## 670｜周日荐文：李飞飞长文解读空间智能，AI的下一个十年机会藏在这里

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如果你经常使用AI工具，就会发现目前市面上的通用AI工具，在处理一类特定问题时表现欠佳。比如我曾经给ChatGPT描述房间尺寸，并提供一米八的床、两个床头柜、一个小衣柜、一张桌子等主要家具清单，让它规划房间的家具摆放。结果它洋洋洒洒写了大段建议，听起来头头是道——“沙发靠窗采光好”、“床头对面留出观影距离”，但这些建议全是正确的废话，它压根无法理解房间大小与这些家具尺寸之间的关系。

这就是李飞飞教授所说的，现在的AI工具都是“黑暗中的文字工匠”——ChatGPT能写出漂亮的文字，但它压根不理解什么叫“空间”。它不知道沙发有多宽、门的开合需要多大空间，也不清楚人走路需要多少距离。它只是在进行文字排列组合，而不是在脑子里“看见”那个房间。

“黑暗里的文字工匠”这个说法特别有意思，虽然听起来很拗口，但是一下子把精髓抓住了。这两天，李飞飞教授发了一篇长文专门讲这件事。她说，空间智能才是AI的下一个前沿，是走向真正智能的必经之路。与此同时，她创办的创业公司World Labs也正式推出了测试产品Marble，并向公众开放。

如果你身边有做建筑设计、土木工程、或者游戏设计等领域的朋友，我强烈建议你将这篇文章和李飞飞团队的测试产品分享给他们，去体验一下。尽管产品还不完美，还不足以商用，但初次使用带来的震撼感，会让从事这些领域的朋友们，认真思考一下一年后的AI技术会变化成什么样子。

我此前曾在AI学习圈多次推荐过李飞飞教授的自传《我看见的世界》。这次读完她的这篇长文，我又记录下很多有价值的笔记。今天就从我的视角，和你聊聊李飞飞眼中的空间智能——它到底是什么、为什么这么重要，以及对咱们普通人有什么用。

其实空间智能这个词听起来很有学术感，但李飞飞在文章中列举的例子，全是咱们每天都在做的事：比如你早上睡眼惺忪地往杯子里倒咖啡，不用盯着看，手就知道杯子在哪、该倾斜多少角度以及什么时候该停；又比如停车的时候，你脑子里会自动“看见”保险杠与路边石的距离在一点点变小，判断还能不能继续往后倒；再比如你的朋友从房间另一端扔来钥匙，你下意识就伸手接住了——这一瞬间，你的大脑已完成钥匙飞行轨迹、速度、落点的计算，并指挥手臂在准确的时间抵达准确的位置。

这些事对咱们人类来说太自然了，自然到我们根本不觉得这是多么厉害的能力。但李飞飞强调，这恰恰是人类智能最核心的部分：我们能理解三维空间、预测物体运动，还能协调身体与环境互动。她在文章中提到一个更极端的例子：消防员在浓烟弥漫的大楼中救人，能见度几乎为零，但他们却能通过手触摸墙壁、脚感知地面、耳朵听声音，在脑子里构建出完整的空间模型，判断哪里能走、哪里危险，出口在什么方向。这种能力，没法用语言完整描述，但它是人类生存的本能。

说实话，在阅读李飞飞的文章前，我完全没想过这些日常动作背后藏着这么复杂的智能。但咱们再想想最先进的AI，比如ChatGPT，它能写诗、编程、分析数据，但如果你问它“从桌子这头把杯子推到那头需要多大力气”，它只能瞎猜。李飞飞在文章中明确指出：当前最先进的多模态大语言模型，在估算距离、方向、大小等这些最基本的空间问题上，表现往往不比随机猜测好多少。它们不会在脑子里“旋转”一个物体，不能预测基本物理规律，更别说完成迷宫导航或识别捷径这类复杂任务。

李飞飞在文章中花了很大篇幅讲历史，讲那些改变人类文明的重大时刻，其实都离不开空间智能。这些故事我觉得特别有意思，值得好好说说。

先说古希腊数学家、地理学家埃拉托斯特尼。公元前240年左右，这位老兄想知道地球到底有多大。他注意到一个细节：夏至那天正午，埃及南部的赛伊尼城，太阳光能直射井底，说明太阳正处于头顶正上方；而同一时刻，北边的亚历山大城，太阳光会在地面投下影子。

埃拉托斯特尼做了什么？他测量出亚历山大城的垂直标杆与影子尖端形成的夹角为7.2度，再把这个角度结合两座城市的距离，运用几何学算出了地球周长。这个数值和现代测量结果的误差仅为几个百分点。要知道，他没有卫星、没有GPS，就靠观察影子、理解空间关系，就把地球的尺寸算出来了。这不是靠语言推理能做到的，这是纯粹的空间智能。

