AI、大数据、物联网、云计算等数字技术正在以前所未有的速度塑造世界经济，产业数智化成为当下人们讨论的话题中心。当下，我们相信，这一拥抱数字生产力的热情在2023年并不会消退，反而会愈演愈烈。而在2023年，产业数字化又会落到何处？又是否会有新兴数字技术的出现?


现状、挑战、路径、趋势、未来......我们关注科技产业化的真实，为了进一步推动科技产业走向数智化，在技术与产业的融合中寻找规律，朋湖特推出“一期一会 观势论策”系列分享会线上直播活动，直播自2023年2月起每月一期，拟邀专家学者、科技企业创始人及高层、投资机构、国家相关机构、行业协会代表等产业各方嘉宾于线上聚首，以“对话”的方式，聚焦当期主题展开深入探讨，多视角、多立场为科技产业前行者探索远行方向。


在于4月23日举办的第三期中，朋湖聚焦于“时空AI与智慧城市”这一核心，邀请了维智科技CTO刘泉、易智瑞高级副总裁张乾乾、联通（上海）数字孪生首席架构师赵勇于线上对话，从时空AI的定义、技术及生态应用方向如数字孪生城市发展的新脉络等多个角度探讨时空人工智能的发展与应用前景，朋湖联合创始人、主编龚晨霞做对话主持。


以下为对话实录（经朋湖网整理删减）:


龚晨霞：首先有请三位嘉宾简单地介绍一下自己。


刘泉：大家好，感谢朋湖网的邀请，也非常高兴今天能与在场的嘉宾们一同探讨时空AI与智慧城市等相关话题。维智科技一直致力于通过时空AI的技术来赋能线下的商业营销以及智慧城市等领域的建设，过去的几年间，在智慧城市、智慧商业板块也有着非常丰富的实践。我个人在加入维智之前主要是在像谷歌、阿里等所处的互联网产业中从事AI相关技术的研究，加入维智也是希望能够把AI技术和线下的数字化转型进行更多的结合，也期待着今日能和各位嘉宾有更多思想上的一些碰撞。


张乾乾：大家好，感谢朋湖网的邀请，我来自易智瑞信息技术有限公司，易智瑞主要从事地理信息相关的研究工作，中国拥有地理信息技术运用最大的用户群体，我们也一直在参与智慧城市的建设，在此之中，也进行了大数据、AI等数字化技术的探索，今天非常高兴能与各位专家一同探讨智慧城市相关建设的话题。


赵勇：大家好，今天非常感谢朋湖网的邀请，近些年，中国联通在传统通信管道业务的基础上，在智慧城市领域，特别是时空AI领域中做了非常多的工作。同时，我们在大数据、大计算、大连接、大应用及大安全领域都有着比较全面的产品部署。此外，在时空AI领域，这两年，我们在临港做数字孪生城市时也有一些相关的心得。

01

详解时空人工智能

龚晨霞：时空AI由维智在2021年首次正式提出，请维智详细谈一谈提出这个概念的背景？也请其他二位谈谈对此的理解？


刘泉：我主要从两个角度简单谈一下，一方面是技术角度，主要是围绕着AI技术，另一方面是智慧城市包括数字孪生，我们能看到近20年的时间，人工智能行业正在从原先的感知智能向认知智能和决策智能进行相应的过度，尤其是以AI四小龙为代表的一类，在视觉、听觉这些方面识别技术非常擅长的公司，他们在感知智能领域的一些快速的积累和突破，能够帮助我们能够用机器来识别更多的一些事物，这也自然的衍生出了对于事物的更进一步的一些理解和分析的数据基础，接下来是结合深度学习等AI的能力，进一步利用基础数据辅助如今在智慧城市、数字经济等领域的建设与应用，我们希望能够做到更深层次的预测、发现和自学习。当然这也需要更多的一些来自于时空大数据的引入和补充，这也是目前数字中国的主要发展板块。


实际上，我们看到在AI从感知向认知在做转变的一个很关键的一个时间点，是在20、21年的这样节点前后，这个时间点我们当时也在经历全球的一个新冠疫情的大流行，尤其是在我们中国的抗疫过程当中，有相当一部分实时用到了时空大数据来辅助疫情的智能防控工作。通过运用一些时空AI技术来精准研判疫情传播的路径和风险，大家也可了解到到结合时空大数据与AI大模型，基于线下的城市治理、城市生活领域的运用空间同样非常广阔。


