2 4 8 13 13 15 17 18 23 25 26 28 29 34 36 48 48 48 48 483 76 83 84 84 84 85 88 451、時(shí)空智能發(fā)展概述空基準(zhǔn)為基礎(chǔ)，融合多源感知數(shù)據(jù)，利用人和決策支持的技術(shù)體系。它關(guān)注物理世界中6定義來源核心觀點(diǎn)側(cè)重點(diǎn)李德仁院士利用智能傳感器、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能方法，研究變化物質(zhì)世界的時(shí)空信息自動(dòng)感知、認(rèn)知，輔助決策的科學(xué)；回答“五個(gè)W”（何時(shí)、何地、何物、何變、科學(xué)范疇的演進(jìn)（測繪遙感地理信息第三階段）、自動(dòng)感知與認(rèn)知、解釋變化機(jī)理。劉經(jīng)南院士以全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)為基礎(chǔ)，融合北斗系統(tǒng)、5G、AI等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對空間位置和時(shí)間的高精度感知、同步、導(dǎo)航和智能服務(wù)，賦能交通等基礎(chǔ)設(shè)施的智能運(yùn)行與協(xié)同優(yōu)化，支撐智慧交通與智慧城市等多領(lǐng)域的融合發(fā)展。核心包括定位、導(dǎo)航和測時(shí)（PNT），能夠精準(zhǔn)、智能地感知和理解時(shí)空信息，滿足多樣化的時(shí)空位置需求。楊元喜院士基于統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn)，多源感知數(shù)據(jù)與知識模型深度融合，實(shí)現(xiàn)地理空間實(shí)體動(dòng)態(tài)推演和智能決策的技術(shù)體系。統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn)（北斗）、多源信息融合（彈性PNT）、數(shù)據(jù)與知識雙驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)演化能力。千尋位置萬物智能時(shí)代的新型基礎(chǔ)設(shè)施，連接數(shù)字世界與物理世界的橋梁；融合衛(wèi)星定位、傳感器算法、數(shù)字孿生、AI，提供精準(zhǔn)時(shí)空感知、計(jì)算和協(xié)同能力，支持規(guī)劃、決基礎(chǔ)設(shè)施定位、數(shù)實(shí)融合的橋梁、精準(zhǔn)時(shí)空能力（感知、計(jì)算、協(xié)同)、實(shí)際應(yīng)用技術(shù)分類7定義來源核心觀點(diǎn)側(cè)重點(diǎn)策、控制。（感知物聯(lián)、分析仿真、大數(shù)據(jù)）。維智科技以時(shí)空為‘索引’對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空化治理和融合，并利用知識圖譜、NLP、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)對復(fù)雜動(dòng)態(tài)時(shí)空場景數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析、建模和研判。是地理空間智能、城市智能和空間智能等的統(tǒng)一表示，涵蓋GIS、CIM、BIM等技術(shù)的集合。強(qiáng)調(diào)以時(shí)空為“索引”的數(shù)據(jù)融合與治理；多模態(tài)AI技術(shù)與知識驅(qū)動(dòng)智能；支撐多場景、多尺度智能決策；術(shù)與AI深度融合。8智能是更廣泛的智能科學(xué)領(lǐng)域，為時(shí)空智能提供時(shí)空智能為人工智能在特定時(shí)空應(yīng)用場景下的專更側(cè)重于對空間維度信息的處理與分析，時(shí)空智含了空間智能的核心能力，更將其擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)變時(shí)空智能人工智能空間智能定義以“時(shí)間-空間”為核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，融合AI、GIS、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，理解和推理時(shí)空中的對象、事件和關(guān)系模擬人類智能的系統(tǒng)能力，包括感知、理解、推理和決策強(qiáng)調(diào)空間維度的計(jì)系和行為核心時(shí)間、空間、對象、事件、關(guān)系、動(dòng)態(tài)性感知、知識、學(xué)習(xí)、決策、幾何關(guān)系研究時(shí)空建模、時(shí)空推理、動(dòng)態(tài)分析、事件驅(qū)動(dòng)智能模式識別、語言理解、認(rèn)知學(xué)習(xí)、任務(wù)規(guī)劃算技術(shù)GIS+AI+IoT+時(shí)空數(shù)據(jù)庫+時(shí)序建模機(jī)器學(xué)習(xí)+神語言處理等GIS+空間數(shù)據(jù)庫+規(guī)則推理+空間感知技術(shù)應(yīng)用場景智慧城市、災(zāi)害預(yù)警、交通預(yù)測、空間溯源圖像識別、語音療診斷統(tǒng)9是否包含維度√包含時(shí)間維度×不強(qiáng)調(diào)時(shí)間維度可以包含時(shí)間維度，但非必須是否依賴地理信息√強(qiáng)依賴地理空間信息×也依賴空間信息×不一定依賴地理信息界的精準(zhǔn)映射、深刻理解和智能干預(yù)，實(shí)現(xiàn)險(xiǎn)有效管控、決策科學(xué)制定以及創(chuàng)新服務(wù)?