Цифровые карты и навигационные системы, которые мы используем сегодня — с названиями улиц, знаками и визуальными подсказками — были созданы для людей. Но на пороге новой эры робототехники нам нужен другой тип карты: такой, который позволит машинам понимать физическую среду. Это и есть пространственный интеллект -критический этап эволюции искусственного интеллекта.
От точности операций и безопасности сотрудников до взаимодействия с клиентами и автоматизации — пространственный интеллект обещает скачок вперед в использовании ИИ. Следующий рубеж в развитии-не более глубокое погружение в цифровые данные, а способность помочь машинам понимать и взаимодействовать с миром так, как это делаем мы.
Преодолеть пространственный разрыв в ИИ
Большие языковые модели (LLM) уже стали революцией, но человеческая жизнь и большинство бизнес-процессов происходят в физическом мире. ИИ прекрасно обрабатывает текст, код и изображения, но еще не способен полноценно понимать нашу среду.
Представим агента ИИ в управлении складом. Он может распознать погрузчик на видео с камеры, но не определит, блокирует ли он этот критический проход, безопасно ли припаркован для обслуживания или создает потенциальную опасность. Без пространственного интеллекта ИИ останется скорее консультантом, чем оператором.
Пространственный интеллект в бизнесе
Пространственные технологии уже меняют логистику, производство и сервисные операции. В отчете Deloitte Tech Trends 2025 пространственные вычисления названы ключевой технологией для предприятий.
-
В логистике точность на уровне сантиметров позволяет оптимизировать склады, уменьшить количество ошибок и ускорить доставку.
-
В проектировании и строительстве AR-накладки позволяют распределенным командам сотрудничать с 3D-моделями, как если бы они находились на объекте.
-
В обучении имитационные симуляции помогают персоналу тренировать сложные задачи с мгновенной обратной связью.
Потребители тоже уже чувствуют это на практике. Бренды и публичные пространства создают AR-опыты: от самостоятельных туров и навигационных подсказок до образовательных игр в городской среде. Это новый инструмент привлечения и удержания клиентов.
AR-очки и роботы нуждаются в» умной » карте
Следующее поколение пространственно осведомленного ИИ станет базовой технологией для AR-очков от Snap, Meta и Google. Эти устройства должны освободить нас от постоянного взгляда в смартфон и дать возможность взаимодействовать с миром напрямую. Для этого им нужна цифровая карта, управляемая ИИ, которая будет максимально точной и стабильной, чтобы «привязывать» цифровой контент к конкретным локациям.
Еще дальше — в сфере робототехники. Аналитики прогнозируют появление человекоподобных роботов в повседневной жизни уже в течение следующего десятилетия — в медицине, гостинично-ресторанном деле, обслуживании. По данным Goldman Sachs, рынок таких роботов может достичь 38 млрд долларов к 2035 году .
Современный ИИ уже способен распознавать объекты, понимать контекст и даже имитировать действия человека. Но без пространственного понимания их польза ограничена. Именно пространственный интеллект открывает путь к безопасной автономной навигации и работе в динамичной реальной среде.
Как построить «карту мира» для ИИ
Компьютерное зрение может описать изображение (»уличная сцена с магазинами»), но ему не хватает точности, необходимой для реальной работы машин. GPS также недостаточно-погрешность может составлять пол квартала. Вместо этого Visual Positioning Systems (VPS) обеспечивают сантиметровую точность, необходимую для истинного пространственного понимания.
Но пространственный интеллект — это не только координаты. ИИ должен различать геотипическую модель (общая симулированная среда для обучения роботов в различных сценариях) и геоспецифическую модель (реальный мир с точными деталями). Робот, натренированный в виртуальной среде, все равно будет действовать в реальной и нуждается в максимально детальной модели для работы в режиме реального времени.
Здесь появляются большие геопространственные модели — LGM) — пространственный аналог LLM. Если языковые модели тренируются на текстах из интернета, то LGM-на миллиардах реальных изображений, привязанных к конкретным местам. Это дает машинам контекстное понимание пространства и структур.
Человек интуитивно представляет, как выглядит церковь или площадь с разных ракурсов. Для машин это сверхсложная задача. LGM позволят ИИ «завершить» недостающую информацию и сделать пространственные выводы, подобно тому, как LLM работают с языком. Это станет основой настоящей операционной системы для физического мира.
