5月21-22日，在北京舉行的GDC25全球時空智能大會上，多位時空智能產業相關領域的頂尖科學家、產業精英、投資人及技術開發者，圍繞時空智能技術、應用及發展趨勢展開交流研討，推動時空智能賦能千行百業。

時空智能加快發展

國家最高科學技術獎獲得者、兩院院士李德仁作主旨演講時表示，只要是物質世界就有時空智能。時空數據獲取、處理、信息提取與知識挖掘需要走向智能，其中涵蓋深空、空天、空地、水下、社會經濟學等多層次時空智能。用通導遙算智能傳感網技術來研究全球的時空智能，從孤立衛星到對地觀測大腦成為行業必然趨勢。

李德仁強調，要實現上述目標，需要基于全球衛星定位系統（GNSS）及其增強系統，進一步把PNT（定位、導航和授時）與遙感通信衛星結合在一起，把遙感一體的大數據變成用戶需要的小數據，將“天上算”和“地面算”結合，最終用通信衛星和地面5G手段傳到用戶端，推動大眾化、市場化、國際化應用。

此外，李德仁透露，“東方慧眼”時空智能星座要在2030年完成252顆衛星在軌，該星座集成了高精度遙感、大范圍成像、全球領先的星載計算力及多模通信于一體，解決對地球的觀測問題。

據悉，“東方慧眼”時空智能星座由李德仁擔任首席科學家，由陸海空間（煙臺）信息技術有限公司作為投資、建設、運營主體。該企業衛星工程部主管張靜依接受本報采訪時介紹，“東方慧眼”時空智能星座計劃通過時空智能計算衛星星座組網觀測、全球穩定覆蓋+超高空間分辨率組合、智能規劃與觀測、場景需求分析等措施，提高衛星觀測效率、時效性和準確度，服務環境監測、資源管理和智慧城市發展等關鍵領域，逐步將時空智能服務能力提升至分鐘級。

千尋位置網絡有限公司CEO陳金培在演講時表示，時空智能最大的想象力不僅停留在萬里之遙的高空衛星中，更應該在萬物互聯的數字世界和物理世界中。伴隨AI浪潮，時空智能的發展速度已經超過任何時期。對機器人而言，人工智能是“大腦”，負責思考和決策，時空智能是“小腦”，負責感知和行動。

據會上發布的《時空智能技術與應用白皮書（2025）》顯示，時空智能正從傳統地理信息科學的演進躍升為數字經濟時代的底層操作系統，時空智能作為人工智能時代未來數字社會的重要支撐，有望重構數字地球的新范式，推動人類生存環境邁向全域、全時的智能化新階段。

時空智能賦能千行百業

據了解，在技術層面上，北斗導航衛星實現了厘米級定位，AI大模型讓時空數據從靜態坐標進化為動態智能體，量子計算與數字孿生技術虛實相融；在產業端，時空智能催生了智能駕駛、低空經濟等萬億級新質生產力，更成為智慧城市、國防安全、全球貿易的核心引擎；在社會層面，時空智能重新定義了人類與世界的交互模式，從無人農場到深海探測，從月球取樣到抗洪救災，時空智能已經滲透到人類社會的方方面面，賦能產業升級。

在大會主會場外的莫干山地信實驗室展區，該實驗室高級技術專員徐穎向本報介紹，面向新時期時空信息行業數字化轉型、高質量發展需求，實驗室打造了千億級參數規模地理空間大模型——莫干·玄衍，以及以大模型+時空專業技能庫為核心驅動的地理空間智能服務平臺，賦能行業應用。

據介紹，莫干·玄衍大模型由地理空間語言大模型、地理空間視覺大模型與地理空間多模態大模型組成，通過對地理空間領域知識、數據的系統化建模，實現行業知識預訓練與場景微調的深度融合，既保證模型的通用性，又能針對特定應用場景進行優化調整。“該模型已具備遙感視覺感知、時空查詢分析、專業知識問答等能力，能夠為衛星遙感監測、城市綜合管理、災害防治調度等應用場景提供數智化支持。”徐穎說。

在時空智能的助力下，智能駕駛行業正發生改變。清華大學人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東表示，當前，時空智能在真實物理世界賦能智駕場景應用。他預判，從時空理解、時空預測，到基于學習的時空決策規劃，自動駕駛從感知智能走向認知智能的變革性發展，可真正實現大模型時代自動駕駛的大規模商業化落地及產業化。

時空智能仍面臨諸多挑戰

當前，時空智能快速發展，但也面臨諸多挑戰。中國測繪科學研究院自然資源調查監測研究中心副主任顧海燕表示，目前在自然資源、農業、水利等領域，利用大模型進行智能化分析和預測已經成為不可忽視的趨勢，不僅能顯著提高數據分析的效率，滿足各領域對高精度、多維度、多模態數據的需求，還能為決策提供更加精確和細致的支持。

顧海燕表示，遙感智能解譯過程中涉及到如何解譯地物、邊界如何劃分等問題，而這些問題給構建遙感大模型帶來了很大的挑戰，如依賴大量高質量樣本、模型泛化能力不足、人類知識未有效利用、精度受限難以滿足業務需求等。迄今為止，工程應用主要是“人工目視解譯+實地調查”作業模式，實現智能解譯是遙感領域長期奮斗的目標，急需解決工程化應用面臨的難點痛點，發展新質生產力，提升生產效率。

珠海航宇微科技股份有限公司總經理顏志宇表示，當前遙感衛星存在數據時效性不足、解譯專題精確度不夠等問題，雖然應用場景變多，但距離規模化、產業化仍有一定距離。在此背景下，人工智能賦予遙感衛星產業一定的機遇。“首先，人工智能可以賦能衛星硬件，讓衛星很快處理數據、接收數據，從以前的幾小時到分鐘級。其次，人工智能賦能模型算法，讓算法更加精確，更加通用化。”顏志宇說。

《時空智能技術與應用白皮書（2025）》顯示，當前時空智能產業仍面臨數據獲取與治理復雜、核心算法模型待突破、技術融合集成困難、產業機制與商業模式不完善等多方面挑戰，需通過政策優化數據開放機制、技術攻關時空大模型可解釋性、產業構建“平臺+服務”模式等角度破局。