美国加快布局空间计算行业的启示

今年2月，美国白宫科技政策办公室首次将空间计算纳入科技创新战略布局，以维护其国家安全和科技竞争力。空间计算定义人机交互新范式，正处于产品升级和融合应用的关键阶段。美国在XR、数字孪生、AI等领域长期处于国际领先地位，其战略和产业布局、创新发展模式具有非常大的借鉴意义。结合我国空间计算行业发展面临技术、生态及安全挑战，启示我国应进一步完善产业和技术布局，打造空间计算+AI的联合产业生态应用，并强化相关数据安全监管。

什么是空间计算？

空间计算定义了一种更自然、更直观、更原生的人机交互新范式。 空间计算可理解为以三维物理空间和环境为基础的计算方法 ¹ ，其核心是利用AI、计算机视觉、GIS、三维重建、数字孪生、XR、5G/云网等技术，将人与机器的虚拟交互体验融入物理世界，实现人机交互方式从二维升级到三维，摆脱实体屏幕的束缚，从而为远程机器操作、远程技术协助、虚拟培训、虚拟商场、工业设计、模拟军事训练等应用提供更好的解决方案。空间计算通过手势识别、眼球追踪等技术实现动作操控，结合视觉、听觉等多模态交互，使得人机交互过程更自然和直观。同时，通过理解用户所处的物理环境和上下文信息，分析用户的行为和环境变化，空间计算也能提供更个性化、更原生的交互体验。

空间计算和数字孪生都是构建元宇宙的关键技术，二者互有交叉、各有侧重。 空间计算是一种新的计算范式，侧重提供数字信息和物理空间融合、交互的能力。而数字孪生侧重提供模拟和管理物理世界的能力，主要通过收集、整合现实世界或系统的数据，构建高度仿真的数字副本，实时反映其状态、行为和性能，并对其未来趋势进行推演和预测。空间计算技术能为数字孪生系统提供更加沉浸、自然的虚实交互体验，而数字孪生模型也能为空间计算系统提供更加全面、详实的数字信息。

图1 空间计算示意图

（来源于：《2024空间计算行业图谱》报告）

空间计算技术不断升级，应用场景不断丰富，产业链基本形成。 随着芯片和传感器小型化持续迭代，以及以光学识别（OptiTrack等）、空间音频（iamf等）、三维图像处理（NeRF、3D GS等）、AI大模型（ChatGPT、Sora）等为代表的关键技术快速发展，空间计算已被广泛应用于零售业、远程教育、广告、游戏、医疗、军事、演示、培训、旅游等领域 ² 。目前，空间计算产业链已基本形成，涉及芯片、传感器、光学器件、显示屏、终端、操作系统、开发工具、AI算法、通信网络、内容及应用等多个环节。

图2 空间计算产业链图谱示意图

（根据公开数据整理）

美国空间计算行业布局现状和特点

1. 将空间计算纳入“先进计算”国家战略，巩固科技领先优势。

美国政府高度重视先进计算技术发展，近年来更是将先进计算置于国家战略高度，为美国在基础科学研究和前沿应用突破奠定基础。2024年2月，美国国家安全委员会将空间计算列入先进计算领域《关键和新兴技术清单》以强调其对维系美国国家安全优势的重要性，并与先进超级计算（含AI）、先进云服务、边缘计算等核心技术并列。

2. 全产业链布局空间计算，确保核心环节自主掌控。

美国多年积累已形成硬件、软件、算法三轮驱动的核心环节自主掌控。 硬件侧， 英伟达、高通、英特尔分别在GPU、XR SoC、CPU芯片方面，长期占据全球领先地位；Meta、苹果、谷歌等企业在感知交互终端方面，共占据全球八成以上市场份额。 软件侧， Meta、苹果、谷歌等企业均自研操作系统，以实现统一的软硬件架构；Unity、微软、Epic Games等企业已成全球空间计算应用软件及开发工具的主要提供商。 算法侧， 主要包括空间定位、手势交互、语音交互、机器视觉、AI大模型等算法，Open AI、谷歌、苹果等企业走在国际前列。

3. 多措并举大力扶持技术创新和应用，并重视生态培育。

财政补贴方面， 联邦政府通过美国国家科学基金会（NSF）资助探索空间计算在医疗、教育和劳动力培训等领域应用的项目；加利福尼亚、纽约和华盛顿等地方政府积极提供赠款、税收优惠服务，并创建创新研究中心。 国防驱动方面， 美国国防部一直是空间计算技术的重要驱动力，国防高级研究计划局（DARPA）长期投资其在军事行动的训练模拟、态势感知和人机界面等领域的研究和落地。 标准方面， 美国国家标准与技术研究所（NIST）参与制定空间计算关键技术的标准和指南，以确保安全性、互操作性和可用性。 生态培育方面， 鼓励学术、产业和政府机构合作，如2023年4月，美国退伍军人管理局（VA）与Penumbra公司合作，共同测试和开发康复护理领域的虚拟现实解决方案；头部企业间也强强联合、积极开展跨国合作，如英伟达与微软联合推出Omniverse空间计算平台，谷歌与三星、高通合作研究MR/VR等。

我国空间计算行业发展面临挑战

1. 产业链上游部分关键技术自主掌控力不足。

2. 产业链企业协同不够，限制融合应用和生态培育。

3. 实际使用存在隐私泄露与数据滥用风险。

空间计算涉及的数据维度与类型增加，个人隐私数据与周边环境信息被全方位收集。空间计算实际使用需要收集包括位置定位、生物特征、生理信息等敏感个人数据，并通过摄像头、传感器等设备追踪用户行为及所处环境信息。同时云、终端以及其他设备之间的数据传输与共享，使得数据及信息的安全与管控更为复杂，面临数据安全风险。

相关启示

1. 完善产业及关键技术布局。

一是 通过研究课题、政策倾斜、资金补贴等手段鼓励科研机构、央国企与科技企业协同布局空间计算软硬件研发及突破创新。 二是 加大关键技术研发投入，进一步推进中高端传感器、芯片、3D引擎、动作追踪等关键软硬件技术攻关，鼓励终端设备商与芯片厂商联合设计SoC芯片，实现关键环节及技术自主掌控。

2. 打造空间计算+AI的联合产业生态应用。

一是 建立空间计算产业联盟，联合产业链上下游共同制定和完善统一的空间计算框架、软件生态、硬件等标准体系，并推进产业生态融通互促及跨领域行业应用合作。 二是 聚焦AI+空间计算的集成应用，打造空间计算智能体商店等创新商业模式，通过创新大赛等形式鼓励开发者基于大模型构建空间计算原生应用，推动在汽车制造业等实体经济的转型升级和规模应用。

3. 强化相关数据安全监管。

一是 将空间计算应用场景纳入监管范围，细化终端与应用对用户行为及环境数据收集的监管力度。 二是 监督企业对数据进行脱敏与匿名处理，针对个人身份、生物识别、环境采集等数据进行重点筛查，加强数据出境的安全管控。

注释

1.根据美国参数技术公司（PTC）的定义，空间计算是涉及机器、人、物体及其发生环境的活动的数字化，以实现和优化操作和交互。

2.参考：清华五道口科创金融研究中心发布的《2024空间计算行业图谱》研究报告。

硕士，主要从事云网融合关键技术及行业研究，专注于智算、光网络、数字孪生等领域研究。

主要从事数据中心、智算、IP网络等方向的研究及标准规范制定工作。