高德与小鹏汽车宣布达成合作，旨在共同面向全球提供Robotaxi服务。此次合作标志着高德将其积累多年的“空间智能”能力与出行服务相结合，并将其视为通向AGI（通用人工智能）的关键一步。高德的空间智能强调理解“此时此地”的上下文、预测未来动态变化以及在真实环境中进行交互验证，形成了“预测-行动-验证”的闭环，这与纯语言模型有本质区别。通过引入高德的“超视距”空间智能能力，Robotaxi能够突破单车近场感知的局限，应对复杂交通环境，提升安全性和可靠性。高德将在此领域扮演“空间智能基础设施”的角色，赋能Robotaxi车企专注于自身技术创新，加速行业商业化进程。

✨ **空间智能驱动Robotaxi新纪元**：高德与小鹏的合作将高德在理解物理世界复杂性方面的“空间智能”能力引入Robotaxi领域。这超越了传统的地图导航，旨在为自动驾驶提供更深层次的上下文感知和预测能力，形成“预测-行动-验证”的闭环，使Robotaxi在复杂交通环境中表现更安全可靠。

🧠 **AGI探索的关键一步**：高德的空间智能被视为通向AGI（通用人工智能）的重要路径。它强调AI不仅能处理语言信息，更能理解“此时此地”的空间定位、预测动态环境变化并与物理世界互动。这种能力是生物智能的基础，也是AI实现更高级别智能的关键。

🔭 **“超视距”感知与安全提升**：通过高德的“超视距”空间智能能力，Robotaxi能够感知到几公里外的交通事件（如事故、施工），并提前预警和规划路线。这依赖于高德的TrafficVLM模型和实时孪生交通系统，能精准识别异常并预判拥堵蔓延，从而显著提升Robotaxi的安全性与运营效率。

🌐 **赋能行业的基础设施角色**：高德在此合作中定位为“空间智能基础设施提供商”，而非单纯的数据供应商。通过提供稳定可靠的时空理解服务，Robotaxi车企可以节省在理解动态世界上的投入，更专注于车辆技术和用户体验的打磨，从而降低行业创新门槛，加速Robotaxi的商业化进程。

🚀 **空间智能的广泛应用前景**：Robotaxi只是高德空间智能技术应用的起点。该技术已广泛应用于高德的“小高老师”和扫街榜等产品，提升了出行决策的个性化和信息的可信度。此外，它还在智能眼镜和低空经济等to B领域展现出巨大潜力，预示着空间智能将重塑人与物理世界的交互方式。

原创 机器之心 2025-11-06 13:26 北京

高德、小鹏携手，把「空间智能」带进Robotaxi

这周一，一张神秘海报在科技圈引发热议。

「高德要造车了？」「高德要造飞行汽车？」「高德要推出自己的无人驾驶 / 高级辅助驾驶？」一夜之间，社交媒体上出现了对于这张海报的各种解读。

这些解读并非毫无依据。就在前几个月，高德全面转向空间智能，先后发布了「小高老师」[高德扫街榜] 等。种种迹象表明，高德正在从「地图导航」的传统定位中走出来，想把他们积累多年的搞定物理世界复杂性的能力 —— 空间智能，推向更多场景。

这些场景的想象空间很大，而「车」似乎是最自然、也最能发挥高德自身优势的起点。

11 月 5 日，海报答案揭晓。高德宣布，他们已经与小鹏汽车达成合作，未来将共同面向全球提供 Robotaxi 服务。

对高德而言，这次合作是将「空间智能 + 出行服务能力」整合并开放的关键一步，也是加速「空间智能」这一理念从概念走向现实的重要起点。

把「空间大脑」嵌入物理世界

通向 AGI 的关键一步

真正有用的智能是什么样子？具备哪些条件的技术、产品路径更容易实现 AGI？今年，这些问题被频繁拿出来讨论。「有完整上下文」「主动与环境交互并采取行动」「可以在真实环境中形成闭环」等都是经常被提及的关键词。

为什么大家看重这些点？我们知道，现阶段，OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude 虽然能流畅对话， 但如果人类不主动提供「上下文」，它们对「此时此地」一无所知，不知道你在哪儿、几点、周围有什么、下一秒会发生什么。 

这种「悬浮」在语言空间中的智能，缺少一些关键能力，比如空间定位能力（理解「此时此地」的上下文）、时间预测能力（基于动态变化主动推演「接下来会发生什么」）、物理交互能力（在真实世界中验证和修正认知）。而这些能力恰恰是生物智能的基础。任何生命体都必须先理解「我在哪、环境如何变化、我能做什么」， 然后主动采取行动、获得反馈，才能生存进化。

而高德的空间智能，强调的恰恰就是这些能力。比如 GPT 可以制定旅行规划，但高德会告诉你从 A 点到 B 点走高速花多少时间、多少钱，高铁又是怎样一种开销，几点出发能正好赶上博物馆开门，哪家酒店在假期依然保持高性价比；GPT 可以给你普及高速应急知识，但高德可以提前几公里给你预告事故、临时施工。这是两种不同的智能形态：一个是对静态知识的压缩，一个是对动态物理世界的实时建模；一个是被动响应需求，一个是主动预测未来并采取行动。而后者，才是真实世界的运作方式。

