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　　文|新浪财经上海站 陈秀颖

　　3月18日，飞渡科技的发布会的灯光刚刚落下，另一场更位深度的对话随之展开。

　　飞渡科技董事长何文武、飞渡科技高级副总裁董肖、飞渡科技CTO朱旭平接受新浪财经专访。这家公司在开始回答一个更长周期的问题：当空间智能从概念走向产业，它究竟意味着什么。

　　为有源头活水来。在这场对话里，飞渡所反复强调的，并非某一项孤立技术，而是一整套能力如何贯通，从底层到场景，从模型到产业，逐步形成一条自洽的路径。

（图：飞渡科技 董事长 何文武）

　　何文武的表达，首先落在“安全”和“门槛”两个关键词上。他表示，全栈信创国产化的意义，并不仅是替代，更是重构。当产业链建立在可控体系之上，才谈得上稳定与持续。他觉得，过去依赖国外软件时，看似成熟，但一旦进入深度定制阶段，反而处处受限；更重要的是，一旦外部环境变化，系统性风险会迅速显现。

　　他总结，全栈国产化带来的第一个变化，是不再被“卡脖子”；第二个变化，是门槛显著降低。原本难以规模化应用的空间智能，开始具备向更多行业渗透的可能。过去很多客户“想做但做不起、能做但做不深”，如今随着软硬件一体化逐步成熟，这些约束正在被松动。

　　如果说何文武提供的是“为什么要做”，那么朱旭平与董肖则回答了“为什么现在能做”。

（图：飞渡科技 CTO 朱旭平）

　　朱旭平回忆，早在2021年前后，团队内部就已经开始思考三维数据的未来形态。他表示，当时并没有“空间智能”这样的清晰概念，但有一个共识：三维数据必须流动起来，并且能够被更低成本地获取和使用。他觉得，如果完全依赖人工，这件事的边际成本无法下降，只有借助AI，才可能真正突破。

　　他强调，最初只是一个“模糊但正确的方向”，经过近两年的探索，路径才逐渐清晰起来。从识别物理世界、到建模城市、再到理解和推演现实，这条链路并非一蹴而就，而是在反复试错中逐步成形。

　　这种节奏并不激进，却更接近产业真实的演进逻辑。与其说飞渡是在追赶一轮AI浪潮，不如说是在一条相对冷门但更纵深的赛道里，慢慢完成自己的技术积累。

　　董肖则用一个更具象的比喻，将这条路径进一步展开。他表示，当前的大语言模型，更像是“人类的左脑”，擅长处理文字、图像和符号；而空间智能，对应的是“右脑”，涉及空间推理、物理理解和现实操作。他觉得，左脑之所以发展迅速，是因为互联网积累了大量可用数据，而右脑则不同，它依赖的是高精度空间数据，这些数据往往沉淀在工程、城市、基础设施之中，很难被公开获取。

　　他强调，这正是飞渡的优势所在。公司长期服务各类复杂行业客户，在真实场景中积累了大量空间数据资产。这些数据不是简单复制就能获得，而是通过长期项目、长期服务逐步沉淀形成的。

　　在飞渡的叙述里，技术壁垒并非某个算法的领先，而是一种“日积月累”的结果：数据、场景、经验交织在一起，构成了难以替代的基础能力。

　　当话题转向“数字世界与物理世界如何对齐”，朱旭平的回答非常清晰，他表示，理想状态下当然希望全部使用真实数据，但现实中这几乎不可能实现。一方面成本过高，另一方面很多极端场景本身就难以获取。因此，合成数据成为必要补充。

　　他觉得，合成数据与真实数据之间一定存在偏差，这种“幻觉”无法完全消除，但关键在于不断逼近真实，而不是追求绝对无误。他用一个简单的比喻解释，人类的认知本身也并非完全来自现实，梦境和想象同样会影响判断。因此，在训练体系中引入合成数据，是一种可接受且必要的路径。