；保?。精地圖眾包更新等領(lǐng)域。其多維性與動(dòng)態(tài)性全面升級。空天地感知網(wǎng)絡(luò)憑借多源數(shù)據(jù)融及低空經(jīng)濟(jì)等垂直領(lǐng)域的解決方案，正呈現(xiàn)出從大跨越。應(yīng)用場景的深化與跨界融合將成為時(shí)2、時(shí)空智能技術(shù)發(fā)展背景政策名稱發(fā)布單位發(fā)布時(shí)間簡要描述《關(guān)于推進(jìn)新型城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)打造韌性城市的意見》辦公廳、國務(wù)院辦公廳2024年11月推動(dòng)新一代信息技術(shù)與城市基礎(chǔ)設(shè)施深度融合，構(gòu)建智能高效的新型城市基礎(chǔ)設(shè)施體系，進(jìn)一步拓展時(shí)空智能在城市中的應(yīng)用廣度與深度?！蛾P(guān)于深化國家發(fā)展2024年5月強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市治理與服務(wù)創(chuàng)新，推動(dòng)政策名稱發(fā)布單位發(fā)布時(shí)間簡要描述智慧城市發(fā)展推進(jìn)城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》改革委、國家數(shù)據(jù)局城市運(yùn)行“一網(wǎng)統(tǒng)管”，提升城市感知、分析、決策智能化水平。時(shí)空智能作為構(gòu)建城市數(shù)字孿生、實(shí)現(xiàn)精細(xì)化治理的核心技術(shù)，在城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型中發(fā)揮關(guān)鍵作用?！稊?shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》、國務(wù)院2023年2月提出夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源體系“兩大基礎(chǔ)”，推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會、生態(tài)文明建設(shè)“五位一體”深度融合，時(shí)空智能是關(guān)鍵技術(shù)支撐。《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》國家發(fā)展和改革委2022年1月強(qiáng)調(diào)加快建設(shè)高速泛在、天地一體、云網(wǎng)融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施。推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，為時(shí)空智能應(yīng)用提供廣闊空間。《關(guān)于全面推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)的通知》部2022年2月為時(shí)空智能提供統(tǒng)一、高精度三維時(shí)空數(shù)據(jù)底座，是分析、模擬、預(yù)測和可視化的重要基礎(chǔ)，極大推動(dòng)其在自然資源管理、國土空間規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域的應(yīng)用?！吨腔鄢鞘袝r(shí)空大數(shù)據(jù)與云平臺建設(shè)技術(shù)大綱（2017版）》國家測繪地理信息局2017年9月指導(dǎo)各地開展智慧時(shí)空基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建時(shí)空大數(shù)據(jù)與云平臺，推動(dòng)城市科學(xué)、高效、可持續(xù)發(fā)展。明確測繪地理信息部門推進(jìn)智慧時(shí)空基礎(chǔ)設(shè)施和城市時(shí)空信息云平臺建設(shè)的職責(zé)?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》2017年7月將人工智能提升到國家戰(zhàn)略高度，明確發(fā)展目標(biāo)和重點(diǎn)任務(wù)。其中“群體智能”、“跨媒體感知計(jì)算”等方向與時(shí)空智能密切相關(guān)?！蛾P(guān)于推進(jìn)國土空間基原國土資源部、原2017年7月推進(jìn)國土空間基礎(chǔ)信息平臺建設(shè)，為國土空間規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持，促進(jìn)時(shí)空大數(shù)據(jù)政策名稱發(fā)布單位發(fā)布時(shí)間簡要描述礎(chǔ)信息平臺建設(shè)的通知》國家測繪地理信息局應(yīng)用。