9月15日至16日，第五届北斗规模应用国际峰会举行。千寻位置CEO陈金培在接受媒体采访时说，以前讲北斗规模应用主要讲数量，服务了多少终端、多少客户，但下一个阶段要用质量的进一步提升来推动规模化的进一步增长。他解释，所谓质量提升，就是把使用北斗时空智能过程中产生的真正有价值的时空数据，更好地应用到各种各样的场景里，让这些时空数据跟大模型等人工智能技术真正结合起来。在这一过程中，机器将从过去的人工操控、简单智能，进化为有深度的、能够面向物理世界去行动的智能，也就是当下所说的物理AI。

机器人需要基础设施赋予时空感知

陈金培给了一个对比。自然人有天然的时空感知能力，而机器人作为一种硅基生命，必须依靠基础设施来赋予它对空间和时间的感知。他提出的方案是搭建基于北斗卫星的一整套基础设施，具备厘米级定位、毫米级感知和纳秒级授时能力。这套基础设施被他称为继算力网、通信网之后的第三张网络，物理AI的第三张网。这个判断把时空能力放到了跟算力和通信同等的位置上。算力网解决的是计算资源调度，通信网解决的是数据传输，时空网解决的是机器人在物理世界里的定位、导航和协同。三者缺一，机器人就没法在真实环境里稳定运行。

具身时空大脑和8万台终端的规模

本届峰会的新产品新技术新应用场景解决方案全球首发仪式上，千寻位置正式发布具身时空大脑SpatiXBot，通过覆盖室内外的自主行走、环境感知与群体协同能力，加速机器人在巡检、安防、应急救援等场景规模化落地。千寻位置目前运营覆盖全球的时空智能服务平台，拥有遍布全球的10000多座GNSS星基和地基增强站，服务覆盖约7000万部智能手机、超500万台智能网联汽车、近70万台低空飞行器和超8万台具身智能终端，月服务调用量超过1.2万亿次。8万台具身智能终端这个数字说明时空服务已经在机器人品类里有了实际的部署规模。月调用量1.2万亿次对应的是高频的定位和授时需求，机器人每时每刻都在问自己在哪、现在是什么时间。

时空数据跟大模型结合是下一步

陈金培把质量提升的落点放在时空数据跟大模型的结合上。这个方向对应的是物理AI的一个基础问题，大模型擅长理解和推理，但它不知道物理世界里的具体位置和时间。时空数据给大模型提供的是坐标锚点和时间戳，让模型的决策能落到具体的地点和时刻上。千寻位置在海外也在加快把北斗时空智能能力推向海外，依托国内基础设施建设形成的技术、服务及运营经验，助力智能驾驶、智能制造等领域的中国头部企业出海，同时把成熟的产品与应用模式向海外推广。第三张网这个说法能不能立住，取决于时空服务在机器人品类里的渗透速度和深度。8万台终端是一个起点，机器人出货量往上走的时候，时空服务的调用量会跟着放大。