财联社8月29日報（記者 崔銘）人工知能の進化は、初期の技術探索段階から技術応用段階に移行しています。このトレンドの中で、多様なモデルや仮想現実などの先端技術を融合した空間知能は、巨大な潜在能力とビジネス価値を示しています。

2024年深セン（国際）汎用人工知能カンファレンス中、天娱数科の最高データ責任者である吴邦毅氏は、财联社記者のインタビューで、人工知能の次の段階は一般的な人工知能（AGI）の実現であり、AGIが生産性をさらに高めることには製造業に潜在することを指摘し、空間知能の発展は、AGIをデスクトップから産業応用に移行させるための鍵であると述べています。

以下はインタビュー実録（一部省略）：

财联社：AI技術の広範な応用に伴い、次の人工知能の段階はどうなると思いますか？

吴邦毅：人工知能は現在、急速に発展し、広範に応用される段階にあり、より高度な汎用知能を実現する可能性を積極的に探索しています。次の人工知能の段階についての一般的な合意はAGIの実現です。その時、AIの認知、理解、駆動、決定能力が人間に匹敵または超えることができます。ただし、現在のAGIは主にコンテンツ作成、カスタマーサービス、プログラミングなどのデスクトップ応用に集中しており、産業分野への応用はごくわずかです。

次の人工知能の段階の開発機会は新しい産業革命に潜んでおり、AGIが生産性をさらに高めることには製造業に潜在することを判断しています。

财联社：AGIのデスクトップ応用と比較して、なぜ産業応用が比較的不足しているのでしょうか？産業シーンでの空間計算の溝をどのように埋めることができますか？

吴邦毅：工業のシナリオへの人工知能の適用不足の本質的な原因は、工業のシナリオが3D空間であることであり、現在のほとんどの大規模なモデルが言語、グラフィックス、ビデオなどの2Dモデルであり、工業のシナリオへの適用時には空間的な計算ギャップが存在することです。2Dインテリジェントに比べて、3D空間インテリジェントは現実世界を理解するためのより包括的な知覚、理解、相互作用、意思決定能力を持っており、人間、機械、現実世界、仮想世界の関係を再定義し、より強力な一般化能力と新興特性を持っています。

一方、3Dデータのキャプチャにより深度情報を取得することで、AIは物理的世界の形状、構造、位置についてより正確に理解し、よりリアルなシーンを生成し、より直感的な視覚効果を提供し、仮想世界をより現実感のあるものにします。他方で、空間インテリジェントは、3Dシーン内で人間のように視覚情報を高度に推論することができ、2Dビジョンの制約を超えて現実世界をよりインテリジェントにします。これにより、具体的な人工知能、インテリジェント製造、ローカルエコノミーなどの産業に革命的な変革をもたらします。

したがって、空間知性の開発はAGIをデスクトップから産業応用に導くための鍵です。

财联社：具接身体智能、インテリジェント製造、ローカルエコノミーなどの産業において、3D空間インテリジェントはどのように産業と結びつくのですか？

吴邦毅：もし3D空間インテリジェントがAGIをデスクトップから産業応用に導くための鍵であるとするなら、3D大規模モデルは3D空間知能の開発を促進する鍵です。

3D大規模モデルは、多元的なデータの統合、空間的な計算、複雑なシーン処理、インタラクティブな強化、3D生成AIなど、さまざまな側面で空間知能技術の発展を推進するためのサポートを提供しています。

具体的な人工知能、ヒューマノイドロボットエリアでは、3D多様な大規模モデルをロボット技術と組み合わせることにより、ロボットが認識、記憶、推論などの認知レベルを持つだけでなく、真実の3D物理的世界を理解することができるようになり、作業シーンで自律的な意思決定、行動、操作能力を持つようになります。

インテリジェント製造分野では、3D大規模モデルを人間、機械、物体、環境の多様な3Dデータと組み合わせ、生産プロセス全体を3Dで再構築し、正確な分析、クロスマッチング、ボトルネックの特定、管理決定の補助、生産製造、物流の効率向上、コスト削減に貢献し、産業のアップグレードとモデルイノベーションを支援します。

