持的十一维空间，帮助人类自然智慧达到并进入高维度空间，并让高维度空间智能化，最终重构空间与智慧的关系，实现空间智能和智能空间的一体化，完成物理空间和智慧空间的融合。

06 本书内容特点和局限

《空间智能》一书在内容上有三个显著特点：

（1）通过维度框架帮助读者理解人工智能的发展历程。作者从零维的符号主义到一维的连接主义，再到二维的卷积网络，最终探讨三维及更高维度表示的可能性。这种宏观理论框架有助于读者把握技术发展的本质和方向。

（2）融合认知科学、神经科学、计算机科学等多领域知识，在技术原理和哲学思考之间取得了较好的平衡。例如，作者引用神经科学中的位置细胞和网格细胞研究成果，将其与人工智能发展联系起来。特别是书中对神经辐射场（NeRF）、扩散模型、图神经网络和量子计算等前沿技术的分析，既有深度又有广度，不仅介绍了这些技术的工作原理，还深入探讨了它们对认知方式的革命性影响，以及它们之间的内在联系。可贵的是，本书注意到和描述了空间智能和智能空间领域的融合发展现状和趋势。

（3）哲学思考。例如，以柏拉图洞穴进行比喻的现代诠释，以及通过扩散模型阐述对现实本质的哲学启示等。这种将技术与哲学思考紧密结合的方式，能够启发读者更多思考。

当然，本书仍然存在一些内容和表达的局限，如：

（1）技术讨论的深度。本书涵盖了多项前沿技术，但对于某些技术的数学原理和实现细节

的探讨仍不够深入。对于希望获得详细技术实现指导的读者来说，需要配合更专业的技术书籍一起阅读。

（2）理论框架的复杂性。本书的理论框架新颖而复杂，引入相当数量的抽象概念，不同于以实例为核心内容的人工智能入门书籍。所以，本书读者需要具有一定的学术偏好和专业基础。

07 小结

随着空间智能与智能空间的融合发展，我们正在迎来人工智能的新时代。今天，人工智能系统不仅能够理解和操作三维空间，还能与增强的物理环境无缝交互，创造出前所未有的智能体验。这种融合推动了技术的进步，也深化了我们对智能本质的理解，为实现真正的通用人工智能铺平了道路。

正是在这一背景下，《空间智能》探索了空间智能的本质、发展和未来方向，为读者提供了理解这一关键领域的全面视角。通过这本书，读者将能够把握人工智能发展的内在逻辑，理解空间智能在通向通用人工智能道路上发挥的关键作用，以及空间智能与智能空间融合所带来的无限可能。