空间智能作为主要基于3D视觉信息进行理解、推理、生成、交互的AI，正逐渐改变多个行业的发展格局。量子位智库发布的《2025年空间智能研究报告》对其进行了全面剖析，涵盖自动驾驶、3D生成、具身智能、扩展现实（XR）和世界模型等领域。

1. 空间智能概览：空间智能融合3D理解、生成、推理与交互，3D生成、自动驾驶、具身智能是其不同成熟度的应用领域，XR则是原生交互方式。从成熟度看，自动驾驶和3D生成相对领先，具身智能尚处早期。数据规模和体系成熟度是关键，空间智能数据处理要求高于文本、图像等数据，目前其数据体系成熟度为自动驾驶>3D生成>具身智能 。

2. 自动驾驶：自动驾驶是空间智能目前规模最大、最成熟的应用，接近人类水平，技术前沿从模仿学习转向强化学习。其拥有成熟的数据体系，大量车队积累的真实数据以及合成数据为模型训练提供支撑，还能构建数据闭环加速模型迭代。随着底层算力扩展和强化学习进展，自动驾驶的接管里程不断增加，在强大算力支撑下有望超越人类水准。

3. 3D生成：3D生成由图形学和AI共同驱动，处于快速发展阶段，目标是生成高精度、可交互的3D资产和场景。目前，其面临的最大挑战是找到良好扩展性的3D数据表征。3D生成受益于游戏、CG制作等行业，有一定数据积累，但高质量数据获取难度在增加，数据闭环尚未形成。

4. 具身智能：具身智能未来规模潜力巨大，能与物理世界深度交互，但目前成熟度较低。头部玩家即将开展生产环境实验，数据是主要瓶颈，包括数据规模小、构成复杂、分布单一且未形成闭环等问题。行业内对真实数据和模拟数据的权衡存在分歧，两者各有优劣，多数厂商会结合使用 。

5. 扩展现实（XR）：XR硬件性能不断提升，为3D内容消费提供了更好的体验，且成为训练具身智能的重要数据采集方式。通过XR设备可模拟机器人操作，生成大量精确的训练数据，加速真机数据增长，推动空间智能发展，相关实践已在业内广泛开展。

6. 世界模型：世界模型旨在构建对世界运作方式的内部表征，用于推理行动后果和预测未来，是空间智能发展的终局状态。虽然可以通过多种技术路径逼近，但各路径在精度和效率上有所差异，空间智能在建模真实世界方面具有独特优势。

7. 玩家图谱：报告展示了空间智能领域的主要参与者，包括自动驾驶领域的Waymo、汽车制造商，具身智能领域的机器人厂商，3D生成领域的科技公司，以及在XR和世界模型研究方面的相关企业和机构 。

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