更关键的是，高德空间智能形成了「预测 - 行动 - 验证」的闭环，真实世界的时空数据回流修正了高德空间智能模型对时空的理解，这种闭环是语言模型很难做到的。

当然，在这个方向上，国际巨头也是动作不断。比如前段时间，谷歌宣布将 Gemini 与谷歌地图整合，提供出行规划等空间智能服务。但从时间上来看，高德显然快了一步。这恰恰验证了：全球顶尖 AI 公司都在尝试跳出静态认知的范畴，让 AI 学会在空间中感知，在物理中行动。这也意味着高德选择的这条路径可能比纯语言模型更接近 AGI。

当 Robotaxi 接入空间智能

整个赛道正在被改写

Robotaxi 并不是什么新鲜事物，但空间智能的引入给这个行业带来了新的可能。

可以看到，最近几年，Robotaxi 车企在单车智能上已经取得了很大进展，但在面对复杂交通环境（如高速突发事故、临时占道施工）时，单纯依靠车辆自身近场感知能力实现的无人驾驶还有其局限性。

要突破这一局限，核心就是让车「看得更远」、接收的信号更丰富，而这正是高德「超视距」空间智能能力所能做到的。

这种「超视距」能力通过 TrafficVLM 模型来实现，就像给系统装上了一双「鹰眼」。当几公里外的道路突发事故时，TrafficVLM 会通过实时孪生交通系统第一时间感知异常，快速识别出事故位置，并预判接下来的发展：拥堵可能迅速蔓延，形成长达 3 公里的堵车路段。基于这个能力，高德能在车辆抵达拥堵区域之前就推送预警：「前方三公里突发事故，大量车辆正在向右并线，建议您提前靠右行驶，注意避让应急车辆。」

此外，云端调度系统会在拥堵发生的瞬间做出响应，立即下发观测指令，实时调取现场的视觉数据。系统通过分析图像中的深度信息，精准还原拥堵点的空间布局和交通流态势，让远在几公里外的「危险」变得清晰可见。

这种扎实的能力离不开高德对多维、多源数据的统筹能力。在过去的 20 多年里，高德沉淀了数十万亿级的时空样本，为 AI 构建了对物理世界运转规律的动态认知。此外，他们还构建了「时空信息建模 + 视觉感知监测 + 行业官方信息 + 用户分享与验证」的多渠道数据融合体系。这些数据其实就是我们前面提到的关于时空的「上下文」，只有充分掌握了这些上下文，系统才有足够的把握去主动预判进而采取行动。这为 Robotaxi 提供了进一步的安全保证。

可以说，在 Robotaxi 这条赛道上，高德正在扮演一个全新的角色，不是只提供地图数据的供应商，而是成为整个行业的「空间智能基础设施」。就像高德 CEO 郭宁所说，他们花了二十年，把理解时空复杂性这件事，沉淀成了一个极其稳定、可靠的底层服务。有了高德的加入，Robotaxi 车企无需在理解时空这件事上，再耗费巨大的精力，从而可以更加专注于车辆本身的技术创新和用户体验打磨。

这种分工协作的模式，本质上是在降低整个行业的创新门槛。当空间智能成为一种可被共享的基础设施，Robotaxi 的商业化进程将大大加速 —— 更多玩家可以进入这个领域，而不必被「如何理解这个动态世界」这种基础问题所困扰。

Robotaxi 之外

空间智能还有更多可能性

说到这里，高德和小鹏的合作逻辑已然非常清晰：Robotaxi 对安全、可靠性的极致追求决定了，空间信息是下一步的刚需，「近场感知 + 超视距信息」有望比单车智能走得更远。而高德恰好就长在「空间智能」这条路上。数十万亿级的时空样本、多维度的数据融合能力、实时孪生交通系统…… 这些不是一朝一夕能建立起来的护城河。

当然，如此丰富的能力有着更为广阔的落地空间，Robotaxi 显然只是个起点。

在高德内部，空间智能就已经全面融入，比如在国庆假期第一天调用量就超 26 亿次的「小高老师」、上线仅 23 天就迎来 4 亿用户的高德扫街榜等。

空间智能作为底层技术支撑，让「小高老师」可以基于用户的空间位置和历史行为信息分析出行偏好和生活习惯，提供更加具有可行性且更个性化的出行决策；大家信任扫街榜，也是因为它背后的空间智能底座能够通过分析人流密度、消费数据、地理位置等多维度信息来给商家排名，让这些排名信息更加真实可信。

在 to B 领域，空间智能也在产生深远的影响，比如高德与雷鸟的合作，就将空间智能技术应用于智能眼镜等可穿戴设备，佩戴者可以实时获取周围的地理信息、导航指引、周边服务等内容；「空中高德」更是利用空间智能技术，为低空经济搭建了开放、可持续的运营平台。

这些落地案例证明，空间智能正成为更多行业的时空底座。从地面到低空，从出行到消费，从个人助理到产业协同，空间智能正在重新定义我们与物理世界的交互方式。

某种意义上，我们正在见证一个新范式的诞生。过去二十年，移动互联网让信息触手可及；未来二十年，空间智能或许会让整个物理世界变得「可计算」「可预测」。

当 AI 真正理解了时空的复杂性，它就不再只是回答问题的工具，而是能够主动感知、预判、决策的智能体。

而高德，恰好站在了这个转折点上。

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