再看工业革命时期的哈格里夫斯。提起他，你或许感到陌生，但如果我说起“珍妮纺纱机”，大概率能唤醒你的高中历史记忆。不过，当年我上学的时候，我只是死记硬背这个知识点，并误以为这个发明的核心贡献是“之前没有纺纱机，而他做出了纺纱机”。

但顺着李飞飞教授的文章，我深入了解后才发现，1764年这位英国工匠发明的“珍妮纺纱机”，核心突破在于将多个纺锤并排安装在一个框架中。这样，一名工人能同时纺多根线。这样一个空间上的重新排列，就让纺纱效率提升了8倍。

李飞飞表示，这项发明彻底改变了纺织业，但它的核心并不是什么复杂的机械原理，而是对空间的重新构想：怎么摆放、怎么排列、怎么让人的动作覆盖更大的范围。

最让我印象深刻的，是詹姆斯·沃森与弗朗西斯·克里克发现DNA双螺旋结构的故事，这两位顶尖生物分子学家也因此荣获1962年诺贝尔奖。1953年，两位科学家想搞清楚DNA的结构。当时他们可没有电脑模拟，也没有高清显微镜，他们用的是最原始的方法：用金属片和铁丝像搭积木一样，把碱基对模型一个一个摆出来、拼起来、不断调整位置。他们需要在脑子里想象这些分子在三维空间里是怎么排列、怎么连接、怎么扭曲的，然后用手把它“拼”出来。

李飞飞说，当碱基对的空间排列终于“咔哒”一声对上的时候，DNA的秘密就此揭开了。这个发现改变了整个生物学领域，被称为“上世纪最伟大科学突破之一”。但它的起点正是空间智能——两位科学家在脑子里“看见”了一个还不存在的结构，并把它变为现实。当然，这个“看见”是打了引号的。

这些故事说明什么？人类文明的每一次重大突破，往往不是因为我们会说话、写字或推理，而是因为我们能在脑子里操纵空间、构想结构、预测物理世界的运行规律。李飞飞说得很直白：空间智能是我们认知的脚手架，它支撑着我们的推理、规划，甚至是最抽象的思考。

那为什么AI现在急需空间智能？李飞飞从进化论的角度给出了答案。她指出，在动物还不会筑巢、不会照顾幼崽、不会用语言交流、更不会建立文明之前，有一个最原始的能力悄悄出现了——感知外部世界的能力。

一个生物能感知到光线、触碰到质地，这看起来很简单，但它却搭建起了一座连接生物体与外部环境的桥梁。随后，神经系统沿着这座桥梁一层层生长，形成了越来越复杂的网络，用来解读世界、协调身体和环境的互动。很多科学家认为，感知与行动之间的这个循环，才是智能进化的核心驱动力。

你不妨想想，人类婴儿在学会说话前的那几个月甚至几年里都在做什么？他们在用手抓东西、把东西塞进嘴里，或者爬来爬去、摔倒后再爬起来。李飞飞说，这些看起来“无用”的动作，其实就是人类在学习认知这个世界：什么东西能抓、什么东西会掉、怎么移动身体、怎么避开障碍。这些都是通过和物理世界的直接互动学会的，而不是借助语言。

但现在的AI呢？它们被困在文字与数据里。ChatGPT这类AI助手“阅读”过整个互联网，知晓珠穆朗玛峰的高度、DNA的双螺旋结构、牛顿三大定律，但它从来没有“爬过”一座山，没有“摸过”一个分子，没有“推过”一个箱子，也没有被一个搬不起来的杠铃“砸过脚”。所以，它对物理世界的理解全是二手的、间接的和抽象的。

李飞飞在文章里引用了哲学家维特根斯坦的话：“我的语言的边界，意味着我的世界的边界。”她表示，对AI来说，光有语言是不够的，空间智能才是超越语言边界的那把钥匙。

这也解释了为什么自动驾驶进展缓慢？为什么家用机器人仍停留在概念阶段？以及为什么AI在科学研究中的突破远没有我们期待的那么大？因为这些应用都需要AI真正理解物理世界，需要理解距离、速度、碰撞、重力、摩擦力等核心要素。

李飞飞强调，没有空间智能，AI就没法有效地驾驶汽车，没法让机器人在家里与医院里帮忙，也没法在材料科学与医学研究中加速发现。

她的判断很明确：空间智能是走向真正智能机器的必经之路，是AI的下一个前沿。这并不是说大语言模型不重要，而是强调如果AI想要真正理解世界、和世界互动，它就必须学会“看见”空间、“理解”物理、“预测”运动。

那么，李飞飞和她在2024年进入“学术休假”状态后创立的World Labs是怎么做的呢？她给出的答案是“世界模型”。这个概念听起来有点抽象，但李飞飞把它拆解得很清楚。她说，一个真正有空间智能的AI，需拥有三大核心能力。