インテリジェント製造分野では、3Dモデルと航空機技術を組み合わせ、航空機が飛行中に知覚、識別、自律航行、障害回避をインテリジェントに行うことができるようにし、低高度空域の自然環境、飛行活動、基盤施設などを3Dで再構築し、空間インテリジェントシステムを構築し、低空領域での感知能力の低さ、低いインテリジェント度、高い適用コストなどの難題を解決します。

財聯社：天娱数科は空間インテリジェントの分野でどのような試みや布陣をしていますか？現在の進展はどうですか？

吳邦毅：現時点では、天娱数科は空間インテリジェントの分野に3年以上取り組んでおり、最初にAIデジタル人物に参入し、現在では3D大規模モデル、空間インテリジェントMaaSプラットフォームなどへ着実に技術革新と応用シーンの構築を進めています。

会社は知者千問大モデルと3Dデータセット、可視化アルゴリズムを融合させ、空間インテリジェントMaaSプラットフォームを構築し、多様なデータのインテリジェント解析を実現しました。「1+1+N」モデルにより、国内最大規模の高品質3Dデータセットを構築し、国産高性能3D空間インテリジェント大モデルを開発し、DaaS、MaaSモデルを通じて常駐インテリジェント、人型ロボット、インテリジェント製造、低空域経済などN個のシーンでの応用を実現しました。

MaaSプラットフォームは2つの主要機能が集約されており、1つはAI+3D可視化機能で、多様な産業にXR仮想シーン、ゲーム開発、AIカスタマーサービス、知識デジタル人など多様なデジタル製品とサービスを提供しており、現在は文旅、展示会、金融、教育、映像、ゲームなどの業種で広く活用されています。もう1つはAI+3Dデータセット機能で、企業に特化したモデルトレーニング、データインテリジェンス、常駐インテリジェントなどのAIデータサービスを提供しています。

現在、空間インテリジェントMaaSプラットフォームは中国日報、内モンゴルアラシャンテレビ、雲南農業専門学校、五芳斎、天河城、楊国福、華潤雪花など多くの企業顧客に3Dバーチャルシーン、AIデジタル人インテリジェントサービスを提供しています。

財聯社：工業分野で3D空間インテリジェントの広範な応用を実現するにはどのような挑戦がありますか？天娱数科がどのような対応策を持っていますか？

吳邦毅：まず強調すべきことは、3Dモード大規模モデルは大規模で高品質な3Dデータトレーニングに極度に依存しており、3Dデータセットは実物の人物、シーンの表示、豊富なインタラクティブ体験、意思決定のサポートに非常に重要です。

しかし、現在、3Dデータセットは品質と数量の両面でいくつかの課題に直面しています。高品質な3Dデータセットの不足は、産業の痛点であり、世界的にも3Dデータは非常に重要でありながら、非常に不足しています。

また、3Dデータの取得と処理には相対的に高いコストがかかります。深度カメラなどの高度な機器によるデータ収集と煩雑なデータ処理が関わるためです。これには多くの時間、人力、および資金投資が必要です。さらに、3Dデータの標準化の度合いが低いため、データの互換性が低く、共有や再利用が困難であり、空間インテリジェント技術の発展に制約を与えています。

3Dデータセットは競争の中心的なポイントとなっており、将来的には3D多モーダル大型モデルと空間インテリジェントの発展、および世界的な科学技術競争の方向性を決定します。

私たちはデータの収集、保存、管理、研究、利用の各段階で統合されたソリューションを提供しています。スペースインテリジェントMaaSプラットフォームは、多様なデータタイプを収集し、LightStage超高精細リセマライゼーション、ハンドヘルドデプスカメラなどの先進装置を利用して、詳細な3Dデータをキャプチャします。

同時に、プラットフォームでは、NeRF、3Dガウスなどの最新技術を活用し、スキャンデータ、動画、画像、テキストなどから高品質な3Dモデルを生成し、仮想シーンやオブジェクトをよりリアルにします。これらのデータは、画像、テキストなど他のモード情報と相互に統合され、全方位で多次元のデータセットを形成しています。

現在、プラットフォームは80万以上の3Dデータセットと35万以上の多モードデータセットを有し、膨大なデータリソースの優位性を築いています。