高德转向空间智能长期主义实验，探索未来科技新纪元-Moni资讯

当大众对高德的认知还停留在地图导航工具时，这款拥有超10亿用户的应用，已将其积累了二十年的时空数据，“All in AI”转向空间智能。

在近日的2025云栖大会上，高德正式发布高德空间智能产业技术战略。除了将地图升级为基于空间智能的AI原生应用外，高德更期望通过空间智能助推产业发展。其定位也正从一个地图App，向面向产业的新一代时空智能基础设施提供者转变。

当大模型还在语言智能的维度“内卷”时，高德为何选择了一条更艰难但更贴近物理世界的“空间智能”赛道？这又将如何重塑高德的业务形态？高德地图副总裁、高德云图总经理董振宁在接受界面新闻等媒体采访时表示，这由高德的基因决定：“高德最大的核心是基于现实世界的数据还原，因为我们的slogan就叫还原真实世界。”

大模型竞争中，在业务的延长线上做事

大模型方面，各家互联网、初创企业均已进入白热化厮杀阶段的“下半场”，再难见GPT-4刷新人类认知级别的创新。高德选择的AI路径，更垂直也更实际——立足于自身核心的时空数据优势，在业务的“延长线”上寻找突破。

“从出行工具到生活服务平台，再到履约，没有什么组织上的挑战，只是在定位上的丰满。”高德云图副总经理、产品及技术总负责人雷宇在接受界面新闻等媒体采访时表示。

在“AI教母”李飞飞旗下实验室World Lab发布Marble平台以来，“世界模型”逐渐进入大众视野，被部分科学家视为通向AGI（人工通用智能）的必经之路。而在高德的战略中，“空间智能”是一个比当前热门的“世界模型”更大的组合概念。高德云图副总经理雷宇在接受界面新闻等媒体采访时，将两者的关系清晰地界定为一种“嵌套关系”，即世界模型是未来实现空间智能“要去研究和落实的技术”。

这一体系的底层技术虽与主流大语言模型（LLM）同源，均基于Transformer架构，但核心差异在于处理的数据。当下的LLM主要处理语言、图像等“高维特征”，而高德的空间模型则专注于处理物理空间的数据。

据介绍，其技术体系不仅包含对物理世界XYZ三维轴的复现，也加入了“时间”维度，以进行预测和研判。换言之，高德的AI路径并非在复刻一个学习线上知识的“数字大脑”，而是在构建一个能理解线下真实世界中“流动的人、流动的车”的物理世界引擎。在此框架下，大语言模型扮演的是帮助产品化的辅助角色，而空间智能的最终商业目标，则指向刻画真实世界、洞察真实世界。

高德对空间智能的布局并非短期规划，其战略选择背后，是多年来在B端产品上的持续积累。

目前高德已形成一套支撑其空间智能战略的核心产品：用于刻画真实世界的“云境”，用于洞察商业环境的“云睿”，以及今年新孵化的可感知交通状况的“云迹”。早在去年，高德旗下的高德云图已宣布开放云睿时空智能应用开发能力和云境时空孪生地图平台。

今年的关键动作在于整合与开放。据介绍，高德将时空数字底座与时空智能引擎组合，推出产业生态发展平台，助力空间智能产业生态腾飞。如果说云境、云睿、云迹是高德打造出的三款高性能引擎，那么此次发布的产业生态发展平台，则旨在成为一个开放的基座，让各行业的合作伙伴调用这些能力，创造面向特定场景的应用。

五大“万亿级”赛道背后，高德的基建者角色

立足空间智能，高德未来将聚焦五个产业赛道。董振宁在接受界面新闻采访时列举了低空经济、数字文旅、城市智能、智慧交通及商业智能。他判断，这些赛道“未来的场景都是过万亿级的”。

然而，高德并非要成为这些领域的全能型选手。在产业合作中，高德清晰地界定了自身的角色：避免与应用层开发者直接竞争，而是作为生态的“基建者”，为合作伙伴提供底层技术与数据能力，构建开放的合作生态。

以低空经济为例，高德选择从最基础也最关键的安全问题入手。董振宁曾指出一个行业痛点“约有40%的无人机事故源于碰撞电线等障碍物”，而数据精准的“空图”正是解决这一难题的关键。

在深圳龙岗的合作项目中，高德的核心角色是提供时空数字底座，并接入SILAS低空大脑，构建一体化的低空数字底座。在此基础上，高德一方面支持合作伙伴孵化多元化的场景应用，另一方面则依托产业资源共建低空生态，最终形成一个集研发、服务、运营于一体的示范区。

“在低空市场你会发现开放和封闭的问题，阿里坚信开放和开放的生态是能走到最终的，”董振宁表示，未来的应用和落地将由本次云栖大会签约的12家企业首批，“后面还有几十家合作伙伴”。

此外，“AI Inside”战略下的高德对空间智能的想象空间远不止于此。据介绍，未来高德将在具身智能、AI眼镜、新能源汽车等等的领域和场景做好地基工作，解决“如何理解真实世界”的问题。就像董振宁说的，“所有的空间要inside所有的硬件当中”。

瞄准谷歌，但不仅仅是“中国的谷歌”

在很长一段时间里，谷歌地图都是高德衡量自身发展的一面镜子。无论是谷歌推出Marketplace将商家与履约服务整合进地图，促使高德在2018年后开始认真探索生活服务；还是Google Earth发布伦敦实景，直接推动了高德内部“云境”项目的启动，雷宇都坦言曾受到很大启发。

然而，简单的追随并非高德的终点。如今，高德对“云境”的思考，已不再局限于街景的“形似”。 雷宇提出了L1到L6的分类法，即“大地块-园区-单体建筑-室内-单体”，可从一个城市的画幅直接放大拉近到室内，聚焦到一件文物。其目标是实现对真实世界的精细刻画。高德方面认为，在C端体验上，其已经“整体超越”谷歌。

在三维模型的精细度之外，高德与谷歌的数据逻辑亦存在根本区别。核心在于，谷歌的生活服务更多依赖链接第三方“点评生态”，数据根植于用户的“观点”；而高德则利用其出行工具的定位，构建了一个基于“搜索-导航-到达”的闭环行为数据体系。用户的每一次导航和抵达，都构成了一次对物理世界的“用脚投票”。正是这种基于海量“AI+行为”而非“用户点评”的数据逻辑，最终催生了当下时新的产品——“高德扫街榜”。

但这并非故事的全部。以“扫街榜”为入口，高德的商业生态正向更深处延伸。一方面，它通过“云境”技术为榜单上的热门店铺生成室内三维模型，让用户的体验从“知道”升级为“看见”，提供可实时漫游的沉浸式场景。另一方面，高德的目光投向了榜单之外更广阔的“沉默大多数”。“核心是AI平权，” 雷宇表示。通过与尼尔森等伙伴合作，高德能为街头巷尾的普通小店一键生成AI“体检报告”，提供它们曾无法企及的数据分析与经营建议。

“长期的价值主义的坚持是最难的，”董振宁表示。从对标到超越，再到选择一条更考验耐心的生态赋能之路，高德的探索印证了其“做正确的技术迭代”的决心。据悉，该公司在具身智能领域的布局也已在规划之中。