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在刚刚落幕的2026北京亦庄人形机器人半程马拉松上，近四成参赛队伍摆脱遥控器，实现自主奔跑。北斗时空智能与具身智能跨界融合，动态厘米级定位与感知能力是确保行进路径精准与运动稳定的关键。
4月22日，时空智能科技企业千寻位置正式发布“具身时空大脑（SpatiXBot）”产品集，为机器人提供统一时空底座，加速机器人在巡检、安防、应急救援等场景中的规模化落地。“具身时空大脑”基于千寻位置时空智能全链路技术底座，融合通用大模型、自研专业模型的能力，构建起覆盖室内外自主行走、环境感知与群体协同能力，帮助机器人从遥控走向自主、从单体作业走向群体智能。
在马拉松中，自主奔跑意味着机器人要在开放户外环境中独立完成定位、路径规划、姿态控制与实时决策，要求机器人具备动态厘米级定位与感知能力。“具身时空大脑”中的“时空之眼”多源融合终端让机器人在室内外环境中精准定位与无缝衔接。室外环境中，高精度GNSS模组为机器人提供厘米级方向感；室内则借助端侧高算力支持的双目V-SLAM（视觉同步定位与地图构建）与视觉重定位技术，实时修正机器人行进过程中的累积误差，复杂场景下也能保持厘米级定位精度，确保运动轨迹连续稳定。“具身时空大脑”还提供高精度地图和路径规划，支持泛机器人的自主导航行动，这使得机器人在园区巡检、城市安防、复杂地形巡查等场景中具备持续稳定运行的能力。
解决看得准、走得稳问题之后，真正能干活的机器人还需要看得懂、会判断。为此，“具身时空大脑”构建了面向具身智能的“训推一体”平台，打通模型训练与推理部署，形成数据与算法闭环。在实际应用中，大模型负责提供零样本识别与校验能力，小模型则通过持续训练提升特定场景下的推理效率与识别精度。
千寻位置高级产品专家许允波介绍，以无人机水域巡检为例，在项目初期，“训推一体”平台可基于多模态通用大模型，快速识别水面漂浮物等垃圾。随着巡检获取的数据不断积累，再训练迭代专用视觉小模型，以降低幻觉、提升推理速度与准确率。同时，大模型对小模型的识别结果进行校准与补充，形成持续演进的数据飞轮。依托充足专项数据训练的小模型，与大模型协同配合，最终可将目标识别准确率提升至95%以上。这一机制使机器人能够在公安巡逻、电网巡检、园区管理、应急救援等场景中“快速上岗”。
千寻位置CEO陈金培表示，“具身时空大脑”是帮助机器人理解环境、做出决策、执行任务的神经中枢，为机器人本体厂商提供北斗及视觉传感器融合的时空感知套件，提供多源融合的时空感知能力，“我们也会把这些本体厂商的机器人、机器狗、无人机、无人车等具身智能设备放到具体场景里，提供训练和推理能力以及基于时空的技能，加速机器人在真实世界规模化落地。”
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