北京
物理AI要真正适应环境，光靠一套固定指令远远不够。它需要理解自己身处何地、周围有什么、这些东西又在怎么变化。总部位于慕尼黑的Spranic正在做的，就是给物理AI补上这一层能力——空间记忆。
按照这家公司的思路，空间记忆层负责记录物理空间本身，以及这些空间随时间发生的变化。机器人不只是"看到"眼前的场景，还能把场景和它的历史状态对应起来。
空间记忆怎么和知识图谱搭上关系
更关键的一步，是把这些空间信息与知识图谱连接起来。Spranic创始人兼首席执行官Jordi Spranger表示，这种连接有望帮助机器人在不同任务中解读自己所处的环境。
换句话说，机器人面对的不再是一个个孤立的房间，而是一套可以被理解和调用的空间知识。同一片场地，换一个任务，机器人依然能读懂它。
为什么这件事对物理AI重要
物理AI的短板一直在于"上下文"。没有对周围环境的持续记忆，机器人只能执行预设动作，一旦场景变化就容易失效。空间记忆层要解决的，正是这种跨任务、跨场景的适应问题。
把物理空间的记录与知识图谱打通，意味着机器人对环境的理解可以积累、可以复用，而不是每次从零开始。Spranic选择在慕尼黑做这件事，瞄准的是物理AI落地时最基础也最容易被忽略的一环。
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