空间智能

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数字孪生+AI：青岛大学附属医院-立体监管院区运行，智能调度防范风险隐患预警调度｜无人值守｜楼宇仿真｜隐蔽工程青岛大学附属医院始建于1898年，是青岛市最大省属综合性医院，是一所集医疗、教学、科研、预防、保健、康复等功能为一体的省属综合性三级甲等医院。拥有4个院区，开放床位3700张，是山东省东部地区医、教、研和人才的培训中心。（以下内容均来源于《数字孪生+AI：行业最佳实践白皮书》，感兴趣的朋友可以点击下载完整版。）

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数字孪生+AI：某国家级技术科研机构：耦合仿真评估部件性能，长期运维监测承压状态部件仿真｜设备安全｜能源装备｜风险评估某国家级技术科研机构长期服务于国家级重点工程与大型产业体系，在复杂系统运行保障、风险评估与技术支撑等方面承担着关键角色。其业务覆盖多类型基础设施与工程场景，具备完善的技术体系与成熟的方法论，在业内具有较高的专业认可度和影响力。围绕提升运行安全性与管理精细化水平，服务对象覆盖电力、能源、化工等多个重点行业，为设备安全监管和风险防控提供权威的技术依据。（以下内容均来源于《数字孪生+AI：行业最佳实践白皮书》，感兴趣的朋友可以点击下载完整版。）

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数字孪生+AI:牧场全产业链监管中心：整合改造产业结构，数智建设科技牧场畜牧养殖｜智慧农业｜资源调度｜可持续发展内蒙古自治区巴彦淖尔市杭锦后旗地处北纬40度黄金种植带，发展农牧业具有得天独厚的自然禀赋。从20世纪80年代起，旗委、旗政府就确定了以农养牧-以牧促农-农牧结合的发展道路，推动奶牛、肉牛“两牛”养殖产业稳步发展。目前，园区奶牛存栏量稳定在7.1万头左右，年产鲜奶保持在39万吨左右。（以下内容均来源于《数字孪生+AI：行业最佳实践白皮书》，感兴趣的朋友可以点击下载完整版。）

前馈式3D Gaussian Splatting 研究地图（路线三）：大重建模型如何进入 3DGS——GRM、GS-LRM 与 Long-LRM 的方法转向系列文章全文导航（总览篇） Part I：前馈式 3DGS 的起步范式：从像素到高斯 Part II：前馈式 3DGS 的 depth-first 转向 Part III：Transformer 如何重写前馈式 3DGS 的信息聚合方式 Part IV：Pose-Free 前馈式 3DGS：从实验室输入走向真实世界图像集合 Part V：结构化潜空间与高斯体：前馈式 3DGS 的下一代表示基座 Part VI：Adaptive Placement and Generative Coupling in Fe

前馈式3D Gaussian Splatting 研究地图（路线二）：几何优先的前馈式 3DGS——前馈式 3DGS 如何重新拥抱多视图几何系列文章全文导航（总览篇） Part I：前馈式 3DGS 的起步范式：从像素到高斯 Part II：前馈式 3DGS 的 depth-first 转向 Part III：Transformer 如何重写前馈式 3DGS 的信息聚合方式 Part IV：Pose-Free 前馈式 3DGS：从实验室输入走向真实世界图像集合 Part V：结构化潜空间与高斯体：前馈式 3DGS 的下一代表示基座 Part VI：Adaptive Placement and Generative Coupling in Fe

【世界模型】video2world：从不一致视角重建世界标题：World Reconstruction From Inconsistent Views 来源：德国慕尼黑工业大学链接：https://lukashoel.github.io/video_to_world

前馈式3D Gaussian Splatting 研究地图（路线一）：像素对齐高斯的起点——pixelSplat 与 latentSplat 在解决什么系列文章全文导航（总览篇） Part I：前馈式 3DGS 的起步范式：从像素到高斯 Part II：前馈式 3DGS 的 depth-first 转向 Part III：Transformer 如何重写前馈式 3DGS 的信息聚合方式 Part IV：Pose-Free 前馈式 3DGS：从实验室输入走向真实世界图像集合 Part V：结构化潜空间与高斯体：前馈式 3DGS 的下一代表示基座 Part VI：Adaptive Placement and Generative Coupling in Fe

大数据在线

中国空间智能，梦想照进现实2026年初，AI教母李飞飞的AI公司World Labs再次获得一笔10亿美元的投资，投资名单除了传统投资机构外，还不乏英伟达、Autodesk等行业巨头，这清晰地传递出市场信号：继AI大语言模型之后，空间智能已成为AI的下一个圣杯。

