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时空数据采集与感知
ACQUISITION & SENSING利用传感器和物联网设备收集时空数据，通过 5G 网络实现实时数据采集和边缘计算，提高时空数据的实时性和处理、存取效率，为决策提供更及时准确的信息支持。
融合通导遥智能传感器、云计算与人工智能，对自然与人类活动进行感知、认知及智能决策支持——让「何时、何地、何目标、何变化、为何如此」都有了精确答案。
时空智能学是测绘地理信息与 AI 技术深度融合的产物——原有的 GIS 系统未来都将转向时空智能支撑的系统或平台。
通过通导遥智能传感器、云计算和人工智能技术，对自然与人类活动进行感知、认知及智能决策支持，将时空数据转化为可操作的智能知识。
像钻探地层一样剖开研究链路：采集 → 存储 → 挖掘 → 推理，每一层都有对应的前沿技术支撑。
利用传感器和物联网设备收集时空数据，通过 5G 网络实现实时数据采集和边缘计算，提高时空数据的实时性和处理、存取效率，为决策提供更及时准确的信息支持。
构建时空数据库与时空数据立方体，依托分布式存储与计算框架管理海量时空数据，支撑高并发索引、查询与时空多维分析。
空间统计与插值、时空网络与轨迹分析；深度学习模型处理时空序列（如台风路径预测），时空迁移学习实现跨区域预测（如跨城市疫情传播建模）。
构建时空知识图谱，整合复杂信息、支持决策推理；高效建模动态时空关系并实现可解释推理，随 AIoT 与数字孪生成熟，在城市大脑、气候预测等复杂系统模拟中发挥更大作用。
从存储引擎到自主智能体，构成时空智能的完整技术护城河。
支持海量时空数据存储，采用 Hadoop、Spark 等分布式计算框架高效管理；时空数据立方体支撑多维实时查询，为上层分析提供毫秒级响应。
结合区块链实现时空数据共享，确保数据隐私和安全，解决共享过程中的信任问题，构建跨机构、跨区域的可信数据流通基础设施。
采用联邦学习分析时空数据，在保护数据隐私的同时允许不同区域有效协作；针对时空特性设计轨迹聚类、时空预测等专用算法，做到「数据不动、模型流动」。
涵盖实体识别、关系抽取，从时空数据中提取关键信息形成结构化知识，支持复杂推理与查询。典型案例：百度地图通过时空知识图谱实现智能导航，有效协助城市管理。
构建云—边—端协同计算架构，将算力下沉到数据采集前端，实现毫秒级时空事件响应，支撑应急指挥、实时调度等低时延决策场景。
融合大模型与时空推理引擎，打造能够自主感知、规划、决策的时空智能体，赋能无人系统、自动驾驶与城市级复杂系统模拟，并同步建立时空安全与伦理治理框架。
从低空空域到城市治理，从公共卫生到商业决策——时空智能落地国家战略场景。
将空域划分为 4D 格网（空间 + 时间窗），通过拍卖算法动态分配，解决低空空域资源碎片化难题，实现应急与商业飞行的高效共存。
整合多源时空数据，实现交通、能源、环境、公共服务的全域智能调配与预测性管理。
结合 GIS 追踪疫情时空演变，预测热点区域，指导医疗资源规划。
百度地图通过时空知识图谱实现智能导航，有效协助城市管理，显示其在地理位置服务中的关键价值。— 时空知识图谱 · 产业应用实例
聚焦高价值场景，构建 「AI + GIS」工具链，完成从 GIS 软件供应商到时空智能服务商的战略跃迁。
将 AI 全面融入原有产品与服务：AI + 地名、AI + 管线，并落地时空数据智能融合、动态时空知识图谱、时空预测与决策能力。
To C：时空智能服务大众，精图地球 AI 增强；To B：时空底座服务企业数字化；To G：聚焦低空经济新赛道。
推出 DaaS（数据即服务）与 AIaaS（AI 即服务），提供按需时空智能服务，降低用户成本与技术准入障碍；数据策略上并行推进众包数据生态。
精图地球成为深度融合人工智能的新一代数字地球，实现 大模型、时空推理、CV、AI3D 等多种技术同地图应用的深度耦合。
全链路能力最终在精图地球平台上完成汇聚，为客户提供更多智慧化应用体验。
研究院聚焦时空智能学前沿研究，围绕「通导遥感知 — 时空大数据 — AI 认知决策」全链路，推动北斗遥感与地理信息技术的产业化落地，赋能低空经济、智慧城市、公共卫生等国家战略场景。