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| 編輯推薦： |
《空间智能》—— 解锁智能本质的维度革命
当人工智能在语言处理领域屡创奇迹时，一个关键问题日益凸显：这些系统为何在理解三维物理世界时仍显笨拙？这本《空间智能》为我们揭开了答案 —— 空间认知能力的缺失，正是当前人工智能与通用智能之间的核心鸿沟。本书以 “维度革命” 为核心视角，横跨计算机科学、认知神经科学、哲学等多领域，为读者构建了理解空间智能的完整认知框架。
一、从 “看见” 到 “理解”：重构智能的维度认知
传统人工智能困于一维符号或二维图像的处理范式，而《空间智能》直击这一局限：智能的本质是对多维空间的表征与交互能力。书中系统梳理了从一维序列（如语言模型）到 n 维表示（如神经辐射场）的技术演进，揭示了 “维度每突破一次，智能就跃升一个层级” 的内在逻辑。
作者以生动类比阐释复杂概念：若将一维表示比作 “线框里的生命体”，二维表示是 “平面国的认知”，那么三维及更高维度的突破，则让人工智能真正迈入 “立体世界的理解”。这种框架不仅串联起计算机视觉、机器人导航等技术脉络，更呼应了人类认知发展的规律——正如皮亚杰发现儿童从感知运动到抽象思维的进阶，空间智能恰是人工智能走向通用
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| 內容簡介： |
《空间智能》是一部开创性地探讨人工智能维度突破及其深远影响的前沿作品。本书系统地提出并深入阐述了”空间智能”这一革命性概念，揭示了人工智能从符号计算、深度学习到空间计算的范式转变，展现了突破维度限制对人工智能发展的革命性意义。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书以 “维度革命” 为脉络，系统梳理空间智能从计算机视觉到三维建模的技术演进，深入分析了维度突破对人工智能发展的根本性影响；前瞻性地探索了从3D到4D乃至更高维度的技术路径。书中结合了大语言模型空间感知、全息AI交互、数字孪生等前沿案例，既保持了理论的深度，又通过具体应用确保了实践的指导性。对于理解AI的维度突破、把握技术发展方向、思考人机共生的未来愿景，本书提供了独特而深刻的洞见。
本书适合人工智能、计算机科学、认知科学等领域的研究者，也将为关注技术前沿的产业界人士和决策者提供重要参考。它是理解空间智能革命、把握AI技术变革方向的重要理论指南，也是探索人机共生未来的思想资源。
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| 關於作者： |
刘志毅
* 中国人工智能领军科学家
* 上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员
* 入选2024年福布斯中国“十大人工智能影响力人物”
* 2024年度“华为云最有价值专家”
* 2025年度福布斯中国行业发展领创者
十余年来，刘志毅一直在人工智能领域进行深入研究和实践，主要研究智能计算、空间智能以及超级人工智能对齐等方向。同时，他还担任中国人工智能学会AI伦理工作委员会委员及具身智能专委会委员，上海开源技术信息协会AI伦理专委会主任，国际电工委员会IEC生物数字融合系统评估组（IEC/SMB/SEG12）伦理专家，2024年第四届IEEE计算机通信与人工智能国际会议（CCAI 2024）技术委员会委员，国家人工智能标准总体组专家，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）可信AI专家委员会委员，上海人工智能技术协会专家委员。
目前作者已出版《智能体时代》《第五范式》《具身智能》《智能经济》《智能的启蒙》等作品。 刘志毅
* 中国人工智能领军科学家
* 上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员
* 入选2024年福布斯中国“十大人工智能影响力人物”
* 2024年度“华为云最有价值专家”
