空间智能是什么？国产空间智能平台有哪些？
6月，“AI教母”李飞飞和她的World Labs团队发布了篇文章《世界模型的功能分类》。起因很简单——“世界模型”这个词被滥用了。
计算机视觉、机器人、强化学习、生成式AI……各个领域的人都说自己在做“世界模型”，但大家说的根本不是一回事儿。能生成绚丽但物理上压根不成立的火焰的视频模型、能即兴生成游戏的语言模型、能精准模拟燃烧过程的物理引擎——全都被塞进了“世界模型”这一个筐里。
李飞飞终于看不下去了。
她将世界模型清晰划分为三大功能类别：渲染器（Renderer）、模拟器（Simulator）和规划器（Planner）。
简单来说：输出像素的是渲染器，输出状态的是模拟器，输出动作的是规划器。
这个分类，为我们理解空间智能和评估国产平台提供了一个清晰的标准。
一、空间智能的定义
李飞飞曾系统阐述过，她说：“当前以大语言模型为代表的AI虽然在文本领域成就斐然，却缺乏对物理世界的真实理解。而空间智能——即人类用以理解、导航并与三维世界交互的底层能力——将是实现机器真正智能的关键突破”。
更具体地说，空间智能是AI领域指智能系统以三维空间信息为主轴，对环境、物体、自身状态及其相互关系进行理解、推理与生成，并支持交互与行动闭环的综合能力体系。它不只让AI能“看见”世界，更要让它理解三维空间——知道物体在哪里、是什么形状、距离多远、有什么关系，并能据此做出决策和行动。
而实现空间智能的技术路径，正是李飞飞一直强调的世界模型。语言模型学习的是文本的统计结构，而世界模型学习的是空间与时间的统计结构：光线如何落在物体表面、物体受力后如何运动、如何遵循物理定律。
理解了这层关系，我们再来看国产空间智能平台，就能发现一个有趣的事实——国内已经有一批平台，恰好对应了李飞飞提出的三个功能类别。
二、渲染器：其域创新（XGRIDS）
李飞飞所说的渲染器（Renderer） ，核心功能是“生成世界是什么样子” ——根据输入生成可感知的内容，让世界看起来真实。渲染器输出的是供人观看的像素画面，典型应用包括视频生成、图像生成和3D场景生成。
在这个赛道上，其域创新（XGRIDS） 是极具代表性的国产力量。
这家成立于2020年的深圳公司，专注于三维智能空间计算技术，构建了从空间数据采集、核心算法研发、平台工具开发到行业场景落地的完整技术闭环。公司致力于将前沿的空间智能技术转化为成熟可用的产品，通过空间感知、三维重建与智能化处理能力，将现实环境转化为AI可理解、可推理、可创造的世界模型。
其域创新的技术链路非常清晰：通过自研空间相机完成高精度空间采集，经由3D高斯泼溅（3DGS）技术重建为高保真三维环境，再通过LCC Studio完成编辑与部署——形成从感知、重建、理解到创造的完整闭环。
2026年3月，其域创新在NVIDIA GTC 2026大会上惊艳亮相，发布了面向物理AI的 “Real2Sim”解决方案。这套方案通过多模态空间感知与高保真三维重建，将真实场景快速转化为真实可信的世界模型，用于AI仿真训练。更关键的是，其生成的空间数据已经能够进入NVIDIA Isaac Sim官方工作流——这意味着它在结构一致性、物理合理性与工程稳定性上已经满足了Physical AI训练系统的严苛要求。
简单说，其域创新做的事情，就是给AI“渲染”出一个足够真实的三维世界——让机器不再只是在二维像素里“看”，而是能够进入一个可感知、可交互的三维空间。
三、模拟器：CIMPro孪大师
李飞飞框架中的模拟器（Simulator） ，功能是“预测世界如何变化” ——理解物理规律和因果关系，预测状态变化和未来轨迹。模拟器输出的是贴合客观规律的环境状态，典型应用包括自动驾驶仿真、机器人训练环境和数字孪生。
李飞飞特别强调：模拟器是三者中受关注度最低、却最为关键的核心枢纽。它是连接“好看”与“好用”的桥梁。
