高德，要造另一张地图

一张卫星图像，在一块消费级GPU上，只要大约十分钟，就能生成公里级的三维城市场景。

9月10日，高德发布3D原生城市世界模型ABot-Earth 0.7，展示了这项能力。

生成的三维城市可以自由探索，还能帮助AI理解道路、建筑之间的空间关系。

一家做了二十多年地图的公司，为什么还要让AI看懂一座城市？

9月10日，高德还展示了一项很有意思的功能。

假如你准备去看一场演出，过去买票时通常只能参考二维座位图，很难准确判断自己离舞台有多远、视线会不会被挡住。

现在，借助高德的飞行街景2.0，用户可以提前进入三维场馆，切换不同座位的视角，看看从那里望向舞台是什么样子。

这项功能背后，也使用了高德新发布的世界模型ABot-Earth 0.7。

过去，电子地图主要解决位置、路线和出行信息问题。现在，高德希望让AI进一步理解真实世界的空间结构。

这就涉及一个越来越重要的概念——空间智能。

简单来说，就是让AI知道周围的世界长什么样、正在发生什么，以及接下来可能发生什么。

比如，一辆无人配送车要去几公里外送货。

传统地图可以提供道路、路线和实时交通信息，但真正上路以后，无人车还需要识别行人、车辆和临时障碍，判断周围环境的变化，决定何时减速、绕行。

这就需要地图、环境感知、预测和行动系统相互配合。

高德把空间智能分成三个层次。

第一层是三维空间表达，让AI理解道路、建筑和物体之间的空间关系。

第二层是动态感知，掌握现实世界正在发生的变化。

第三层是时空推演，进一步判断接下来可能发生什么，并辅助决策。

从看懂空间，到感知变化，再到预测未来，三层能力逐步递进。

高德对空间智能的布局并非始于今年。2025年8月，高德地图宣布全面AI化时，就已经把空间智能作为升级方向。

今年6月，高德发布ABot-Earth 0.5，尝试利用世界模型快速生成三维城市场景。9月升级至0.7，进一步实现从星球到街景的连续生成、自由探索和实时交互。

这也让高德的技术路线逐渐清晰：以三维空间表达为基础，结合长期积累的道路、导航和交通数据，进一步发展动态感知和时空推演能力。

不止高德，全球许多科技企业都在加快布局空间智能。

要理解这股趋势，可以从“AI教母”李飞飞的一次演讲说起。

2024年，她在TED演讲中展示了一张图片，一只猫伸出爪子，正准备把玻璃杯推向桌子边缘。

人一看就知道，杯子可能掉下去，甚至会下意识地伸手阻止。但对于AI来说，能够识别猫、杯子和桌子，并不意味着它能理解接下来会发生什么。

李飞飞认为，AI还需要理解空间关系、预测变化，并采取行动。她还展示了斯坦福团队的研究成果，机械臂已经能够根据语言指令打开抽屉，甚至制作三明治。

两年过去，空间智能已经成为科技巨头争夺的新方向。

今年9月28日，AMD宣布，拟以约82亿美元的全股票交易收购李飞飞创办的World Labs。

这家成立仅两年多的公司，专注于空间智能。9月1日，它刚刚发布世界模型Atlas，能够根据文字、图像和视频等信息，生成、重建和模拟三维世界。

为什么AMD愿意花这么多钱？

因为世界模型正在催生新的计算需求。AMD希望借助World Labs的技术和研究团队，提前布局下一代AI所需要的算力基础设施。

其他科技企业也在加快行动。

今年9月，美国AI公司Runway展示了通用世界模型GWM Worlds 2。在官方演示中，用户可以在AI实时生成的虚拟世界中自由探索，还能通过文字指令改变天气、人物动作等，场景随之变化。