* 2025年度福布斯中国行业发展领创者
十余年来，刘志毅一直在人工智能领域进行深入研究和实践，主要研究智能计算、空间智能以及超级人工智能对齐等方向。同时，他还担任中国人工智能学会AI伦理工作委员会委员及具身智能专委会委员，上海开源技术信息协会AI伦理专委会主任，国际电工委员会IEC生物数字融合系统评估组（IEC/SMB/SEG12）伦理专家，2024年第四届IEEE计算机通信与人工智能国际会议（CCAI 2024）技术委员会委员，国家人工智能标准总体组专家，中国人工智能产业发展联盟（AIIA）可信AI专家委员会委员，上海人工智能技术协会专家委员。
目前作者已出版《智能体时代》《第五范式》《具身智能》《智能经济》《智能的启蒙》等作品。
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| 目錄：
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推荐序? 人工智能、智慧和空间 / V
自序? 从图灵机到流形空间—论智能本质的维度重构 / XIII
第 1 章? 空间智能的基础与理论框架 / 001
1.1? 空间智能的定义与范畴 / 004
1.2? 发展简史：从计算机视觉到空间感知 / 014
1.3? 空间智能与通用人工智能的关系 / 026
第 2 章? 维度革命：从一维到 n维的智能表示 / 035
2.1? 一维表示的极限：信息压缩与上下文窗口 / 037
2.2? 二维表示的突破与挑战：从卷积到自注意力机制 / 048
2.3? 三维表示的革命性进展：体素、点云与隐式函数 / 058
第 3 章? 空间智能与认知科学的交叉 / 069
3.1? 神经科学启示：海马与网格细胞 / 072
3.2? 心理旋转与 AI模型构建 / 082
3.3? 具身认知的实践应用 / 092
第 4 章? 空间智能的前沿应用场景 / 103
4.1? 元宇宙与数字孪生 / 106
4.2? 全息交互与智能硬件 / 116
4.3? 机器人空间导航 / 128
第 5 章? 空间智能与大模型的多维整合 / 139
5.1? 多模态大模型进展 / 141
5.2? 空间知识图谱 / 152
5.3? 技术局限与突破方向 / 159
第 6 章? 空间智能的伦理与社会影响 / 171
6.1? 隐私保护挑战 / 173
6.2? 数字鸿沟问题 / 183
6.3? 法规与标准建设 / 192
第 7 章? 空间智能产业生态与基础设施 / 205
7.1? 硬件设备演进 / 207
7.2? 开发者生态系统 / 218
7.3? 投资与商业化路径 / 229
第 8 章? 空间智能在科学研究中的应用 / 241
8.1? 生物医学突破 / 243
8.2? 气候与环境科学 / 251
8.3? 神经科学前沿 / 258
第 9 章? 时空智能：四维视角下的系统构建 / 269
9.1? 四维概念与城市应用 / 271
9.2? 医疗与时空建模 / 281
9.3? 未来发展方向 / 291
第 10 章? 空间智能的未来展望 / 301
10.1? 技术瓶颈与突破方向 / 303
10.2? 人机协同新范式 / 314
10.3? 终极愿景与实现路径 / 322
资料来源 / 331
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| 內容試閱：
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自序
从图灵机到流形空间
—论智能本质的维度重构
