廣東
隨著 WWDC 即將到來，團隊正在加速上線多款空間計算 App。這些應用主要通過互聯網完成空間數據的采集、傳輸、同步與共享，實現跨設備、跨場景的空間計算體驗。
其中，空間數據采集是核心技術環節之一。系統可基于 MR 設備內置的LiDAR 激光雷達、深度攝像頭、IMU 傳感器與視覺算法，對真實環境進行空間掃描，獲取點云、深度圖、空間 Mesh、平面結構與物體邊界等數據。
隨后，通過SLAM、三維重建、點云配準、Mesh 重建、空間錨點定位與場景語義理解等算法，對采集到的空間數據進行建模與優化，形成可用于渲染、交互、定位和遠程共享的三維空間模型。
空間數據才是接下來隨著新來的終端設備生產的，這些數據才是人類本質然的數據。
如下是我下載的一個APP，叫做magic mesh，可以掃描空間世界，來完成空間數據建模。
通過mesh網絡來構建真實世界的虛擬版本，試想每個人都有一個vision Pro那應該就可以構建一個真實世界了。
這個產品上線了之后，我們正在去構建自己生活的物理環境，從而記錄照片，記錄不了的真實空間。
Claude 4.8更新，但是不懂空間計算
在李飛飛的一篇文章《Thinking in Space: How Multimodal Large Language Models See, Remember, and Recall Spaces》
結果表明LLM會說空間，但不一定增長理解空間，比如輸入讓其往客廳走向前5米到廚房，廚房右側是臥室，那么臥室和客廳的距離是多元，但是他并不答對。
空間推理能力才是人類自然的推理能力，而是目前Claude4.8這些所有市面上模型的瓶頸，他們缺乏大規模高質量、可以交互的3D世界數據。
如下是論文中的實驗過程中，讓機器人走進各個房間來測量與觀察數據，結果無法進行空間推理，并且不清楚各自物體的位置在哪里。
MR眼鏡的空間數據不止是靜態的，還有交互
當前MR眼鏡的普及，除了催生出空間智能，還有就是空間數據的采集，不僅是采集平面的空間mesh，并且還有空間交互數據，有手勢軌跡、第一視角、深度數據，這些數據包含了3D場景、深度信息、空間關系、人體運動、交互軌跡。
所以MR眼睛的普及就是大大加深了整個數據的獲取，并且還有捕捉手勢、與空間交互軌跡。
這些數據都可以讓機器人理解空間智能。
我們的空間貼吧，掃描空間世界，就可以完成空間世界的建模，整個空間時間構建不僅出來之后，還有對應的空間位置信息。
所以MR眼鏡，不僅是看一個空間視頻、空間圖片的產品，反而是一個空間數據采集的一個APP，有了這個APP就可以掃描世界所有萬物數據。
而目前空間數據的空間互聯網有了之后，就可以理論上快速的像采集微信語音消息一樣，通過脫敏也能夠得到大量的空間數據了。
所以空間計算數據要想大量增加，首先要MR設備的普及，而MR設備優先要求
今天的分享就在這里。
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