第二个角度是我们智慧城市本身的发展。两会将数字中国建设提升至战略层面来重点发展，我们也看到了很多的省市，包括一些局委办，基本上都已经完成了他们的数据的上云业务，建设了很多大数据中心与算力中心等，这是智能化发展的基建。然而，城市精细化治理、城市智能化运行不仅仅停留在对海量数据的融合、管理与可视化，而是在对业务场景的实施中，通过图数据、时空知识图谱与AI工程化链接数据、沉淀数据知识资产，包括能高效地处理城市信息并表达经验知识、持续提高数字城市通用性人工智能泛化能力、更有效更可延申扩展领域和专业知识等。从而进一步得到一些更精准的实时预测预警以及背后的一些归因和可解释性，那这些方面的内容也是我们认为城市数字化转型到下一阶段的数字化智慧城市阶段转型工作当中非常关键的一个时间点。


基于技术和业务这二者背景，维智科技也便联合了一些在业界中有众多实践经验的合作伙伴，在多方院士、专家的指导下，于2021、2022年的WAIC上分别发布了《时空AI白皮书》。


张乾乾：我再补充一下，我觉得维智科技提出这个时空AI概念的背后还有一个政治背景。在2019年的时候，习总书记组织政治局集体学习人工智能的会议上，也邀请了高文院士作报告，在在高文院士的报告中，他其中还提到了人工智能怎样在地理信息中能够更好的应用，这一课题和发展的方向也是时空AI未来的发展方向。


赵勇：时空AI概念的提出对于行业的发展是十分有利的，在当下数字化的大背景下，我们国内的数字应用方面应该在世界范围内是领先的，也产生了价值达到数10万亿级别的平台经济。那么接下来我们的经济如何发展？我觉得其实时空AI其实是非常重要的技术推动的因素。大家都知道，现阶段，国内的经济发展已经从高速发展转向高质量发展阶段，在当下的就业形势中，外卖员、快递员和卡车司机是我们聚焦的重点，如何利用时空AI去做需求的汇聚和分析，实现智能派单、工作监督以及这些从业者权益的保障是需要考虑的方向。未来，期待时空AI能够更好赋能数字城市建设的发展。


龚晨霞：时空人工智能技术主要特点和核心能力是什么？此前是否有一些类似的概念？


刘泉：如果说用一句话来概括这个时空的精髓，那么我认为它是以时空为索引，对于多源异构时空大数据进行治理和融合以及基于AI工程化的量化分析与预测。“以时空为索引”这个关键词可能理解起来稍微有点抽象，那我做一个类比，大家知道这个线上的搜索引擎，我们不管是使用这种百度的这种互联自然网页的检索还是说像淘宝系统这种商品的检索，实际上它都是以一个关键词作为一个工具去检索出很多跟它关联的商品或者说网页，那对于线下的世界来说，实际上这一个个被索引的关键词，其实就是我们身边的一个建筑物、一条道路，或者说一块儿地理区域的网格。


所以时空人工智能的首要前提是在人、房、企、事、物等对象上面建立相应的时空索引，通过他们能够检索出数据关系，比如说静态和动态的数据要素标签与画像等等，以这个作为我们很重要的数据应用基础。进而是依托大规模的时空知识图谱与城市数据资产，通过知识工程与各类特定的算法训练并生成城市级AI大模型，辅助各类决策，并以自学习、自组织的方式来不断优化其分析、预测的能力，这是我认为的时空AI的核心。


我们内部总结出时空AI有六个特点，实际上这六个特点也是按照一个从认知再到最终决策的闭环，这里面就包括了可感知、可建模、可分析、可预测以及可解释和可决策。基本上就是覆盖从感知再到认知的层面，然后再到最终的决策层面。当然人还是最终的决策和执行者，基于AI的结论我们要尽可能的完成其可解释性，所以我们需要在这里面有一定的归因，让不管是企业的决策者，或者说政府的一个管理者能够理解AI生成的结论信息，从而能够更好的来辅助到他最终决策的制定。


张乾乾：其实现在从国家层面上来讲，从前几年开始，各个省市县都在搞时空信息云平台。这个平台当然是作为一种基础数据，由政府主导的，能把各种时空信息和地理信息缜密的结合起来的平台。地理信息本身也是时空信息的一部分，从地理信息角度来讲，以上海为例，光我们公司就有562个用户单位，那么每个单位可能都会建几个到十几个和时空关系、地理位置有关系的信息化系统，其实这些系统都可以用时空AI这一技术来帮助他智能化解决政府。管理上或者人民生活上有关的各种各样问题，所以我觉得它的核心能力和空间定位、地理信息密切相关的。