注：按照發(fā)布時(shí)間順序排列地方實(shí)踐包括智慧城市、孿生城市、城市大腦技術(shù)底座，用于交通、安防、環(huán)境、應(yīng)急等領(lǐng)域的管理等技術(shù)構(gòu)建城市數(shù)字鏡像；地方政府推動(dòng)政務(wù)數(shù)據(jù)、公時(shí)空智能應(yīng)用提供數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)安全和產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)是極推動(dòng)政企產(chǎn)學(xué)研深度協(xié)作，落實(shí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)省市政策/規(guī)劃名稱（或代發(fā)布時(shí)間上海市打造“上海量子城市”2024年12月融合量子科技與城市數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精準(zhǔn)數(shù)字孿生模型，推動(dòng)“找地選樓”智能化場景應(yīng)用開發(fā)。重慶市“數(shù)字重慶”建設(shè)2023年4月構(gòu)建“1361”整體架構(gòu)，推動(dòng)數(shù)字化治理與產(chǎn)業(yè)升級，打造高質(zhì)量發(fā)展新引擎。深圳市《深圳市數(shù)字孿生先鋒城市建設(shè)行動(dòng)計(jì)劃》2023年6月建設(shè)一體協(xié)同的數(shù)字孿生底座，推動(dòng)超百個(gè)場景應(yīng)用，打造萬億級數(shù)字經(jīng)濟(jì)高地。省市政策/規(guī)劃名稱（或代發(fā)布時(shí)間成都市《成都市“十四五”新型智慧城市建設(shè)規(guī)劃》2022年6月推進(jìn)“智慧蓉城”建設(shè)，構(gòu)建城市運(yùn)行“一網(wǎng)統(tǒng)管”體系，強(qiáng)化CIM基礎(chǔ)平臺和時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)。成都市“智慧蓉城”建設(shè)2022年6月以“一個(gè)數(shù)字基座+一個(gè)運(yùn)行中樞+三大應(yīng)用領(lǐng)域”架構(gòu)，提升城市體征監(jiān)測與事件處置能力，推動(dòng)公共服務(wù)智慧化。武漢市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃”2022年5月依托光電子信息產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，推動(dòng)地理信息、物聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)融合,開展智慧交通、水務(wù)等示范應(yīng)用。上海市城”建設(shè)2022年8月構(gòu)建全域數(shù)字孿生基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)地下綜合管廊等示范場景建設(shè),支撐城市“規(guī)建管用”全流程數(shù)字化。北京市《北京城市副中心元宇宙創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》2022年8月探索元宇宙與數(shù)字孿生融合，推動(dòng)高精度三維建模、實(shí)時(shí)交互等技術(shù)應(yīng)用，打造文旅特色示范區(qū)。北京市《北京市智慧城市發(fā)展行動(dòng)綱要》2021年3月建設(shè)全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市，以“京通”“京辦”“京智”為抓手推動(dòng)智慧化升級，構(gòu)建統(tǒng)一時(shí)空信息平臺。雄安新區(qū)《雄安新區(qū)智能城市標(biāo)準(zhǔn)體系》2020年5月發(fā)布智能城市建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)框架，涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、5G、數(shù)據(jù)資源管理等領(lǐng)域，確保數(shù)字城市與物理城市同步發(fā)展。省市政策/規(guī)劃名稱（或代發(fā)布時(shí)間深圳市“鵬城云腦”一期2019年提供自主可控的E級智能算力平臺，支撐大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)處理與AI模型訓(xùn)練。重慶市《重慶市新型智慧城市建設(shè)方案》2019年4月以“135”架構(gòu)推進(jìn)智慧城市建設(shè),目標(biāo)建成大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用示范城市，覆蓋民生服務(wù)、城市治理等領(lǐng)域。雄安新區(qū)《河北雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》2018年4月堅(jiān)持?jǐn)?shù)字孿生與物理城市同步建設(shè)，構(gòu)建智能化感知網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空大數(shù)據(jù)平臺，支撐交通、能源等領(lǐng)域的智能化運(yùn)行。杭州市迭代升級2016年3月啟動(dòng)通過“531”架構(gòu)實(shí)現(xiàn)交通優(yōu)化、公共安全預(yù)警等功能，依賴時(shí)空智能技術(shù)實(shí)時(shí)分析多源數(shù)據(jù)。武漢市《武漢市新型智慧城市頂層設(shè)計(jì)》2011年8月以智慧交通為突破口，推進(jìn)“城市大腦”和數(shù)字孿生城市建設(shè)，整合科教資源推動(dòng)技術(shù)融合。