在人工智能從感知智能邁向認(rèn)知智能的進(jìn)程中，空間智能正成為下一代AI的核心能力。無(wú)論是機(jī)器人對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的自主交互，還是自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)復(fù)雜路況的實(shí)時(shí)理解，其本質(zhì)都需要機(jī)器像人類(lèi)一樣感知、理解和決策物理世界。而實(shí)現(xiàn)這一能力的關(guān)鍵，在于如何解決機(jī)器與世界互動(dòng)的問(wèn)題。

AI細(xì)分分為計(jì)算機(jī)視覺(jué)，語(yǔ)音處理，自然語(yǔ)言理解三個(gè)大方面。ChatGPT聚焦是在語(yǔ)言智能方面。ChatGPT解決的是1%的問(wèn)題，還有99%的問(wèn)題是要用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的空間智能去解決的。而空間智能的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于三大核心計(jì)算需求：

1.高并發(fā)實(shí)時(shí)感知

需同時(shí)處理多路攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器的海量數(shù)據(jù)，并在毫秒級(jí)完成物體檢測(cè)、深度估計(jì)、語(yǔ)義分割等任務(wù)。

2.三維空間建模

通過(guò)VSLAM（視覺(jué)同步定位與地圖構(gòu)建）、點(diǎn)云處理等技術(shù)，實(shí)時(shí)重建動(dòng)態(tài)環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)，要求算力兼具高精度與低功耗。

3.異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)

傳統(tǒng)CPU/GPU難以兼顧能效比與實(shí)時(shí)性，需專(zhuān)為視覺(jué)算法優(yōu)化的異構(gòu)計(jì)算單元（如NPU、DSP、幾何加速引擎）。

這些需求對(duì)芯片提出了嚴(yán)苛要求：高算力密度、低延遲、超低功耗，以及針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的硬件級(jí)優(yōu)化。而實(shí)現(xiàn)這一能力的關(guān)鍵，在于專(zhuān)用化的高性能算力支撐——這正是肇觀電子以視覺(jué)處理器芯片（Vision Processing Unit, VPU）為核心所打造的硬件基座。

作為空間智能的“神經(jīng)中樞”，肇觀電子的VPU芯片和相機(jī)模組已成功賦能多個(gè)空間智能落地場(chǎng)景，包括服務(wù)于工業(yè)和商用的移動(dòng)機(jī)器人、人形機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等等，實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位與動(dòng)態(tài)障礙物預(yù)測(cè)，賦予機(jī)器人精準(zhǔn)避障與路徑規(guī)劃的能力；

隨著具身智能等技術(shù)的爆發(fā)，空間智能將成為人機(jī)交互的新范式。肇觀電子以VPU芯片為支點(diǎn)，不僅提供了高性能的硬件基座，更通過(guò)“芯片-算法-場(chǎng)景”的垂直整合，推動(dòng)空間智能從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)模化商用。在這一浪潮中，肇觀電子正重新定義機(jī)器感知世界的邊界。