　　这背后是一种务实的技术观：承认不完美，但通过迭代不断收敛。

　　进一步延伸到“决策能力”，朱旭平表示，空间智能的路径可以拆解为建模、理解和模拟三个阶段。只有在模拟阶段，系统才能进行推演，从而具备预测与决策的能力。他强调，目前行业仍处在前两个阶段，真正意义上的“可决策”，仍在推进过程中。

（图：飞渡科技 高级副总裁 董肖）

　　董肖补充说，当下很多应用仍属于“辅助决策”，因为AI本身没有执行能力。他认为，只有当模型与无人机、机器人、各类终端设备结合，形成“具身智能”，决策才会真正闭环。在那之前，再精准的推理，也仍需要人来执行，而执行过程中的偏差，是不可避免的。

　　相比宏大叙事，这种表述更接近产业的真实边界。

　　在具体落地上，上海成为飞渡反复提及的案例。董肖表示，这是一座拥有极高数据密度的城市，从建筑、道路到交通运行，数据规模巨大且结构复杂。如何将这些分散的数据整合到统一平台，是一个典型的世界级难题。

　　他提到，飞渡团队用了近一年半时间，对过去二十年的空间数据进行整合，让原本割裂的信息能够在同一平台上流转。这一步完成后，才有可能进一步让AI参与城市治理。

　　在他的描述中，更重要的一步，是让AI“学习”城市。通过将历史规划、设计流程和各类资料输入系统，逐步训练模型从单体建筑推理到片区级规划。他觉得，未来城市治理的核心，不在于增加多少系统，而在于形成一种更完整的“全局视角”。

　　他举例说，拥堵的本质，是缺乏对整体流量的实时计算能力。当个体规模从10人扩大到上百万、上千万时，人类经验无法支撑全局优化。而随着算力与算法的发展，这种全局推演正在变得可能。

　　在市场层面，董肖的态度也相对直接。他表示，在当前环境下坚持发布会，本质是在“传递信心”。一方面是向客户与合作伙伴展示持续投入的决心，另一方面也是释放一个信号：飞渡仍然选择在这条赛道上继续加码。

　　朱旭平则从另一个角度解释这种选择。他认为，AI不会让所有软件消失，但会改变软件的形态。对于工具型应用，替代是可能的；但对于平台型产品，尤其是能够被AI调用的基础设施，反而可能迎来新的增长空间。

　　他强调，飞渡的平台本身就是为AI设计，拥有大量API接口。随着AI编程能力提升，这些接口将成为新应用爆发的基础。同时，公司自身也必须不断强化AI能力，而不是停留在“被调用”的位置。

　　专访的最后，话题回到更长远的想象。何文武表示，随着空间智能逐步成熟，未来或许只需要一句话、一张图，系统就能生成对应的三维世界。他觉得，这样的能力不仅会改变产业，也会逐渐进入普通人的日常生活。

　　董肖则把这种变化进一步延伸。他认为，未来游戏、影视乃至更多内容生产方式，都可能被重塑。当创作门槛被降低，表达方式将变得更加多元。但他同时也强调，当下更重要的，仍是解决“卡脖子”的核心问题，把基础能力打牢。

　　“行稳致远，积厚成势。”如果要为这场专访找一个注脚，这句话或许更为贴切。

　　飞渡没有刻意放大自己的声音，而是试图把一条技术路径讲清楚：从数据到模型，从模型到场景，从场景再回到产业。它既不急于给出终局答案，也不回避当下的边界。

　　何文武说，“让三维数据能够流动并发挥价值”；董肖说，“未来在人类的右脑”；朱旭平则说，“我们本来就是为AI而生”。

　　这三句话并不华丽，却各自指向同一个方向。

　　在空间智能这条仍在生长的赛道上，飞渡想做的，或许不是最先喊出概念的人，而是那个把概念一点点落到现实里的人。