注：按照發(fā)布時(shí)間順序排列地產(chǎn)、金融、商業(yè)、物流、交通、能源、農(nóng)業(yè)等眾用戶類型核心需求-城市規(guī)劃與動(dòng)態(tài)監(jiān)測、資源精細(xì)化管理、應(yīng)急響應(yīng)與指揮調(diào)度-交通管理、公共安全、行政執(zhí)法、低空經(jīng)濟(jì)安全管理-實(shí)景三維與CIM平臺建設(shè)應(yīng)用-優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高生產(chǎn)效率與運(yùn)營效益-物流運(yùn)輸路徑優(yōu)化、能源設(shè)施智能巡檢、具身機(jī)器人導(dǎo)航與交互、智能制造排程、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理-探索元宇宙場景落地，賦予實(shí)體經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能主要內(nèi)容說明數(shù)據(jù)來源-空天地一體化對地觀測：衛(wèi)星遙感（光學(xué)、雷達(dá)、高光譜等）、航空攝影、無人機(jī)低空遙感-物聯(lián)網(wǎng)（IoT）感知網(wǎng)絡(luò)：交通檢測器、環(huán)境監(jiān)測站、智能水電表、工業(yè)傳感器、可穿戴設(shè)備等-移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與位置服務(wù)（LBS智能手機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)終端移動(dòng)軌跡、簽到數(shù)據(jù)、社交媒體地理標(biāo)記信息等-視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)：城市和場所攝像頭（結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺提取車輛、行人、事件等信息）-傳統(tǒng)地理信息數(shù)據(jù)：基礎(chǔ)地理信息、電子地圖、興趣點(diǎn)（POI）、行政區(qū)劃等-其他來源：高精地圖、生產(chǎn)生活各類數(shù)據(jù)、地理空間傳感網(wǎng)等數(shù)據(jù)特征-海量性：數(shù)據(jù)量從GB、TB增至PB、EB級別-高頻動(dòng)態(tài)性：獲取頻率從天級到分秒級甚至毫秒級，實(shí)時(shí)性強(qiáng)-多源異構(gòu)性：結(jié)構(gòu)、格式、標(biāo)準(zhǔn)多樣-多模態(tài)性：包括圖像、視頻、點(diǎn)云、軌跡、文本、傳感器讀數(shù)等-天然時(shí)空屬性：大部分?jǐn)?shù)據(jù)自帶時(shí)間戳和空間定位信息-價(jià)值密度差異：不同來源/類型數(shù)據(jù)價(jià)值密度不同融合挑戰(zhàn)-統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn)：不同來源的時(shí)間、空間參考系需對齊主要內(nèi)容說明-語義異構(gòu)性：同一事物描述與分類標(biāo)準(zhǔn)不同，語義鴻溝-多尺度與精度差異：空間分辨率、觀測尺度、測量精度不一，難直接-數(shù)據(jù)格式與標(biāo)準(zhǔn)不一：缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)-關(guān)聯(lián)與一體化表達(dá)：多源/多模態(tài)數(shù)據(jù)如何有效關(guān)聯(lián)形成統(tǒng)一可理解視圖-統(tǒng)一時(shí)空標(biāo)識：需為各類數(shù)據(jù)添加統(tǒng)一的時(shí)間、空間、屬性“三域”標(biāo)識對方法-時(shí)空知識圖譜：構(gòu)建包含時(shí)空實(shí)體、關(guān)系和事件的知識網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)語義融合與推理-多模態(tài)學(xué)習(xí)：融合不同傳感器、格式（如圖像、文本、軌跡）數(shù)據(jù)，提取綜合特征-統(tǒng)一時(shí)空標(biāo)識體系：建立統(tǒng)一編碼和索引機(jī)制（如“三域”標(biāo)識）-數(shù)據(jù)對齊與配準(zhǔn)技術(shù)：解決時(shí)空基準(zhǔn)、尺度、精度不一致-深度學(xué)習(xí)模型：用于特征提取、模式識別和融合分析化學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破性進(jìn)展，為從復(fù)雜異構(gòu)時(shí)空準(zhǔn)預(yù)測和智能推理提供了強(qiáng)大的新工具，是時(shí)空名稱發(fā)布時(shí)間技術(shù)特點(diǎn)與核心優(yōu)勢林龍大模型院資源信息研究所2025年4月林草行業(yè)專用，多模態(tài)融合與生態(tài)遙感支持，覆蓋林業(yè)資源監(jiān)測與生態(tài)修復(fù)2025年4月融合LLM與地理空間基礎(chǔ)模遙感、街景、軌跡等）百度地圖MCP兼容API百度地圖2025年3月國內(nèi)首個(gè)全面兼容MCP協(xié)議的地圖API，支持智能體快速調(diào)用逆地理編碼、路線規(guī)劃等功能微軟Magma/Muse微軟2025年2月Magma為多模態(tài)AIAgent基礎(chǔ)模型，Muse專注三維場景生成，量子計(jì)算與AI