赵勇：众所周知，人工智能的关键点就是三块儿，一个是算法，第二块是算力，第三是数据，目前，我觉得时空人工智能非常重要的事就是数据，现在我们也看到了ChatGPT非常令人瞠目结舌的一些超过普通人的能力，其实我觉得其中非常重要的一点就是数据。对于时空人工智能而言，我觉得我们可以从一个很简单的点来说，针对这个字面意思理解，一个是时间，一个是空间，那时间这一方面，我觉得无论是数据的这个及时性和完整性也好，我们其实蛮关注数据的及时性和记录的全面性，无论是现在的数据，特别是还有过去的一些历史的数据。同时，在这个时间标注上，我们其实蛮注意这个时间标注的，因为它的这个时间标注除了我们技术上所说的时间性的不同的格式、要求和力度，同时还要关注时间标注的法律意义，此外还有经济效益上以及技术上的要求可能就更高，所以，我觉得在时间性要求上，我们在时空AI上要做到法律意义、技术要求还有经济效益之间的平衡。对于空间来，其实我们也有做一些地理信息系统的一些应用。


总体而言，这些概念无论是时间还是空间性上还没有完全形成统一，关于维智科技此前所提出的时空AI概念，我觉得非常好，非常有助于后续我们整体的人工智能打好数据基础。


龚晨霞: 时空AI属于哪一发展阶段？未来在与更多AI的结合过程中，会面临着哪些挑战？


刘泉：我们认为时空AI可能更多的会落脚在计算和交互领域，其中计算包括认知和决策，交互包括以AR/XR为依托的智能空间交互。例如在认知和决策方面，维智科技支撑上海浦东打造了浦东数字孪生底座，构建了以“时空数据智能平台、城市时空大数据资产、城市时空智能服务中台以及时空智能应用支撑平台”为核心的城市智能引擎新范式，为浦东城市治理、经济治理、社区治理等场景提供创新、智能、精细、易用、可持续的智能服务，该平台将持续支撑浦东新区24个委办、36个街区、1270个村居的数据智能服务。在智能交互方面，维智科技打造了上海首个4.1m2“张江城市元宇宙智能空间”，实现城市治理、智能营销等八大场景落地。


关于挑战，从我们维智科技这边实践的情况来看，可能有以下几点刚手，第一、时空AI实际上定位还是聚焦于解决线下世界的一些数据时空化治理以及对应的预测预警问题，那么实际上，它是比线上的环境完全上升了一个维度，更有难度。因为线下的数据实际上它的汇聚汇集的广度更宽，另外一个是它本身的数字化基建成都不同带来的对应的治理难度，这是非常显著的。那这里面就涉及到对于数据怎样能够做到一个有效的追踪和获取，这是我们在不同的垂直领域去应用时空AI技术的时候，都会首先面临的一个问题挑战。第二、在线下的应用场景，包括智慧城市、智慧商业等，我们会发现每一个垂直领域里面，它都有很多自身的一些业务逻辑，如何对这些业务逻辑进行梳理，让时空AI与业务问题有效融合也是一个挑战。


张乾乾：从我接触到的应用领域来看，我认为已经进入到了决策阶段，我可以举两个例子，比如说我们和自然资源部合作的一个课题，因为自然资源部其中有个任务就是要监测各个省市县违法土地的批注，以前就是用一些遥感的地图，用一些目测的人工判断的方法。现在用了深度学习的方法，不仅可以提高精度，也可以提高判断的速度，最终的结果就是为政府去进行决策。第二个例子是我们和农业部的一个课题上，也把这个农业的病虫害面积通过深度学习的方法和遥感技术整合起来去判断。这些都为我们发展中国农业做出科学决策起到了巨大作用。


关于挑战，除了我们的模型、数据量还要继续扩大以外，其中有一个挑战也是我们最近遇到的，因为在做深度学习的时候，其实都要求是在服务器上进行计算，那么服务器上计算，因为它的计算量比较大，所以要在服务器上去安装GPU卡。那么其实我们中国现在国产化GPU的性能和国际上的差别还是比较大的，在这里呼吁国内做硬件的厂商，特别是搞GPU的厂商应该加快步伐。