月底，Runway又公布世界动作模型Praxis-1，尝试把从大量视频中学到的物理世界知识，用于机器人动作控制。

英伟达则在今年6月推出世界模型Cosmos 3，将视觉推理、世界生成和动作预测结合起来，为机器人和自动驾驶提供训练与模拟能力。

▲图源：英伟达

中国科技巨头也在加快布局。

今年4月，腾讯、阿里巴巴、字节跳动三家中国科技巨头，接连推出世界模型及三维生成相关产品。

腾讯发布混元3D世界模型2.0，可以生成可编辑的三维场景，用于游戏开发和仿真等领域；阿里巴巴发布世界模型HappyOyster，支持用户在AI生成的虚拟世界中实时漫游和交互；字节跳动则推出3D生成大模型Seed3D 2.0，能够生成高精度三维模型，为物理仿真等应用提供三维资产。

放眼全球，世界模型的探索已经从三维场景生成，延伸到实时交互、环境模拟，并开始用于机器人训练和动作控制。

中国企业在三维生成、场景交互等方面也取得了进展。但由于技术路线和测试标准不同，目前还很难简单判断中外企业的整体差距。

对全球空间智能产业来说，一个共同的难题是：生成的虚拟世界看起来很逼真，并不意味着AI真正掌握了物理规律。比如，模型可以模拟物体运动，但要准确预测复杂环境中的变化，并让机器人据此可靠行动，仍然很困难。

难题背后，也蕴藏着新的产业机会。

游戏开发需要快速生成三维场景，自动驾驶需要反复模拟极端路况，机器人则需要在虚拟环境中大量训练，减少现实世界的试错成本。

这些应用已经开始出现，但要从技术演示走向大规模商业应用，仍需要时间。

全球科技巨头纷纷进入空间智能，高德凭什么参与这场竞争？

答案，藏在一块地铁广告牌里。

对于高德的长期合作伙伴、户外广告企业德高中国来说，如何判断一块地铁广告牌的价值，是一道经常遇到的难题。

即便两座地铁站客流量差不多，广告价值却可能相差很大。因为人们从哪里来、要到哪里去、周围有什么商业设施，都可能影响广告的实际效果。

如今，德高中国正尝试利用高德的空间数据，分析地铁、公交站点周围15分钟步行范围内的人流路线和客流密度，辅助评估广告位价值。

德高中国数据科技负责人廖海粟说：“线下媒介的核心是空间与人的连接。”

高德正在尝试把这种连接变成可以计算、分析的服务。

它的底气，来自二十多年的积累。

除了道路、地点等地理信息，高德还长期积累了大量导航、交通和出行数据。哪些道路经常拥堵，一条路线实际需要多久，这些真实世界的信息，都可能为AI理解城市提供帮助。

今年9月，高德推出千舆空间智能开放平台，尝试把积累的空间数据和分析能力，变成企业和开发者可以直接调用的服务。

按照高德公布的数据，截至2026年8月，千舆平台已涵盖8000多万个地点信息、500多万公里道路，以及超过7500平方公里的三维模型。

除了向企业开放空间能力，高德还在探索如何服务无人设备。

今年7月，江苏常州无人物流试点运营示范项目举行六方签约，高德作为合作方之一，参与时空底座等联合示范。9月，高德又推出全空间无人体系，尝试推动无人车、无人机和机器人等设备协同作业。

从德高中国的广告点位评估，到常州的无人物流项目，场景虽然不同，背后却有一个共同需求：让更多企业和设备能够利用真实世界的空间信息，完成分析和判断。

这也让高德看到了新的商业机会。

过去，高德主要通过地图App服务用户，同时向企业开放位置、路线等能力。如今，它希望进一步把空间数据与现实世界不断变化的信息结合起来，为企业、汽车、机器人和AI提供可以随时调用的空间智能服务。

不过，要将这些探索转化为大规模商业应用，高德还面临不少挑战。如何持续更新数据、实现不同设备之间的协同，以及真正帮助企业提高效率、降低成本，都需要实践验证。

如果这条路走通，高德就有可能从一家地图服务商，成长为AI时代的空间智能基础设施提供者。

这，或许才是高德想造的下一张地图。

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主编：毕亚军 责编：周怡