本文是题为“时空智能的前瞻视角”的学术观点性论文，由李德仁（Deren Li）、王密（Mi Wang）、肖晶（Jing Xiao）和杨波（Bo Yang）等多位学者共同撰写，发表于《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2026年第232卷。该文旨在系统性阐述“时空智能”这一新兴交叉领域的使命、内涵、框架、使能技术与未来趋势。
论文首先界定了时空智能（Spatio-Temporal Intelligence， STI）的概念。在智能化时代，数据采集与人工智能技术的飞速发展使得大规模动态时空信息的获取与分析成为可能。这催生了时空智能的兴起，它是一个融合时空数据与AI驱动计算方法的交叉学科领域，旨在对复杂的物理、环境和社会过程进行建模、解释与管理。简而言之，STI致力于通过智能手段，回答关于动态世界的“何时、何地、何物、何变、为何、何果”这“6W”问题，并遵循“4R”原则，即在正确的时间、正确的地点，将正确的信息传递给正确的人。
文章详细阐述了STI的范畴，其应用覆盖了从地球到深空、从深海到人体的广阔尺度，凸显了其跨领域、跨尺度的普适性。具体而言，STI的研究领域包括： 1. 航空航天STI：侧重于利用星载、机载与地基传感器网络，对地球系统中的自然过程与人类活动进行大范围、多模态的动态监测。例如，在生态监测、灾害管理、气候变化分析以及社会经济动态量化等方面发挥关键作用，支持可持续的资源治理与决策。 2. 深海STI：聚焦于利用自主水下航行器、海底观测站等技术，在极端海洋环境下采集高分辨率数据，用于理解深海地质、水动力与生物系统的相互作用。其应用涵盖珊瑚礁保护、海底测绘、地质灾害预警（如海底地震、海啸）以及深海资源勘探。 3. 深空STI：旨在感知和解释地球近地环境以外的动态现象，如月球、行星及星际空间。通过整合多任务、多时相的观测数据，支持行星系统演化研究、空间天气预测、自主导航以及未来星际探索与定居所需的基础设施建设。 4. 人体STI：关注于在空间和时间维度上对人体生理系统的动态结构和功能进行建模。借助胶囊机器人、植入式传感器和可穿戴设备，实现对人体内部生理过程的高分辨率连续监测，从而支持精准医疗、疾病早期诊断、个性化治疗规划及实时干预引导。
为了厘清STI与其他相关概念的区别，论文通过列表比较了STI与数字孪生、地理人工智能、遥感基础模型和世界模型在主要目标、边界、动态性、可测量性、数据源、因果关系和典型输出等方面的差异。STI的独特性在于，它是一个从感知到行动的全栈式闭环范式，强调在真实动态物理世界中进行精确的时空参照、测量和因果/决策推理。
文章的核心贡献之一是提出了一个由三项基本原则和五大组成部分构成的通用STI框架。三项基本原则是：感知智能（动态协调异构传感资源，实现任务驱动的自适应观测）、认知智能（跨尺度结构化理解动态现象，从局部数据解释到大规模模式与因果机制建模）和行动智能（集成感知、认知与服务，支持情景自适应的决策响应，实现“4R”）。五大组成部分则是这一原则的具体化： 1. 时空参考系统：作为STI的基础层，为定位、测量和建模世界、整合跨维度异构数据提供统一的坐标与时间框架。 2. 动态信息的自适应感知：实现感知智能，动态协调跨平台、跨模态的异构传感资源，实现对自然与人类系统演化状态的自适应观测。 3. 多模型数据表征与解释：认知智能的前半部分，将多源、多尺度观测整合为统一的时空表征，通过结构化抽象、语义编码和尺度自适应表述，实现对动态系统的连续建模。 4. 时空因果推断与推理：认知智能的后半部分，旨在发现复杂系统中的因果结构、依赖关系和传播机制，支持跨时空的不确定性下的可解释推理与前向预测。 5. 智能服务交付：实现行动智能，将分析结果转化为可用于决策的产品和智能服务，通过情景感知的分发和响应式系统集成，在正确时空将信息送达正确的人。
论文接着综述了支撑上述五个组成部分的关键使能技术： * 在时空参考系统方面，需要高精度时间同步、统一空间坐标系和多尺度连续时空融合技术，其中隐式神经表示和地球观测基础模型等技术在实现分辨率无关、传感器无关的连续表征方面展现出潜力。 * 在智能感知方面，需要自适应模态选择、异构传感协调和实时资源优化技术，特别是深度强化学习在动态任务规划和多智能体协同中作用显著。 * 在多模态数据表征与解释方面，面临跨模态一致性、长时空动态建模和物理一致性三大挑战。应对技术包括多模态时空融合、动态潜状态建模以及物理信息与知识增强学习。 * 在时空因果推断与推理方面，挑战在于从观测数据中识别因果关系、跨域泛化以及进行干预分析。相关技术包括时空因果发现、因果表征学习与多模态整合，以及基于数字孪生等的反事实模拟与干预分析平台。 * 在智能服务交付方面，需围绕“4R”原则解决延迟、定位、知识抽象和隐私安全等挑战。相关进展包括延迟感知的边缘计算、无缝定位与空间对准框架、知识抽象与可解释推理管道，以及安全的个性化知识交付系统。
为验证所提框架的可行性与价值，文章以国家公园生态保护为例进行了案例研究。该系统构建了一个集感知、认知、行动于一体的闭环框架。感知系统融合了星载遥感、无人机、地面机器人和静态监测站，形成天-空-地一体化的监测网络。认知系统对多源数据进行处理、解释和推理，实现动物检测、火灾热点识别、异常检测及生态因果分析。行动系统则根据认知结果进行智能规划与执行，如调度无人机进行精细观测、指挥地面机器人跟踪目标物种或部署灭火资源。该体系已应用于中国三江源国家公园，在雪豹种群动态监测、非法盗猎预防和栖息地保护与恢复等方面取得了成效，证明了STI能够将生态监测从碎片化的事后观察，转变为集成、预见性和智能化的主动管理框架。
在结论与未来展望部分，作者指出STI是理解和治理自然与人类系统复杂交互的变革性范式。其未来发展将围绕三个层面展开：在基础设施层面，通信、导航、遥感和计算的深度融合将支持端到端信息流，形成实时统一时空感知的智能底座；在理论层面，需要从静态空间分析转向动态四维环境中的理论驱动建模与推理，并将物理定律和领域知识嵌入学习流程以增强可解释性；在算法层面，基础模型的出现为开发融合传感器语义、空间先验和环境约束的STI专用大模型提供了新机遇，以支持跨领域的实时模拟、预测分析和认知决策。
本文的重要意义与价值在于：首次对“时空智能”这一新兴前沿领域进行了系统性的定义、梳理与前瞻，为其作为一个独立学科方向的发展奠定了理论基础。论文提出的通用框架具有高度的概括性和可扩展性，为不同领域的STI系统设计与开发提供了蓝图。案例研究则从实践角度验证了框架的有效性，为相关应用提供了参考范式。该工作不仅有助于凝聚学术界与工业界对STI的共识，指明了关键技术挑战与发展路径，更强调了STI作为构建弹性、智能和可持续未来社会的基础性设施的重要地位。