Цифрові карти та навігаційні системи, які ми сьогодні використовуємо — з назвами вулиць, знаками та візуальними підказками — створювалися для людей. Але на порозі нової ери робототехніки нам потрібен інший тип карти: така, що дозволить машинам розуміти фізичне середовище. Це і є просторовий інтелект — критичний етап еволюції штучного інтелекту.
Від точності операцій і безпеки працівників до взаємодії з клієнтами та автоматизації — просторовий інтелект обіцяє стрибок уперед у використанні ШІ. Наступний рубіж у розвитку — не глибше занурення в цифрові дані, а здатність допомогти машинам розуміти й взаємодіяти зі світом так, як це робимо ми.
Подолати просторовий розрив у ШІ
Великі мовні моделі (LLM) вже стали революцією, але життя людини та більшість бізнес-процесів відбуваються у фізичному світі. ШІ чудово опрацьовує текст, код та зображення, але ще не здатний повноцінно розуміти наше середовище.
Уявімо агента ШІ в управлінні складом. Він може впізнати навантажувач на відео з камери, але не визначить, чи блокує той критичний прохід, чи безпечно припаркований для обслуговування, чи створює потенційну небезпеку. Без просторового інтелекту ШІ залишатиметься радше радником, ніж оператором.
Просторовий інтелект у бізнесі
Просторові технології вже змінюють логістику, виробництво та сервісні операції. У звіті Deloitte Tech Trends 2025 просторові обчислення названі ключовою технологією для підприємств.
-
У логістиці точність на рівні сантиметрів дає змогу оптимізувати склади, зменшити кількість помилок та прискорити доставку.
-
У проєктуванні та будівництві AR-накладки дозволяють розподіленим командам співпрацювати з 3D-моделями так, ніби вони на об’єкті.
-
У навчанні імітаційні симуляції допомагають персоналу тренувати складні завдання з миттєвим зворотним зв’язком.
Споживачі теж уже відчувають це на практиці. Бренди та публічні простори створюють AR-досвіди: від самостійних турів і навігаційних підказок до освітніх ігор у міському середовищі. Це новий інструмент залучення й утримання клієнтів.
AR-окуляри та роботи потребують «розумної» карти
Наступне покоління просторово обізнаного ШІ стане базовою технологією для AR-окулярів від Snap, Meta та Google. Ці пристрої мають звільнити нас від постійного погляду в смартфон і дати можливість взаємодіяти зі світом безпосередньо. Для цього їм потрібна цифрова карта, керована ШІ, яка буде максимально точною та стабільною, щоб «прив’язувати» цифровий контент до конкретних локацій.
Ще далі — у сфері робототехніки. Аналітики прогнозують появу людиноподібних роботів у повсякденному житті вже протягом наступного десятиліття — у медицині, готельно-ресторанній справі, обслуговуванні. За даними Goldman Sachs, ринок таких роботів може сягнути 38 млрд доларів до 2035 року.
Сучасний ШІ вже здатний розпізнавати об’єкти, розуміти контекст і навіть імітувати дії людини. Але без просторового розуміння їхня користь обмежена. Саме просторовий інтелект відкриває шлях до безпечної автономної навігації та роботи у динамічному реальному середовищі.
Як побудувати «карту світу» для ШІ
Комп’ютерний зір може описати зображення («вулична сцена з магазинами»), але йому бракує точності, необхідної для реальної роботи машин. GPS також недостатньо — похибка може становити пів кварталу. Натомість Visual Positioning Systems (VPS) забезпечують сантиметрову точність, необхідну для справжнього просторового розуміння.
Але просторовий інтелект — це не лише координати. ШІ має розрізняти геотипову модель (загальне симульоване середовище для тренування роботів у різних сценаріях) та геоспецифічну модель (реальний світ із точними деталями). Робот, натренований у віртуальному середовищі, все одно діятиме у реальному й потребує максимально детальної моделі для роботи у режимі реального часу.
Тут з’являються Великі геопросторові моделі (LGM) — просторовий аналог LLM. Якщо мовні моделі тренуються на текстах з інтернету, то LGM — на мільярдах реальних зображень, прив’язаних до конкретних місць. Це дає машинам контекстне розуміння простору та структур.
Людина інтуїтивно уявляє, як виглядає церква чи площа з різних ракурсів. Для машин це надскладне завдання. LGM дозволять ШІ «добудовувати» відсутню інформацію та робити просторові висновки, подібно до того, як LLM працюють із мовою. Це стане фундаментом справжньої операційної системи для фізичного світу.
