斯坦福大學教授、WorldLabs聯合創始人李飛飛近日發表長文《從文字到世界：空間智能是AI的下一個前沿》，深入探討了當前人工智能技術在理解物理世界方面的局限性，并指出空間智能將成為突破這一瓶頸的關鍵。

李飛飛認為，以大型語言模型為代表的AI系統雖擅長處理抽象知識，卻如同在黑暗中摸索，缺乏對三維世界的真實感知。她將空間智能定義為人類理解、導航并與物理環境交互的基礎能力，認為這是實現機器真正智能的核心突破口。這種能力不僅關乎視覺識別，更涉及對空間關系、物理規律和動態變化的深層理解。

文章追溯了AI發展的歷史脈絡，指出自1950年圖靈提出"機器能否思考"的問題以來，科學界對智能本質的探索從未停歇。當前生成式AI雖已能生成文本、圖像和視頻，但在自主機器人、科學發現等需要物理交互的領域仍顯不足。李飛飛以自身25年的AI研究經歷為例，強調從構建ImageNet數據集到融合計算機視覺與機器人學習的探索，始終圍繞著空間智能這一核心。

空間智能在人類認知中扮演著支架角色。李飛飛舉例說明，日常停車時的空間判斷、消防員在煙霧中的即時決策、兒童通過互動學習世界等行為，都依賴這種直觀的空間理解能力。歷史上，埃拉托斯特尼計算地球周長、珍妮紡織機的空間革新、DNA結構的物理建模等重大突破，無不展現了空間智能推動文明進步的力量。

當前AI的空間能力雖取得進展，但仍存在根本局限。多模態模型雖能分析圖像、生成視頻，卻在距離估算、物體旋轉等基礎空間任務上表現不佳。AI生成的視頻常因缺乏物理連貫性而迅速失真，機器人操作也僅限于高度受限的環境。李飛飛指出，AI對世界的理解應是整體性的，需通過想象、推理和互動來把握空間關系，而非僅停留在描述層面。

為實現具有空間智能的AI，李飛飛提出構建"世界模型"的愿景。這種新型生成模型需具備三大能力：生成性，即創建幾何和物理一致的模擬世界；多模態性，能處理圖像、視頻、文本等多種輸入；交互性，可根據操作預測世界狀態變化。她強調，世界模型的維度遠超語言模型，需協調語義、幾何、動態和物理等多重約束。

WorldLabs的研究團隊正致力于攻克相關技術障礙，包括設計通用任務函數、開發大規模訓練數據算法、探索3D/4D感知架構等。近期，團隊發布了首個可通過多模態輸入生成一致3D環境的世界模型Marble，允許用戶在創意流程中探索和互動。這一進展標志著AI向空間智能邁出了重要一步，但李飛飛也承認，要實現人類水平的空間理解，仍需克服諸多挑戰。

空間智能的發展不僅關乎理論突破，更將催生新型創意和生產力工具。從醫療機器人到沉浸式體驗，從材料科學到日常輔助，具備空間理解能力的AI將深刻改變人類生活。隨著研究推進，這一領域正吸引越來越多研究者、工程師和商業領袖的關注，預示著AI發展將進入一個全新階段。