当前，人形机器人及各类具身智能终端正加速步入现实应用场景。据市场研究数据显示，2023年全球人工智能机器人（广义服务机器人）市场规模已达约271亿美元，预计在2024至2030年间将以19.2%的年复合增长率持续扩张，到2030年市场规模有望攀升至938亿美元。这一蓬勃发展的市场背后，是人们对未来智能生活的无限憧憬。
然而，在运动控制、语音交互等基础功能日趋成熟的表象之下，一个深层的认知瓶颈日益凸显：机器人普遍面临“有眼无识”的困境。要真正融入人类世界，机器人首先需要具备对物理环境的基础地理和空间认知能力——即精确理解自身位置，并对周围物体的几何关系及通行路径形成有效认知。在此基础之上，更高阶的需求是解读这些物理空间背后的商业逻辑，即商业语义：它们或许可以精准地导航至目标商铺门前，却无法解析该店铺的核心业态、目标客群画像乃至实时经营状态。这种从基础地理、空间定位到深层商业语义理解的双重缺失，已成为制约具身智能在高价值商业场景——如购物中心、品牌连锁店、商务园区——中提供深度、有效服务的关键障碍。同时，现有解决方案大多严重依赖云端连接，在离线或网络不佳区域存在明显脆弱性。
要让机器人真正像人一样拥有对商业世界的“原始认知”，核心在于为其注入高质量、结构化的商业知识。这不仅需要海量的底层空间数据，更需要经年累月沉淀的商业洞察与真实场景的应用验证。放眼当下，同时具备大规模现实世界数据资产、成熟的AI大模型能力以及深厚商业服务落地经验的团体或企业屈指可数。
目前，市场上可能涉足此领域的公司大致可分为三类：
第一类是通用大模型巨头，如OpenAI、Google DeepMind。它们拥有世界顶尖的AI模型研发能力，但其训练数据主要来源于互联网文本和图像，缺乏对线下物理世界，尤其是复杂商业空间的深度、结构化理解和一手数据积累。它们擅长回答“是什么”，但在“在哪里”、“为什么在那里”以及“那里发生了什么”等空间语义问题上，根基尚浅。
第二类是机器人硬件厂商，如Boston Dynamics、宇树科技（Unitree）。这些公司精于机器人的本体设计、运动规划和硬件集成，是具身智能的“四肢”和“躯干”。然而，在赋予机器人“认知”能力方面，特别是对动态、复杂的商业环境的理解，它们通常需要依赖外部的数据与模型支持，自身并不掌握构建商业世界知识图谱的核心数据源。
第三类则是专注于物理世界并同时具备商业数据的数字化公司，这类公司不仅构建现实世界的数字孪生，更将空间数据与深层的商业逻辑相结合，形成了独特的多维数据资产。例如，美国的 Safe.ai 专注于为工业场景提供端侧AI解决方案，其对特定作业环境的空间与业务流理解是其核心；新近成立的 World Labs 致力于构建大型世界模型，其核心技术聚焦于从海量2D图像中重建高保真3D世界，并以此训练AI的空间智能；Niantic Spatial 则利用其在AR领域的深厚积累，通过众包方式构建覆盖广泛的物理世界3D地图，并开发能让AI理解、导航并与之互动的空间智能平台；中国的 商汤科技（SenseTime） 在智慧城市领域深耕，其技术也触及商业空间的智能分析；而中国的高德地图通过多年积累形成了覆盖全国的道路级空间数据；同时已搭载高精地图与空间感知能力的智能新能源车企或现有的户外服务人形机器人也拥有丰富的街道级空间感知能力，通过车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，结合高精地图和SLAM（同步定位与建图）技术，在行驶或移动过程中持续采集和构建道路及周边环境的三维空间数据。
在这一阵营中，仍缺乏对室内商业场景数据的深度覆盖，而有一家公司引起了我们的关注，中国的数位科技自2015年起，便深耕物理空间及商业数据领域，近11年累计投入十几万人次进行数据采集，追踪中国线下商业变迁，形成 “动态更新 + 历史回溯” 构建了规模领先的独家现实空间信息图谱数据库。更重要的是，数位并非仅仅停留在数据收集层面，而是结合 AI 算法，实现位置级精准定位（区分楼宇、楼层、店内 / 外），覆盖全国 300 余城市上亿条 POI 数据，并基于数亿参数的商业决策大模型，实现 “数据输入 - 模型分析 - 智能决策”全流程自动化服务超过1000家头部商业品牌及数百万开店创业者的商业决策，将数据与真实的商业逻辑、经营成败紧密耦合。这种长期扎根于真实商业场景的数据积累与业务验证，使其在理解“商业世界的语言”上，拥有了独特的先发优势和深厚的护城河。
正如斯坦福大学李飞飞教授所强调的，AI的未来在于“具身智能”，而具身智能的核心挑战在于如何让AI系统理解并与物理世界进行有意义的互动。对于机器人而言，真正的智能不仅在于行动，更在于理解其所处环境的深层含义。因此，能够将空间数据、地理信息与商业应用逻辑深度融合的多维整合数据源，或许才是当下具身机器人最亟需的学习与训练内容。在此背景下，像数位科技这样拥有多年垂直领域服务积累、并已构建起庞大且鲜活商业知识图谱的公司，或将成为未来具身AI“空间感知引擎”最具潜力的候选服务提供者之一。
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