行业调研——XGRIDS （其域创新）：空间数据生产、资产化与工业工作流的真正价值系列文章（1-3） 1、行业调研——GTC上亮相的中国企业 XGRIDS （其域创新）：空间数据生产、资产化与工业工作流的真正价值 2、行业调研——为什么未来 10 年绕不过 NVIDIA：从 Omniverse、OpenUSD 到 Physical AI Data Factory 3、

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数字孪生+AI：某世界级物联网企业-产线数智化升级，点亮智造之路v某世界级物联网企业成立于1993年，截至2025年，该企业累计专利申请已超10万件。作为全球该产业领域的龙头企业，其核心产品在多个应用领域出货量多年稳居全球第一，应用于多家国际品牌。（以下内容均来源于《数字孪生+AI：行业最佳实践白皮书》，感兴趣的朋友可以点击下载完整版。）

【点云分割】SNAP:面向任意点云的任意分割标题：《SNAP: Towards Segmenting Anything in Any Point Cloud》项目：https://neu-vi.github.io/SNAP/ 来源：东北大学；The Mathworks

【世界模型】AI世界模型的两次物理大考（测评）如果你让当今最先进的AI视频模型生成一段“冰块落入温水”的视频，你很可能会得到一个画质惊艳、光线完美、动态流畅的短片。它几乎能以假乱真。

【视频生成】SRENDER：基于＜稀疏扩散＞与＜3D渲染＞的像机轨迹视频生成标题：《Efficient Camera-Controlled Video Generation of Static Scenes via Sparse Diffusion and 3D Rendering》项目：https://ayushtewari.com/projects/srender/ 来源：英国剑桥大学

【三维生成】ShapeR：单目视频的条件三维形状生成标题：《ShapeR: Robust Conditional 3D Shape Generation from Casual Captures》项目：facebookresearch.github.io/ShapeR 来源：Meta Reality Labs Research；Simon Fraser University

友思特智能感知

友思特产品 | ZED SDK 5.1 全新发布：助力机器人多相机感知技术再攀新峰友思特合作伙伴Stereolabs ZED SDK 5.1 突破机器人平台实时多相机感知技术极限，全新重构采集与录制管道，升级增强型位姿追踪功能，新增近距深度感知能力，且官方原生支持 Jetson Thor 平台。本次版本迭代让 ZED 全生态体系，在工业场景中运行更高速、更稳定、更全能。

数字孪生家族

智慧仓储新纪元：视频孪生与空间智能如何重塑物流管理体系在全球供应链数字化转型的浪潮下，仓储作为供应链的核心枢纽，正经历从“存储型”向“智能调度型”的迭代升级。传统仓储管理系统受制于信息孤岛、空间利用率不足、响应滞后等痛点，已难以适配电商、跨境物流等领域的高效运转需求。因此，传统仓储管理正经历一场深刻的智能化变革。

【平面重建】3D高斯平面：混合2D/3D光场重建（NeurIPS2025）标题：《3D Gaussian Flats: Hybrid 2D/3D Photometric Scene Reconstruction》项目：https://theialab.github.io/3dgs-flats/ 来源：Simon Fraser University；University of Toronto；University of Bologna

李飞飞 — 从文字到世界：空间智能是人工智能的下一个前沿领域1950年，计算机技术还仅限于自动算术和简单逻辑运算，艾伦·图灵提出了一个至今仍影响深远的问题：机器能思考吗？他拥有非凡的想象力，预见到智能或许有一天可以构建而非天生。这一洞见后来开启了一场名为人工智能（AI）的不懈科学探索。在我从事人工智能工作25年后，图灵的远见卓识依然激励着我。但我们距离目标究竟有多近？答案并不简单。

友思特智能感知

ZED 相机 × Jetson Thor：赋能机器人全场景高性能视觉，解锁边缘感知无限可能人形机器人、移动机器人和自主决策系统正逐渐从实验室走向工厂车间、仓库和公共区域。为了在这些环境中可靠地运行，机器人需要具备能够实时处理多种传感器的高性能感知处理管道。NVIDIA Jetson AGX Thor提供了满足此类需求所需的边缘计算能力，而友思特深度合作伙伴Stereolabs则将ZED空间感知视觉技术引入该平台，为现实世界的机器人应用提供了一套完整的解决方案。

美林数据Tempodata

李飞飞最新论文深度解读：从语言到世界，空间智能将重写AI的未来十年【前言】如果说大语言模型点燃了人工智能的“语言革命”，那么李飞飞最新发表的长文则试图回答一个更深层的问题：真正的智能是否必须扎根于空间与物理世界？