时空问题是哲学层次物理学层次上的经典问题。

在AI技术背景下，提出时空智能概念，有必要辨析一下时空智能与人工智能的概念差异。

比较两个概念术语，最好的方法就是把相同和不相同文字的区分开，这两个概念相同的是“智能”，不同的一个是“人工”，一个是“时空”。

那就从不同的两个前缀词上区分，人工智能和时空智能是不同频道上的两个概念。“人工”表明对智能的表达是通过模拟、拟合的过程方式实现，与人类智能、自然智能相对应，人工智能表达智能的技术过程。“时空”表明对智能的表达内容是时间、空域领域的，时空智能表达智能的内容范畴。

但两个概念可以结合交叉，即用人工拟合的方式表达时空智能，相对的那就还有用非人工的方式表达时空智能，也即用人类思考的方式表达时空智能。

用人类思考的方式表达时空智能，最简单的方式，就是在物理学的众多公式中，寻找一下带有时间参量（譬如T）和空间参量（譬如S）的公式，这些公式可以认为就是时空智能的经典表达。开普勒三定律尤其是其中的和谐定律（行星绕太阳运行的轨道半径R与周期T，T2与R3间的线性关系）；狭义相对论的闵可夫斯基时空上的（xyzt）四维表达；广义相对论的时空扭曲等等，都是人类思考规则发现的方式表达时空智能。

“人工”的方式来表达时空智能，那就是利用深度学习、大模型来表达时空法则、模型规范， 如华为的大模型盘古气象预测模型，预测未来某时刻何处下雨，既有时也有空，而且使用深度学习的方法获得的。

目前在AI背景下提出时空智能，目的在于通过AI方法探求时空规则、原理、过程等，属于AI4Science的范畴，与AI取得重大进展的语言大模型是有差别的，LLM是在人类创造的语言文本、图片、音乐等数据对象上训练学习产生的，和自然环境表征、科学观测记录的数据对象上学习产生AI4Science不一样。时空智能不能简单把人工智能的方法拿来通过语言大模型获取。

根据学科性质、边界，测绘可以参与到时空智能的部分支，AI研究领域有人把空间里的智能划分六种：空间度量、心理重构、视角变换、空间关系、形变搭建、综合推理。测绘对于空间度量（透视原理的近大远小、前方交汇是测绘的经典方法）、空间关系（拓扑、方位、距离关系等）、视角变换（透视变换、仿射变换、正射投影）是其中最能让测绘发挥作用的三种。有一些涉及心理感知、演绎推理与测绘关系不大。

从测绘视角去研究时空智能，可以将测绘专业学科的领域知识（前方交汇、拓扑关系、地图投影等）融入深度学习中，在混合智能下彰显测绘的地位作用。但不要盲目夸大，用单纯的测绘来覆盖全部的时空智能是不合理的，也不能说时空智能取代了传统的测绘。

确定测绘在时空智能的定位，合理恰当地发挥本学科作用，在时空智能上做出深入的测绘贡献，是很重要的，否则就只停留在表明概念上。

历史上就有类似的案例，数字技术兴起时，测绘地图基础上衍生出“数字地球”概念，产生了Geomatic、 Geoinformatica等众多描述，但没有深入发展对应的技术。2005年Google收购了keyhole一家小公司，将其瓦片地图形式表达地球的技术换名推出GoogleEarth、GoogleMap，回答了了争论不休的问题“什么是数字地球？”从此网络地图的应用、导航有了新模式，数字地球的功劳也就记在IT技术头上了。