赵勇：目前在业界，我觉得无论是感知、认知还是决策这三个层面其实都有涉及，只是目前好像今年大热的ChatGPT令人非常惊讶，难以拒绝，甚至让很多人产生了职业焦虑，因为我看到一些报道，可能对一些游戏行业的初级包括中级的一些美工都有一些影响了，这一方面，可能是工业还有一段的距离要走。据我们联通这些年在一些行业应用上建设当中，我们体会到，首先在感知层面，我们建设的包括城域物联网、智慧家庭这块其实做了一些相关的感知的应用；其次在认知层面，其实业内无知识图谱在金融、公安、教育等领域内也有一些相关的应用；最后在决策层面，其实现在国内很多的城市大脑，包括交通大脑，也出现了不少的应用，也获得了交通通行效率等可量化价值的提升。所以，我觉得目前我们处于一个各方面都有涉及，但是还没有到一个效果非常惊艳的程度，当然前景还是非常好的。


至于后续的挑战，我向从以下几点，谈谈我个人的感受，我觉得从感知层面，我们目前还是属于处于一个表象阶段，另外也处于一个不是那么的完整体系，比如说城市级的，温湿度、气象，包括车流、人流这些表面现象的感知，后续，将来我觉得甚至可以从人的情绪、情感方面感知入手，可能会更加的全面和智能。从认知层面上来讲，我觉得现在确实需要一个非常好的一个数据，就是经过完全加工处理好的数据，因为大数据谈了很多年，它的这些通病，大家也都很清楚，对于人工智能来说，我觉得确实需要行业领域专家对数据解读、知识重点的标注，也结合时空AI的能力对数据进行一定的专业领域的治理。最后从智能决策方面来看，我觉得后续最好的发展方向应该是更加的果断和担当，因为现在，我们国内建了很多的各种智慧大脑和驾驶舱，但是其实，我觉得这种大脑和驾驶舱除了需要一些更多的感知，还需要结合一些当地的实际特色、实际情况，做到一个果敢的决策。


另外，对于这种机器的决策的责任承担这一方面，我觉得还是有一些需要研究的地方，这块我觉得后续是一个比较大的挑战。当然最后一块，就是涉及到人工智能的一些伦理隐私以及职业发展方面的，无论是我们采集数据保护隐私，其实国家也推出了数据安全法、网络安全法以及个人信息保护法等法律法规，在此基础上，很多平台也都提供了关闭智能推荐的能力，所以这一块，我觉得在时空AI的发展也是要重点考虑的，尊重个性，尊重技术，同时也要在科技创新的基础上，避免结构化的失业，看如何能够更加安全的、正常合理地应用。

02

时空人工智能与数字孪生

龚晨霞：时空AI的应用领域有哪些？时空人工智能对于城市数字化、智能化转型而言，意味着什么？


刘泉：时空AI的应用范围相当广泛，包括智慧城市和智慧商业等领域。对于城市数字化、智能化转型的意义，有两个核心点。首先，在城市数字化基础设施的支持下，我们可以将数据整合到大数据中心，并在大屏幕或驾驶舱中进行可视化呈现。其次，是从这些数据中挖掘出更多的价值，以及基于这些价值来为政府的管理和决策提供更有效的支持。


举例来说，当我们收集数据时，我们可能只记录了12345地点的热线投诉和相关信息，例如时间、内容等。但是在这些数据中，真正关键的要素是投诉发生的位置和时间，以及它们与其他维度的关联，例如周围的产业分布、人口迁移等。通过对这些数据进行关联分析，我们可以识别出在哪些地方和时间点可能发生某种类型的投诉，以及这些投诉是由周围的产业或人口迁移等因素造成的。因此，基于数据的分析、研判和归因是我们可以进一步挖掘的层面，这也是时空AI可以直接提供的一个价值。


第二点，我认为是在交互的层面，还是驾驶舱这个例子，实际上，它的呈现相对还是比较静态，尽管我们可以看到驾驶舱当中的有一些数据，是做到了实时的更新，但是基本上，不同的人过来，他看到的都是同一个页面，这样的话，其实它的物理空间以及它的可交互性相对是比较弱的，也是基于这样的痛点和出发点，维智在去年下半年开始，专门拉通了一条无线去做城市的元宇宙，本质上就是希望能够把我们在计算到认知层面提炼出来的信息、数据和智能能够以一个更加可交互的方式，提供给对应的不管是to C还是to B领域不同的客户群体。