結(jié)合模型莫干山地信實(shí)驗(yàn)室2025年1月億級多模態(tài)樣本訓(xùn)練，具備遙感視覺感知、時(shí)空數(shù)據(jù)查詢分析、專業(yè)知識問答、報(bào)告自動(dòng)生成、智能編排、無縫工具調(diào)用等能力方舟多模態(tài)新智平臺商湯科技2024年7月多模態(tài)融合架構(gòu)，支持遙感、城市治理等場景，國產(chǎn)化硬件適配與靈活業(yè)務(wù)配置名稱發(fā)布時(shí)間技術(shù)特點(diǎn)與核心優(yōu)勢TransformerViT-遙感適配武漢大學(xué)、2024年8月基于ViT的億級參數(shù)模型，旋轉(zhuǎn)可變窗口注意力機(jī)制，提升遙感圖像分類與目標(biāo)檢測能力天院、鵬城實(shí)驗(yàn)室2024年9月（3.0版）全球首個(gè)百億參數(shù)級的空天一體遙感解譯基礎(chǔ)模型,200萬+遙感影像、1億+目標(biāo)實(shí)例SkySense遙感大模型螞蟻集團(tuán)2024年2月20億參數(shù)多模態(tài)模型，17項(xiàng)指標(biāo)超國際同類，支持地貌與農(nóng)作物解譯伏羲氣象大模型上?？茖W(xué)智能研究院2023年9月氣象導(dǎo)航優(yōu)化，中期預(yù)報(bào)與次季節(jié)模型結(jié)合，支持新能源與航空運(yùn)輸行業(yè)浪潮云、水利部信息2023年12月行業(yè)生產(chǎn)級模型，結(jié)合大模型推理與歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化水利設(shè)施決策維智科技2023年7月城市級時(shí)空預(yù)訓(xùn)練模型，支持交通擁堵、人口流動(dòng)預(yù)測,降低AI在城市治理中的應(yīng)用門檻星圖地球智腦2023年7月地球數(shù)據(jù)智能處理與場景重建一體化，多源遙感數(shù)據(jù)賦能自然資源管理天權(quán)大模型航天宏圖2023年5月43類分割及變化檢測能力，CV與NLP融合，支持智能問答與代碼生成長城大模型數(shù)慧時(shí)空2023年5月頻專注于自然資源領(lǐng)域名稱發(fā)布時(shí)間技術(shù)特點(diǎn)與核心優(yōu)勢的智能理解與內(nèi)容生成風(fēng)鳥氣象大模型清華大學(xué)&驗(yàn)室2023年4月多模態(tài)與多任務(wù)學(xué)習(xí)結(jié)合，全球中期天氣預(yù)報(bào)精度領(lǐng)先，10天預(yù)報(bào)僅需30秒阿里達(dá)摩院2020年9月首個(gè)泛自然資源行業(yè)AI引擎，可實(shí)現(xiàn)對天、空、地多源數(shù)據(jù)分析的能力。注：按照發(fā)布時(shí)間順序排列射、虛實(shí)融合交互提出了更高要求，進(jìn)一步術(shù)的戰(zhàn)略價(jià)值。這些新興概念不僅為時(shí)空智在實(shí)時(shí)性、精度、沉浸感、智能化水平等方的融合。然而，當(dāng)前許多數(shù)字孿生項(xiàng)目仍側(cè)重于可核心定義對時(shí)空智能的需求/關(guān)聯(lián)時(shí)空智能的角色數(shù)字孿生物理實(shí)體或系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)虛擬表示，強(qiáng)調(diào)物理與數(shù)字空間的實(shí)時(shí)連接、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和閉環(huán)反需要時(shí)空數(shù)據(jù)的精確獲取、時(shí)空關(guān)系的準(zhǔn)確建模、動(dòng)態(tài)過程的智能仿真與預(yù)測。為數(shù)字孿生注入“靈魂”，提供核 心能力支持。元宇宙一個(gè)持久化、共享的、三維的虛擬空間網(wǎng)絡(luò)，需要構(gòu)建與現(xiàn)實(shí)世界映射或融合的虛擬環(huán)境。支持元宇宙中地理空間場景的自動(dòng)構(gòu)建、用戶位置感知與交互、虛實(shí)信息的融合疊加（如AR導(dǎo)航）。作為連接現(xiàn)實(shí)與虛擬世界的重要橋梁?？臻g計(jì)算強(qiáng)調(diào)將計(jì)算能力與物理空間深度融合，實(shí)現(xiàn)人、機(jī)器與環(huán)境的自然AR/VR設(shè)備中的空間感知與交互、機(jī)器人導(dǎo)航與操作等,均需精準(zhǔn)的時(shí)空定位、環(huán)境理解和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃能力。其核心能力（定位、理解、規(guī)劃）正是時(shí)空智能的研究范疇。3、時(shí)空智能技術(shù)體系與關(guān)鍵技術(shù)時(shí)空智能技術(shù)當(dāng)前正處于“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、多級演進(jìn)、應(yīng)用落地與標(biāo)準(zhǔn)化并重”地調(diào)用外部專業(yè)的時(shí)空分析工具和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源，輔提升了地理信息深度智能化水平，然而標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)時(shí)化方向邁進(jìn)，帶動(dòng)了智駕地圖、智慧城市性、平臺壁壘與落地轉(zhuǎn)化周期較長等短板，此類領(lǐng)域開始回歸“輕量、實(shí)用、模落地，支撐無人駕駛、無人機(jī)物流、智慧園區(qū)等場總的來看，行業(yè)已經(jīng)從單一技術(shù)突破邁向綜合能力融合，“大模型智能+底座數(shù)據(jù)治理+行業(yè)場景深度融合”是驅(qū)動(dòng)下一個(gè)周期創(chuàng)新與規(guī)模化落地的主實(shí)現(xiàn)場景價(jià)值閉環(huán)，推動(dòng)時(shí)空智能應(yīng)用真正融入該類技術(shù)致力于提供高精度、高可靠、全天候的該技術(shù)基于北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，融合GNSS、慣性導(dǎo)匹配、視覺定位等多種傳感器數(shù)據(jù)，通過先導(dǎo)航能力。