影溯科技:补齐底层短板,重塑空间智能产业格局

来源:环球网2026-08-31 17:40

【环球网科技报道 记者 王楠】 “二维视觉的跨越式发展,依托ImageNet构建的统一数据与评测底座得以实现,但空间智能领域,长期受限于3D、4D高质量数据稀缺、标准混乱的困境,产业发展始终难以突破瓶颈。”日前,浙江大学教授、影溯科技创始人章国锋在第二届中国空间智能大会上接受记者采访时表示,点出了当前空间智能行业的核心发展桎梏。

会上,由影溯科技牵头发起的大规模空间智能3D数据开放计划(SIDO)正式对外启动,旨在构建国内空间智能领域标准化数据供给与统一评测体系,填补当前行业空白。该计划聚焦3D/4D全场景数据共建、任务样例开放、通用评测基准(Benchmark)搭建,为空间智能产业搭建公共技术新基建。同期,影溯科技接连与禾赛科技、云深处科技达成合作,分别补齐真实世界高精度数据规模化生产、具身智能场景落地验证两大核心短板,打通从数据生产、模型训练到场景落地的产业闭环,为国内空间智能技术规模化产业化按下加速键。

当下人工智能产业正迎来范式级变革,彻底告别二维平面感知的发展局限,迈入以三维空间理解、物理世界交互、动态时序推演为核心的空间智能新时代。世界模型、具身智能机器人、高阶自动驾驶、工业数字孪生等前沿赛道的突破,高度依赖高质量、多场景、动态化的3D/4D空间数据。不同于二维时代海量规整、易复用的图文数据,适配空间智能模型训练的三维数据产能不足、质量参差,已然成为制约全行业技术迭代的核心瓶颈。

业内专家坦言,当前市面存量三维数据集普遍存在场景覆盖窄、动态内容缺失、标注精度不一、多模态融合度低等问题。更突出的是,行业长期存在数据格式不统一、评测标准碎片化的乱象,各机构各自为战,形成顽固的数据孤岛与技术壁垒。章国锋表示:“ImageNet重塑了二维视觉技术演进路径,为算法迭代、技术比拼提供了公允的公共底座,但时至今日,全球空间智能领域仍没有对标ImageNet的3D数据基础设施。无序的研发状态,严重桎梏了技术创新与产业规模化,搭建统一开放的3D/4D数据与评测体系,已是全球AI产业突围的核心命题。”

据介绍,此次落地的SIDO大规模空间智能3D数据开放计划,为行业破局提供了系统性解决方案。计划确立了长期发展目标,着力打造百万级3D/4D场景数据公共底座,构建支撑全行业发展的空间智能基础设施。为兼顾数据体量、真实性与场景完备性,项目搭建了“三维并行”的多元化数据供给体系:通过自研技术对互联网海量图文、视频资源升维重构,批量产出标准化3D/4D动态数据,补齐数据体量短板;联合产业伙伴开展实景高精度采集,精准还原物理世界空间结构、纹理细节与物理属性,保障数据真实可靠;依托仿真合成技术生成极端工况、长尾场景数据,填补实景采集的场景盲区,全方位适配模型训练需求。

在数据供给之外,SIDO同步搭建双重公共基础设施,实现“数据供给+标准评测”双向赋能。一方面,打造分层开放的共享数据集体系,针对学术研究、产业研发、商业落地等不同场景,输出差异化、高适配、可复用的数据资源;另一方面,构建全覆盖、可量化、可复现的统一Benchmark评测体系,覆盖3D重建生成、目标检测分割、空间关系推理、场景语义理解、动态时序预测、具身交互规划等核心任务。这套标准化体系彻底终结了行业“自定标准、自测自评”的无序乱象,为全球空间智能模型迭代、算法优化、性能比拼提供了统一公允的评判标尺。

不同于单一企业碎片化的封闭研发,SIDO将构建起“学术引领、产业落地、生态共建”的协同格局,汇聚国内顶尖产学研力量形成发展合力。学术端,浙江大学、清华大学、北京大学、武汉大学、厦门大学、中山大学、华中科技大学等高校课题组以及中国电子技术标准化研究院深度参与,主导技术架构设计、标注规范制定、评测体系研发与学术论证,筑牢项目专业根基。产业端分工清晰、优势互补:影溯科技、禾赛科技作为核心数据共建主体,分别发挥数据升维重构、世界模型研发与高精度实景采集、三维重建的技术优势,夯实数据产能核心能力;云深处科技、穹彻智能、不鸣科技、华策影视、商汤科技等生态伙伴,覆盖机器人、游戏、数字文创、智慧城市、工业仿真等多元赛道,为数据落地、模型验证、技术迭代提供丰富的真实场景支撑。

本次落地的两项合作,精准破解产业化关键堵点,构建闭环迭代的全新产业链路。针对三维实景数据规模化、标准化生产难题,影溯科技与禾赛科技深度协同、优势互补。禾赛科技依托成熟的毫米级三维感知、多源数据融合与全域实景重建技术,持续输出高精度、高保真的原生实景数据;影溯科技凭借自研3D/4D世界模型与数据升维技术,完成多元异构数据的智能标定、三维重构生成与标准化处理,打通“实景采集—三维重建—数据优化—模型训练”全链路,实现物理世界数据的规模化、产业化高效转化。

在业内看来,SIDO计划的价值,绝非一次性数据发布,而是搭建了一套长期迭代、开放共生、自我进化的产业生态机制。据项目团队披露,计划有着清晰的阶段性落地节奏:半年内将开放首批标准化3D场景数据和配套评测基准;一年内完成核心评测基准体系搭建,上线公开评测平台与行业赛事榜单,搭建行业比拼交流阵地;两年内稳步推进百万级高质量3D/4D场景数据底座建设,持续完善数据规范与行业评测标准,逐步形成可落地、可推广的技术体系。

当前全球空间智能与世界模型产业仍处于发展初期,尚未形成垄断性的数据规范与评测范式。SIDO产学研联合共建的创新模式,打破了企业单打独斗、闭门研发的行业困局,大幅降低了科研院所与中小科创企业的研发门槛。其开放共建的生态体系,让数据迭代、模型优化、标准打磨、场景落地形成良性循环,为产业规模化高质量发展注入持久内生动力。

与会专家表示,立足产业长远发展,这套自主可控的三维数据底座与评测体系,不仅能持续赋能机器人、自动驾驶、工业数字孪生等实体经济赛道升级,推动AI技术从虚拟算法走向真实物理落地,更能助力我国在空间智能领域建立本土化、标准化的产业生态,为全球AI三维化、实体化发展提供务实可行的产业共建范式。

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