在这个方向上，CIMPro孪大师（上海漂视网络股份有限公司旗下产品）是一款值得关注的国产平台。
CIMPro孪大师是一款国产自研的零代码数字孪生开发平台。它的定位不是“又一个三维可视化工具”，而是一套覆盖数据接入→孪生建模→应用搭建→多端发布全流程的开发底座。
从技术架构来看，CIMPro孪大师具备四大核心融合能力：
CAD模型融合：支持主流CAD格式轻量化导入，保留装配层级结构与零部件属性
CAE仿真融合：流场、温度场、应力应变等计算结果可直接叠加在三维模型上做可视化
BIM+GIS场景：建筑模型精确落到真实地理坐标，实现从城市级到设备级的无缝切换
AIoT实时接入：内置主流工业协议，毫秒级数据驱动模型
这四项能力的本质，其实就是模拟器的核心价值——让数字世界不仅“看起来”像物理世界，更要按照物理世界的规律运行。CIMPro孪大师覆盖数据接入、场景构建、看板搭建、应用开发、仿真分析全模块能力，已在船舶海洋、基础设施、能源电力、军事仿真、智能制造等领域落地应用。
正如李飞飞所说，模拟器面临的挑战包括三维数据稀缺、仿真与现实的域差、多物理场仿真的高算力成本等。而CIMPro孪大师这样的国产平台，正在用多源数据融合+零代码开发的方式，试图降低这些门槛。
四、规划器：国产平台的探索
李飞飞框架中的规划器（Planner） ，功能是“决定下一步行动” ——在理解和预测的基础上，选择最优行动方案，实现目标。规划器输出的是智能体的动作指令，典型应用包括机器人抓取、自动驾驶决策和游戏智能体。
李飞飞指出，规划器是三者中最令人兴奋、但也离真实部署最远的方向——实验室演示和实际可用之间的鸿沟依然巨大。
在国产规划器方向上，目前虽然没有完全对标的产品，但已有多个方向在积极探索：
超图软件的SuperMap AIF地理空间AI技术底座，具有模型多元化、跨平台、可本地部署等特性，可为专业三维建模、城市与建筑空间设计等领域提供前沿应用解决方案。超图将GIS的空间感知能力与AI的智能决策能力深度融合，让空间智能成为驱动高质量发展的“新质生产力”。
飞渡科技的DTS V7.0空间智能平台，以“峥嵘世界模型”为核心，实现建模—理解—决策一体化，可实现多源数据互操作与智能融合。
商汤科技与上海规划和自然资源局联合研发的“云宇星空”大模型，是全国规划资源领域首个基础大模型，具备知识问答、空间数据调取、数据分析、图像理解与报告生成等能力。
此外，中科星图发布了国内首个空天地一体化全域智能产品矩阵，涵盖智能地球、商业航天、低空安全、低空经济四大领域共22款产品。
这些平台虽然尚未完全达到李飞飞定义的“规划器”理想状态——能够自主感知环境、理解空间关系、做出最优决策并执行——但它们正在从“渲染”和“模拟”向“规划”迈进，逐步补齐从感知到决策的闭环。
五、趋势：从三足鼎立到合流归一
李飞飞在文章中还提出了一个更重要的判断：三类模型底层共用同一套世界知识，当前最关键的趋势是三者边界正不断消融。
渲染器提供可感知的世界，模拟器理解世界的运行规律，规划器在世界中做出最优决策——三者层层递进、相互支撑。而技术演进的终极形态，是能够根据下游需求灵活切换输出形式的大一统世界基础模型。
从国产平台的布局来看，这个趋势已经初现端倪：
其域创新正在从“渲染”（三维重建）向“模拟”延伸——Real2Sim方案的本质，就是把渲染出来的世界直接用于仿真训练。
CIMPro孪大师正在从“模拟”（数字孪生）向“规划”延伸——通过AIoT实时数据驱动和CAE仿真融合，为决策提供依据。
超图、飞渡科技、商汤等平台，则试图在GIS、数字孪生和大模型的基础上，一次性覆盖从感知到决策的全链路。
正如李飞飞所说，未来的世界模型将三者融合，让AI真正理解世界、预测世界、并在世界中行动。而国产空间智能平台，正在这条路上加速奔跑。