首先，在多源傳感器協(xié)同工作方面，攻克步難題，通過高精度時(shí)間戳對齊和空間坐標(biāo)統(tǒng)一建模之間在采集頻率、數(shù)據(jù)時(shí)延和安裝位置差異帶來的時(shí)數(shù)據(jù)融合層面，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)前端緊耦合策略，將原始傳統(tǒng)的松耦合或后端融合方式，從而顯著提升了系統(tǒng)定位精度。此外，還結(jié)合濾波與優(yōu)化算法，進(jìn)一步增無人機(jī)、工程機(jī)械、智慧農(nóng)業(yè)、電力巡檢、高精度地?；瘧?yīng)用，具備普適性和可擴(kuò)展性。（該技術(shù)代表供公司）建一致性、可理解的時(shí)空數(shù)據(jù)底座，為上層碎片化數(shù)據(jù)“說話”。該技術(shù)通過為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)添加“時(shí)間、空間、屬性”全要素構(gòu)建數(shù)字“DNA”。首先，對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如該技術(shù)已在上海浦東落地實(shí)踐，整合24個(gè)委辦局政碼與應(yīng)用體系，涵蓋編碼標(biāo)識、索引、表達(dá)其以時(shí)空網(wǎng)格編碼為技術(shù)主線，結(jié)合對象標(biāo)碼的大數(shù)據(jù)組織框架價(jià)值和分布式并行計(jì)算從對象維度解決了對象身份唯一標(biāo)識問題2）針對個(gè)體，為每一個(gè)對象，建立了完整的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)鏈3）針對全局，實(shí)現(xiàn)了全時(shí)空全要素全狀態(tài)的的信息在統(tǒng)一的時(shí)空框架下進(jìn)行組織和鏈接，為后能夠輔助理解不同來源數(shù)據(jù)的內(nèi)在含義、模型機(jī)理動(dòng)關(guān)聯(lián)，或理解不同地理模型的適用條件與輸出語定了堅(jiān)實(shí)的、可理解的、可推理的數(shù)據(jù)和知識基礎(chǔ)師范大學(xué)地理場景智能建模研究團(tuán)隊(duì)）字世界。數(shù)據(jù)逼真可視化實(shí)現(xiàn)二三維一體化、GIS+BIM、時(shí)空統(tǒng)計(jì)圖表和視頻融合等能力，直觀精準(zhǔn)映射物理世界。時(shí)空智能分析，通過時(shí)空數(shù)據(jù)精準(zhǔn)時(shí)空數(shù)據(jù)孿生技術(shù)，已廣泛應(yīng)用于智慧城市、智慧園區(qū)和安全場景應(yīng)用，如上虞城市大腦、重慶北斗新型智慧城市等，接入了攝像頭視頻、終端位置和各類業(yè)務(wù)專題數(shù)據(jù)，支撐了不同孿生體的數(shù)智化升級和等需求。（該技術(shù)代表供應(yīng)商：千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司）設(shè)施可達(dá)性分析等200+種時(shí)空計(jì)算模型。場景化應(yīng)用賦能：向下沉場景輸出“數(shù)據(jù)+模型”能力，無需重復(fù)開發(fā)即可快速搭建智慧應(yīng)用。如浦東“城市大采集-智能分析-決策落地”的閉環(huán)。（該技術(shù)代表供應(yīng)商：上海維智卓“碰撞”檢測得到結(jié)果。推廣至在一定時(shí)空系統(tǒng)內(nèi)，海量要素劃與管控，將可通行信息轉(zhuǎn)換成時(shí)空四維網(wǎng)格的占用性表達(dá)，術(shù)架構(gòu)。在城市等復(fù)雜巨系統(tǒng)的應(yīng)急管理、仿真推演等方面具景。（該技術(shù)代表機(jī)構(gòu)：北京大學(xué)上海臨港國際科技創(chuàng)新中心研究院）地理計(jì)算中用戶（尤其非專業(yè)人士）在模型選擇、），該框架的核心在于評估和利用大語言模型在沒有同復(fù)雜度（基礎(chǔ)、中等、高級）的地理計(jì)算任務(wù)（生成、地貌分類圖生成）時(shí)的表現(xiàn)，分析了它們在務(wù)和確保數(shù)據(jù)源有效性等方面仍存在挑戰(zhàn)，但其在對時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)格化處理和分析，提取出隱藏在數(shù)勢和規(guī)律，再與深度學(xué)習(xí)模型（如基于3D-ResNet-18改進(jìn)的3D-G模型）相結(jié)合，可以應(yīng)用于解決各種時(shí)空計(jì)算優(yōu)化問網(wǎng)格的深度學(xué)習(xí)框架主要包含“數(shù)據(jù)組織層”、“數(shù)理知識，支持空間位置感知，可以更好地捕捉不同地時(shí)空關(guān)系建模，可以理解不同網(wǎng)格之間的相互影響，模型。