张乾乾：我们公司内部是把应用的领域分成了四十几个行业，基本上覆盖了所有和空间有关的所有行业单位。从我们目前初步的一些探索来看，城市数字化转型中，像房价的预测、山火损失的评估，还有违章建筑的拆建、自然主要保护区的变化监测等，我们都已有涉及。


赵勇：我觉得时空AI其实可以用在我们城市数字应用的几乎所有领域。因为它其实牵引的就是过去，现在和未来以及我们所有的空间，然后，AI技术其实是数字孪生城市，包括城市元宇宙非常重要的技术组成，其实现在很多公司都在提无论是数字孪生底座也好，还是元宇宙的数字底座也罢，时空AI都是其中非常重要的一个组成部分，我觉得它对于我们无论是生产制造领域的流程优化，还是文化旅游行业的用户体验提升，以及城市治理全过程的这记录和反馈，都是有非常重要的作用。应用时空AI，其实就意味着我们具有了全流程的回溯的能力，结合时间空间的总结提炼能力，还有对于未来规划展望的推演能力。


龚晨霞：在国内，数字孪生城市建设目前处于哪一发展阶段？有哪些城市的数字孪生智慧城市建设做的比较好？


赵勇：我简单介绍一下，其实现在国内数字孪生的发展确实是在提速，各个单位、各个公司其实都有出台很多相关的白皮书。综合这些材料以及我们联通的一些经验，我们认为，国内数字孪生现在处于一个底座技术逐渐融合、技术模型日益成熟，应用发展分层次快速推进的阶段。在国内，其实我们也看到，特别是最近这几年，包括广州，武汉，昆山等在内的很多城市在智慧城市底座这方面的建设里面都包含了数字孪生、元宇宙的等相关建设。我也简单汇报一下我们联通在临港的数字孪生建设，2021年，上海市数字化转型规划中对于临港提出了明确的要求，然后我们联通牵头完成了相关的建设，也取得了一些有益的经验。比如说，在这种区域级、城市级的数字孪生底座的搭建上，在这种数字孪生应用场景的选择上，因为大家也都知道数字孪生城市其实建设费用是非常高的，它其实非常重要的一个痛点，就是说很多人都在会问：花了这么多钱到底有什么价值？那体现价值最重要的一点，即一个先决条件——选好它的应用场景，然后做好这个场景的智能化开发。我们这一块，其实重点就在于政府产业资源的配套、企业的生产经营以及生活服务资源的智能化，通过结合时空AI的技术能力和产品做了应用场景的选择，同时，我们由时空AI倒推我们对于数字孪生城市的数据资源体系的梳理和搭建，最后，我们结合数字城市的日常运营和运维建设了运营运维的运行服务相关的系统。


刘泉：基于我们有限的实践来看，我们认为国内整体数字孪生的建设还处在一个相对早期或者说我们定义为1.0到2.0的一个阶段。当然更完整的数字孪生建设，包括地方标准在内的国家标准，我们最近也有在和一些相关单位进行讨论，这个还在酝酿当中。那么我们之所以叫1.0到2.0阶段，是因为主要还是以一些城市的静态数据为主，在最终的数字孪生建设最终的结果呈现上来看的话，那么对于一些反映城市的动态的数据，尤其是刚才也提到了这些数据背后的一些更深层次的知识，以及关联这些方面的挖掘相对来说还比较少。


我们确实也认为上海尤其是浦东新区，在这个数字孪生智慧城市的建设还是走在全国比较领先的这个位置，维智也深度参与了浦东的城市数字孪生底座的建设，基本上是希望说把来自于不同的这个数据源都能够做到一个有效的接入汇总融合，然后在这上面再去做关联分析，知识图谱分析，以及对应业务场景的研判。当然不同的地方所面临的场景和痛点还是会有一些差异，所以我觉得也是可能我们需要有更多的场合去做一些更好的学习和交流，以及相互的借鉴。


张乾乾：我觉得数字孪生城市建设仍目前处于试点阶段，还没有到达到特大范围的推广阶段，除了上海之外，我觉得深圳、成都、广州及青岛，那么还有一些三四线的城市，他们也在做一些试点，比如说山西的晋城等，总体来讲，试点的城市不是特别多。