第一个能力是生成能力。AI不仅要理解现有的世界，还要能创造出新的、逻辑一致的世界。这里的“一致”很关键——不是随意拼凑几个画面，而是要符合几何规律、物理定律与动态行为逻辑。比如，你让它生成一个房间，门的位置、窗户的大小、家具的摆放都得合理，光线要遵循物理规律，如果有人走进来，脚步声要和距离匹配。而且这个世界要具备连贯性，也就是现在的状态要和之前的状态能对上。

第二个能力是多模态输入能力。就像人类通过视觉、听觉、触觉等来理解世界，AI也应能处理多种形式的输入——图片、视频、深度信息、文字描述、手势、动作等。比如给它一张照片，它能推测背后的空间结构；给它一段文字描述，它能生成对应的3D场景；给它一个动作指令，它能预测下一步会发生什么。

第三个能力是预测能力。如果你告诉AI“把这个杯子从桌子左边推到右边”，它不仅要理解这个指令，还要能预测杯子会怎么移动、是否会碰到其他东西、以及最后会停在哪里；更进一步，如果你只是给它一个目标状态，它甚至能反推出达到这个状态需要完成什么动作。

李飞飞表示，这三项能力的融合，挑战比训练语言模型大得多。因为语言是一维、线性的，而世界是三维、动态的且充满物理约束的。要让AI理解这些，需要全新的训练方法、模型架构和数据处理方式。

这就是为什么她在2024年初创办了World Labs，专门来攻克这个问题。这家公司成立仅三个月时，估值就达10亿美元,拿到了超2.3亿美元的融资，投资方包括硅谷顶级机构a16z、英伟达、AMD。更值得关注的是，他们已经推出了实际产品Marble，并且在2025年11月12日正式向公众开放。

Marble能做什么？简单来说，它能把你的文字、照片、视频，变成一个可自由探索的3D世界。李飞飞特别强调了一点：这个3D世界是永久存续的，你可以随心所欲地在里面导航、切换视角、自由移动，且不需要支付额外费用。

这和其他AI生成的视频不一样——视频是固定的、线性的，看完就结束了；而Marble生成的是一个可存续的三维空间，你可以一直在里面探索。我试着扔进去几张照片，发现它一下子就把一张平面照片，变成了一个可以上下左右移动视角看的3D世界，那种感受非常震撼。

那么，哪些人应该试试Marble？李飞飞在文章里提到了几个方向。首先是游戏开发者与设计师，原本需数周甚至数月才能完成的3D场景搭建，现在几分钟就能生成，有早期用户反馈说“能让我像电影制作人一样在连贯且一致的3D场景中计划拍摄”；其次是建筑师，可以快速把设计想法变成为可以“走进去”的空间，方便客户直观体验还没建成的建筑。此外，VR与影视内容创作者也可借助它完成前期场景设计与分镜规划。

Marble现在分为免费版与付费版。免费版可以尝鲜，但高级功能需要付费解锁。标准版每月收费20美元，支持多图输入、视频输入，还能导出生成的3D世界文件。说实话，对需要频繁制作3D内容的从业者来说，这个价格并不算高——毕竟传统3D建模软件学习成本高、制作周期长。

当然，李飞飞也坦诚表示，产品仍处于早期阶段。Marble生成的场景在细节精细度上还需要提升，并不是所有场景都能完美呈现，比如空间里还不能有人物，因为我做了几个测试后，发现如果里面有人，场景就会变得模糊。但这就好像当年ChatGPT 刚出来的时候，虽然细节不完美，但是整体方向是对的——让创作者把精力放在创意本身，而不是被技术细节困住。

回到开头那个让ChatGPT规划家具摆放的场景，或许一两年后，我们不需要向AI描述房间大小与家具尺寸，而是直接给它拍几张照片，它就能在脑子里“看见”那个空间，判断哪里能放什么、怎么摆最合理。那个时候的AI，将不再是“黑暗中的文字工匠”，而是真正理解物理世界的智能助手。

李飞飞说，空间智能是AI的下一个十年。这并不是概念炒作，而是她25年AI生涯的“北极星”——从ImageNet到World Labs，她一直在做同一件事：让AI真正“看见”世界。现在这个愿景正逐步变成现实，而且普通人也已经能用上了。

如果你是内容创作者、设计师、建筑师，或者是对AI未来发展好奇的人，不妨去试试Marble。毕竟，见证AI从“会说话”到“会看世界”的这个转折点，本身就是一件很酷的事。哪怕你不是这些领域的从业者，比如你就是一名老师或家长，也非常推荐你带着孩子用几张照片尝试一下，看看AI如何将一张照片变成一个虚拟世界，他们可能一下子就理解了未来会发生什么。我在文稿末尾附上了李飞飞的长文以及Marble的链接，感兴趣的同学可以去看看，更重要的是，一定要自己上手体验一把。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 1. 李飞飞长文（需特殊网络访问条件）
> https://drfeifei.substack.com/p/from-words-to-worlds-spatial-intelligence
> 2. Marble官网（可直接访问查看示例，注册/登录需要特殊网络访问条件）
> https://marble.worldlabs.ai

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