通過融合領(lǐng)域知識與大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)訓(xùn)練，構(gòu)蒼靈變化檢測大模型通過掩碼自監(jiān)督MIM大規(guī)模遙感數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練），源發(fā)現(xiàn)、能力評估等方法），通過多模態(tài)大模型訓(xùn)（Agent）。））技術(shù)支撐地圖智能生成。一方面運(yùn)用LLM工具（如ChatGPT）進(jìn)行制圖任mer、GAN、LSTM等）研發(fā)專業(yè)化的地圖生成工具，解決地圖數(shù)據(jù)模式識別、尺度變換、表達(dá)風(fēng)格遷徙等問題，并向“地圖語言大模型”方向發(fā)展。（該技術(shù)代表機(jī)構(gòu)：武漢大學(xué)）決策歸因可視化，例如在交通擁堵預(yù)警中，不僅能預(yù)測擁堵發(fā)生，還能定位“（該技術(shù)代表供應(yīng)商：上海維智卓新信息科技有限公司）不僅可以通過自然語言進(jìn)行圖像檢索和零樣本分類務(wù)（如建筑物和道路測繪、災(zāi)后損失評估或）：基于大規(guī)模軌跡數(shù)據(jù)的移動(dòng)模式和行為，為交4、時(shí)空智能典型應(yīng)用場景多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。當(dāng)前，這些應(yīng)用正受到各國政府、和國內(nèi)的蒼靈大模型等，正推動(dòng)時(shí)空智能從輔助分的政策背景下，城市管理者（如政府部門、理精細(xì)化水平、保障公共安全、優(yōu)化資源配主要訴求包括對復(fù)雜城市系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)全面感置、公共服務(wù)的智能優(yōu)化以及城市規(guī)劃的前應(yīng)對日益增長的數(shù)據(jù)量和城市運(yùn)行的復(fù)雜性聯(lián)網(wǎng)傳感器、視頻監(jiān)控、高精度定位及各類政務(wù)數(shù)據(jù)，并結(jié)合人工智能大模型（如變化檢測、地理空間推理模型）和數(shù)字孿生等技術(shù)，為城市精細(xì)化治理和公共安全保障提供強(qiáng)大支撐。（案例提供：上海維智卓新信息科技有限公司）強(qiáng)化精細(xì)化管理，通過打造統(tǒng)一數(shù)字孿生底座，整合“人、事、地、物、企”），模型，覆蓋城市運(yùn)行監(jiān)測（如能耗、交通）畫像、產(chǎn)業(yè)布局）、社區(qū)治理（如人口流動(dòng)置”，事件響應(yīng)效率提升40%；基于智能模型輔助決策，民生服務(wù)資源配置精（案例提供：珠海航宇微科技股份有限公司）現(xiàn)代化的重要引擎。針對傳統(tǒng)公益訴訟依賴實(shí)效率低下、數(shù)據(jù)精度不足等問題，公司創(chuàng)新性過運(yùn)用衛(wèi)星遙感、GIS、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代調(diào)查取證、成效跟進(jìn)全過程閉環(huán)監(jiān)管體系，為工智能協(xié)同聯(lián)動(dòng)、集成應(yīng)用，建成河湖海岸線保護(hù)、用水源保護(hù)、非法傾倒固體廢物監(jiān)測、農(nóng)林用地保護(hù)模型，實(shí)現(xiàn)疑似違法現(xiàn)象的智能化識別、監(jiān)督、追溯數(shù)據(jù)影像對比提取疑似違法現(xiàn)象推送線索，實(shí)現(xiàn)檢察訴訟提供了一個(gè)全面、動(dòng)態(tài)和互動(dòng)的監(jiān)管平臺（案例提供：谷歌）接著運(yùn)用遙感基礎(chǔ)模型自動(dòng)識別受損建筑物和洪水淹沒區(qū)域，并結(jié)合人工智能普查數(shù)據(jù)估算財(cái)產(chǎn)損失的美元價(jià)值，并根據(jù)社會脆弱性指數(shù)獲取優(yōu)先救援工作（案例提供：北京大學(xué)上海臨港國際科技創(chuàng)新中心地球與空間技術(shù)研究院）式實(shí)時(shí)報(bào)送具體網(wǎng)格的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)信息，實(shí)際應(yīng)機(jī)構(gòu)的核心訴求在于實(shí)現(xiàn)對廣域資源環(huán)境狀況估，以及對潛在風(fēng)險(xiǎn)的及時(shí)預(yù)警，從而為科學(xué)空、無人機(jī)）、地面?zhèn)鞲芯W(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合遙感大表覆蓋、植被生長、水體變化、礦產(chǎn)開發(fā)、生林資源進(jìn)行單木級識別與參數(shù)提取，對耕地、草量、土壤狀況、生物多樣性等進(jìn)行時(shí)空分析（案例提供：千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司）危害大且穩(wěn)定性差的崩塌、滑坡、泥石流等監(jiān)測預(yù)警體系，解決監(jiān)測精度不高，時(shí)效性位為險(xiǎn)情緊迫、危害較大、危險(xiǎn)程度較高的地質(zhì)災(zāi)害隱斜坡位移、地表位移、宏觀變形裂縫監(jiān)測、降雨等利用現(xiàn)代通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)警信息的實(shí)時(shí)保障部、省、市、縣相關(guān)部門之間的資源共享、信和工作區(qū)災(zāi)險(xiǎn)情況，動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)監(jiān)測預(yù)警模型與閾值（案例提供：珠海航宇微科技股份有限公司）分辨率、多光譜影像，精準(zhǔn)捕捉森林、綠地的分布與把握生態(tài)格局提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。