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文|新浪财经上海站 陈秀颖
3月18日 ，飞渡科技的发布会的灯光刚刚落下 ，另一场更位深度的对话随之展开 。
飞渡科技董事长何文武 、飞渡科技高级副总裁董肖 、飞渡科技CTO朱旭平接受新浪财经专访。这家公司在开始回答一个更长周期的问题：当空间智能从概念走向产业，它究竟意味着什么 。
为有源头活水来 。在这场对话里 ，飞渡所反复强调的 ，并非某一项孤立技术，而是一整套能力如何贯通 ，从底层到场景 ，从模型到产业 ，逐步形成一条自洽的路径。
何文武的表达 ，首先落在“安全”和“门槛 ”两个关键词上 。他表示 ，全栈信创国产化的意义 ，并不仅是替代 ，更是重构 。当产业链建立在可控体系之上 ，才谈得上稳定与持续 。他觉得 ，过去依赖国外软件时 ，看似成熟 ，但一旦进入深度定制阶段 ，反而处处受限；更重要的是，一旦外部环境变化 ，系统性风险会迅速显现 。
他总结 ，全栈国产化带来的第一个变化，是不再被“卡脖子 ”；第二个变化 ，是门槛显著降低 。原本难以规模化应用的空间智能 ，开始具备向更多行业渗透的可能 。过去很多客户“想做但做不起 、能做但做不深” ，如今随着软硬件一体化逐步成熟 ，这些约束正在被松动 。
如果说何文武提供的是“为什么要做 ” ，那么朱旭平与董肖则回答了“为什么现在能做 ” 。
朱旭平回忆 ，早在2021年前后 ，团队内部就已经开始思考三维数据的未来形态 。他表示 ，当时并没有“空间智能 ”这样的清晰概念 ，但有一个共识：三维数据必须流动起来 ，并且能够被更低成本地获取和使用 。他觉得 ，如果完全依赖人工 ，这件事的边际成本无法下降，只有借助AI ，才可能真正突破 。
他强调 ，最初只是一个“模糊但正确的方向 ”，经过近两年的探索 ，路径才逐渐清晰起来 。从识别物理世界 、到建模城市 、再到理解和推演现实 ，这条链路并非一蹴而就 ，而是在反复试错中逐步成形。
这种节奏并不激进 ，却更接近产业真实的演进逻辑 。与其说飞渡是在追赶一轮AI浪潮 ，不如说是在一条相对冷门但更纵深的赛道里 ，慢慢完成自己的技术积累 。
董肖则用一个更具象的比喻 ，将这条路径进一步展开。他表示 ，当前的大语言模型 ，更像是“人类的左脑 ” ，擅长处理文字 、图像和符号；而空间智能 ，对应的是“右脑 ” ，涉及空间推理 、物理理解和现实操作 。他觉得，左脑之所以发展迅速 ，是因为互联网积累了大量可用数据 ，而右脑则不同，它依赖的是高精度空间数据 ，这些数据往往沉淀在工程 、城市 、基础设施之中 ，很难被公开获取 。
他强调 ，这正是飞渡的优势所在 。公司长期服务各类复杂行业客户 ，在真实场景中积累了大量空间数据资产 。这些数据不是简单复制就能获得 ，而是通过长期项目 、长期服务逐步沉淀形成的 。
在飞渡的叙述里 ，技术壁垒并非某个算法的领先 ，而是一种“日积月累”的结果：数据 、场景 、经验交织在一起 ，构成了难以替代的基础能力 。
当话题转向“数字世界与物理世界如何对齐 ” ，朱旭平的回答非常清晰 ，他表示 ，理想状态下当然希望全部使用真实数据 ，但现实中这几乎不可能实现 。一方面成本过高，另一方面很多极端场景本身就难以获取 。因此 ，合成数据成为必要补充 。
他觉得 ，合成数据与真实数据之间一定存在偏差，这种“幻觉 ”无法完全消除 ，但关键在于不断逼近真实 ，而不是追求绝对无误 。他用一个简单的比喻解释 ，人类的认知本身也并非完全来自现实 ，梦境和想象同样会影响判断 。因此 ，在训练体系中引入合成数据 ，是一种可接受且必要的路径 。
这背后是一种务实的?