03

时空人工智能与应用未来


龚晨霞：未来需要从哪些方面加强时空人工智能技术与城市数字孪生城市发展的深度融合？


张乾乾：我觉得有几个方面，一个是要从本身理论模型、从科学模型的角度也就是时空AI的模型角度来讲，我相信随着时间，以维智科技为代表的厂商一定会研发出更多的适合于更多领域、更多行业、更多场景的时空AI模型。第二点，是基于现有的时空AI模型需要去找到应用的结合点。


刘泉：我们也是希望能够把维智科技在社会化数据和模型方面的一些优势以及在应用场景上面的特色和AI在行业长期多年的扎根经验能够进行一个很好的整合来服务我们的用户。刚刚张总提到模型需要找到应用这个点，我们也非常有共鸣，就是说我们今天的很多通用的人工智能的研究，一方面它的通用性是需要下大力气的，另外一方面，这些通用的预测算法，这沉淀之后怎么样能够和应用有一个很好的结合，也是十分关键的。另外我想补充的的是我们在这个方面还是需要更进一步的政策引导，以及观念的逐步的改变和培养。


最后，关于模型的开放和共用，数据的共享和开放也是时空AI在一些垂直领域里面去更好地产生价值的一个非常关键的先决条件。在此，我也呼吁在那隐私保护和数据确权的前提之下，能有更多的一些有管理的、有组织的数据共享和开放，来帮助到模型更好的学习于沉淀，从而帮助用户去更智能的做决策。


龚晨霞：请分享一下对于城市GPT和城市级AI大模型的见解。


赵勇：我觉得数字孪生城市，其实非常核心的确实是时间和空间。从字面意思去理解，我们在做数字孪生城市的时候，无论是用酷炫的游戏引擎展示我们现在虚拟世界的温度等还是在这个基础之上，现在国内慢慢就往外在孪生后更高级别的孪生发展，所以我觉得，在数字孪生城市当中，AI是必备的组件，也就是说我们不能仅有表面还要有内在，要有智慧、有认知、有感情、有情绪、有需求，类似于数字人这样的需求。


我举一个简单的例子，我们在一些数字城市做文化旅游领域内，比如说场馆，所有人到一个场馆里的最大痛点是什么？就是我们都希望能够尽量地躲避拥堵，用尽量短的时间一天内打卡尽可能多的点，然后获得尽可能多的收获，这块其实我认为是人工智能、时空AI当中非常重要的一个应用，就是结合场馆运营者和参与厂商基于他们想展示给游客的内容理解，然后规划合理的路线规划，然后再结合用户需求还有时空距离，从而对用户进行智能的引导。当然这个算法说起来容易，做起来还是蛮难的，但是我认为后续随着我们对于这种知识的理解，然后对于时间空间上的分析，最终是能够逐步接近提升游客体验度的目标。


龚晨霞：请大家谈一谈关于时空AI未来的发展趋势和一个愿景。


张乾乾：2014年，地理信息定位被提到了国际战略的重要高度，地理信息也是空间信息里非常重要的一个范畴。我们期待着时空AI作为最新的技术手段，为我们建设数字中国做出巨大贡献。


刘泉：关于时空人工智能的发展趋势，我简单概括为九个字，三个词：分别是大融合、大模型和精细化。大融合实际上是希望时空AI能够融入更多来源的一些数据，把这些数据都能够做到有效的汇总和高效的处理。第二点大模型实际上我们是希望通过不同行业通用的预训练和通用的一些数据的基础性的迭代来帮助到比如说一个新开的门店或者一个完全没有任何的数据积累的政府的单元，能够帮助他们来快速的实现一个所谓的冷启动，能够基于之前的预训练的一些通用的决策智能来赋能到一些独立个体，即便它数据相对来说是一个“孤岛”，或者说它的数据本身现状有点匮乏，但实际上是能够把整个的数据智能和人工智能带到一个新的高度。最后一个词精细化，我认为除了通用的预训练大模型，在它的基础之上，我们需要结合各个垂直的领域，各个垂直的行业，他们所面临的特定的业务问题，去做一些对应的微调范式，从而进一步做到拟合和调优。


赵勇：我们其实非常期待在现实世界中，时空AI技术更够应用得更加顺畅，让所有的人能够通过时空AI相关的技术获得更多高效的服务。像一些处于城市数字化转型过程中为人们提供服务的如快递员、外卖员人群，他们的的安全能够得到保障、收入也得到提升，此外，在虚拟世界中，我们能够获得一些在日常生活中无法获得的一些体验感。期待着虚实共生，互相提升的数字孪生世界更快的到来。