同時(shí)，利用無人機(jī)時(shí)空劃任務(wù)，實(shí)現(xiàn)指定綠化點(diǎn)位的實(shí)時(shí)調(diào)度監(jiān)測，快速獲24小時(shí)實(shí)時(shí)監(jiān)控關(guān)鍵區(qū)域，借助時(shí)空智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)變焦、旋轉(zhuǎn)，對時(shí)間戳與空間坐標(biāo)，實(shí)時(shí)掌握綠化點(diǎn)位動(dòng)態(tài)。此外，位功能的工具實(shí)地采集照片，補(bǔ)充局部細(xì)節(jié)收警報(bào)、查看報(bào)告、安排巡查、調(diào)度人員及管理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)工作的高效協(xié)同。個(gè)綠美特色區(qū)域的無人機(jī)數(shù)據(jù)；并配合市自評估工作，實(shí)現(xiàn)對珠海市綠美工作實(shí)施情況該平臺是國內(nèi)首個(gè)服務(wù)于綠美城市的“天空地一（案例提供：中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)業(yè)研究院）升服務(wù)質(zhì)量的內(nèi)在需求，共同構(gòu)成了該領(lǐng)域的驅(qū)業(yè)、汽車制造商以及公眾出行者是主要的需求主升交通運(yùn)行效率、保障交通安全、優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)車與自動(dòng)駕駛技術(shù)、改善出行體驗(yàn)以及實(shí)現(xiàn)交通度定位、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)分析與智能決策是滿物、車輛、人員的實(shí)時(shí)追蹤與智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)（案例提供：千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司）案例概述：千尋位置依托承擔(dān)建設(shè)的國家北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)“全國一張網(wǎng)”到端解決方案，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供厘米級定位，納秒級授時(shí)的時(shí)空智能服務(wù)，位模組，集成時(shí)空智能融合算法，云端服務(wù)位能力，在面對電離層活躍、高落差地區(qū)、GN（案例提供：千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司）管理的大數(shù)據(jù)局、城管局和交通局等單位提精度地圖，使得城市管理者能夠準(zhǔn)確掌握投用頻次、運(yùn)行軌跡等關(guān)鍵信息，并利用千尋況、人員流動(dòng)等，深度挖掘和發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。德清縣依托地理信息產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，為北斗高精度定位技術(shù)的應(yīng)用提供了充足的各類交通工具在資本的驅(qū)動(dòng)下無序發(fā)展，為城市交缺少相應(yīng)的技術(shù)和運(yùn)營能力，無法實(shí)現(xiàn)居民需求、可持續(xù)運(yùn)營的有效閉環(huán)。千尋位置依托獨(dú)特的北斗斗定位技術(shù)、算法等能力搭建北斗高精度服理的監(jiān)管中面臨的市民行為難監(jiān)管、企業(yè)超環(huán)、管理數(shù)據(jù)難沉淀及利用四類問題。通過依據(jù)精度定位的車輛停放及市民實(shí)時(shí)騎行的域）開展的各類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，如無人機(jī)物流、城應(yīng)急救援等，正迎來發(fā)展機(jī)遇。低空經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營域資源的有效利用以及作業(yè)流程的自動(dòng)化與智能的導(dǎo)航定位授時(shí)（PNT）服務(wù)，以及強(qiáng)大的空域監(jiān)視、環(huán)境監(jiān)測等場景中，利用無人機(jī)搭載傳感器（案例提供：千尋位置網(wǎng)絡(luò)有限公司）理，形成高效閉環(huán)。試運(yùn)行以來，原本一周巡河、監(jiān)督河長巡查履職情況，輔以大數(shù)據(jù)破，水上違法現(xiàn)象減少55%，污染物排放標(biāo)準(zhǔn)較國家一級A標(biāo)再提高45%，（案例提供：珠海航宇微科技