全球最强3D地图诞生！AI具备心灵感知｜宝可梦GO「偷家」李飞飞空间智能

不二如是

作为 Niantic 视觉定位系统（VPS）的关键部分，该团队精心训练了超过 5000 万个神经网络，参数规模高达 150 万亿以上。

LGM 如同为计算机打造的超级智能地图，具备强大的空间理解能力，能够像人类一样理解空间。

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空间智能是由李飞飞提出的概念，它涉及到人类在空间计算和AR眼镜领域的发展。

空间智能的核心在于：

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这一概念的实现，预示着人类即将进入一个新的时代，其中空间智能可能成为未来世界的操作系统。


LGM（Large-scale Geospatial Model）是宝可梦Go团队构建的一个大规模地理空间模型，它是Niantic视觉定位系统的关键部分。

神经网络训练：LGM通过精心训练超过5,000万个神经网络，参数规模高达150万亿以上，使其具备强大的空间理解能力。

空间理解：LGM能够像人类一样理解空间，具备卓越的3D理解能力，能够智能填补空白，即使是地球上人类尚未全面扫描的区域也能应对自如。

AI赋能：LGM仿佛为AI赋予了眼睛，使计算机不仅能够感知和理解空间，还能以全新的方式与之互动。

应用领域：LGM将为AR眼镜、机器人、内容创建、自主系统等多个领域带来前所未有的突破。

原理：LGM利用大规模机器学习来理解场景，并与全球数百万个其他场景相连接，实现对地理位置的深入理解，包括未扫描之地。

与人类空间理解的比较：人类具有独特的空间理解功能，能够想象熟悉建筑的不同角度模样，而LGM打破了机器在这一领域的限制。

全球模型与本地网络：LGM的训练神经网络可在超过100万个地点运行，每个本地网络都为全球大模型贡献力量。

数据模型的转变：从文本模型到3D数据模型的转变，体现了AI的发展轨迹，地理空间模型比3D视觉模型更进一步，它捕捉特定地理位置且具有公制质量的3D实体，绑定度量空间。

地理空间智能：LGM能够理解场景与全球其他场景的地理关联，实现地理空间智能，让模型从观察中学习并转移知识。

集成与应用：虽然地理空间模型距离3D图形和AR眼镜的大规模市场化还有一段时间，但已能与纯音频或2D显示眼镜集成，提供个性化推荐、助力导航、增强现实互动，还能集成LLM（Large Language Models），加深人们对周边环境与社区的了解互动。

这些技术的发展和应用，预示着空间智能和LGM将在未来的科技领域扮演重要角色，推动AR、机器人技术、自主系统等领域的创新和发展。

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快速收敛

使计算机能够像人类一样理解和感知空间，从而在现实世界中与环境进行更自然的交互。