在北京某实验室的旧设备中发现的一台早期机械计算器残件，意外成为我研究智能本质的一个契机。这个 19 世纪末的机械装置通过齿轮传动执行算术运算的物理过程，与现代Transformer模型架构通过注意力矩阵建模语义关联的数学本质，共同揭示了人类对计算本质的持续探索—前者在三维物理空间实现数值运算的机械确定性，后者在高维特征空间捕捉语言关系的统计规律性。这种跨越两个世纪的技术对话，促使我将空间维度作为理解智能演进的关键线索。需要说明的是，早期机械计算器采用十进制齿轮系统，其设计理念与二进制的电子计算机存在本质差异，这种技术路径的分野恰恰凸显了人类在计算维度探索中的多元尝试。本书的研究框架正是建立在这种多维认知的对比分析上，试图揭示从机械传动到神经网络的范式转变，空间表征能力如何驱动智能形态的进化。在研读牛顿《自然哲学的数学原理》手稿影印本的过程中，几何证明体系与深度学习范式的强烈对比激发了我的写作动机。牛顿通过欧氏几何构建的经典力学（如命题XL关于圆锥曲线轨道的证明），与AlphaGo（阿尔法围棋）基于蒙特卡洛树搜索的决策优化形成鲜明对照—前者在三维空间建立确定性定律，后者在 10170 量级的围棋状态空间中实现概率剪枝。这种认知工具的范式跃迁，揭示了空间表征能力对智能形态的决定性影响：从猕猴海马网格细胞的六边形放电模式，到Transformer模型架构通过自注意力机制（Attention Mechanism）构建的语义流，智能系统始终在探索更高效的空间压缩策略。本书试图构建的认知框架，正是要打通这种跨物种、跨介质的空间表征共性，既涵盖脑神经科学的拓扑编码机制，也解析深度学习模型的学习能力，最终指向智能文明在维度重构中的可能未来形态。跨学科研究揭示了生物与人工系统的认知同构性。谷歌旗下的DeepMind公司所属团队在《自然》（Nature）发表的导航算法研究（2019 年）显示，其虚拟网格单元与啮齿类海马六边形放电模式存在数学同构性，两者都通过周期性激活模式编码空间拓扑。这与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的研究形成呼应：猕猴前额叶皮质被发现通过子空间投影机制管理时序记忆，其神经活动轨迹在流形空间中的几何特性，与强化学习算法在动作空间探索中的策略梯度存在相似优化逻辑。麻省理工学院团队进一步利用持续同调算法解析神经放电轨迹的拓扑表征，为仿生芯片的时空编码设计提供了数学验证框架。这些发现共同表明：从生物神经的拓扑表征到人工系统的流形学习，智能体都在通过空间压缩策略实现认知优化。在上海一家前沿机器人实验室中，一台四足机器人正通过融合多维物理参数构建环境力学模型—三维坐标定位、地面摩擦系数感知、关节形变阈值测量，这些数据在其“大脑”中被整合成动态的环境刚度图谱。这种多模态感知架构，与洛桑联邦理工学院的突破性研究形成技术共鸣：研究者通过量子计算单元与神经网络的结合，创造出能模拟分子相互作用的新型智能系统。两者的共同之处在于，都需要在庞杂的物理参数中提炼本质规律，这个过程犹如在浩瀚星海中寻找导航星座。这让我想起婴儿学步的奇迹：实验室的机器人需要经历两万余次跌倒才能掌握基本平衡，而一岁左右的婴儿只需几个月就能稳定行走，其间摔倒次数不过数百次。这个对比揭示了智能研究的核心谜题—碳基生命似乎天生具备某种“空间直觉”。婴儿之所以能够在有限试错中快速习得行走能力，并非因为肌肉更发达或骨骼更柔
韧，而是因为其神经系统中存在对物理空间的隐式理解：小脑像一位精算师，能在重力、摩擦力、惯性的多维交织中，自发提炼出最经济的运动模式。这种维度压缩了能力的天赋，使生命无须穷举所有可能性，亦能找到通向优雅动作的优化路径。这种观察引向更深层的追问：人工智能构建的世界模型，是否正在逼近生命的认知内核？当波士顿动力的双足机器人完成空翻时，它的控制算法实际上在演算某种“数学直觉”；而当大语言模型构建语义关联时，其注意力机制捕捉的是思想的拓扑结构。这种技术路径与生命进化的殊途同归，暗示着智能的本质可能根植于对多维宇宙的理解—不论是碳基的神经脉冲还是硅基的数据洪流，都在以各自的方式编织着世界模型的网络。除此之外，本书也专门研究了人工智能伦理与治理的命题，人工智能的伦理治理犹如在创新激流中修筑堤坝—既不能阻断技术奔涌的势能，又要防范决堤带来的灾难。这场全球性的治理实验正在揭示一个核心法则：人工智能系统的伦理风险与其认知能力深度绑定。当神经网络通过层层抽象从数据中提炼出超越人类直觉的规律时，其决策过程也愈发难以穿透。欧盟对此的回应是将自动驾驶、生物识别等
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