2026年时空智能解决方案应用场景及产业链分析
思瀚产业研究院 導遠科技    2026-01-16

与传统AI专注于感知、理解和决策不同，物理AI需要依赖可靠的现实世界数据来理解惯性、摩擦力等物理原理。它还必须在实际环境中执行移动、抓取和避障等具体操作。当前，物理AI正在赋能汽车、机器人系统、能源、工程机器、低空经济及消费电子等众多行业，逐步成为物理世界不可或缺的组成部分。

时空智能解决方案是物理AI的前提条件

时空智能解决方案是物理AI系统实现自主决策及任务执行的关键赋能技术。这类传感器通过提供实时测量数据，包括精确空间坐标（X、Y、Z）、三维姿态角（横滚角、俯仰角、偏航角）、加速度参数及全球时间同步信号，进而持续捕捉关于系统自身状态的可靠环境信息。此外，透过卫星定位和授时，该等解决方案可提供高精度时间戳和全球时间基准，从而在动态的现实环境中实现稳定的多传感器融合、更精准的状态估计和可靠的控制。这些功能相结合，从根本上解决了物理AI面临的三大核心问题：「我在哪儿，我怎麽动，以及我的姿态如何?」

若缺乏实时高精度的定位及姿态感知能力，物理AI系统将丧失空间感知及稳定性——犹如人类失去平衡感及方向感。例如，人形机器人将无法平稳行走，也无法完成抓取物体或上下楼梯等基本任务。

时空智能解决方案建立在两大核心能力之上：一是对自身姿态及方位的精确追踪，二是在全球范围内获取其精确绝对位置。下图概述了该传感解决方案所採集的信息类型、底层原理、关键特性，以及解决方案的形式。

时空智能解决方案下游应用场景分析

时空智能解决方案是实现物理AI感知及执行能力的核心技术。随著人工智能不断发展，汽车、机器人系统、工程机械、可再生能源系统等关键应用已成为物理AI落地的核心领域，推动著对时空智能解决方案日益增长的需求。

汽车：全球乘用车销量预计将从2024年的62.9百万辆增长至2035年的97.0百万辆，届时预计85%的车辆将具备L2+或更高级别的智能驾驶功能。在这些车辆中，时空智能解决方案正成为标准配置，为智能驾驶及安全提供关键的实时数据。除了核心驾驶功能外，这些解决方案正扩展至主动悬架、制动控制和安全气囊展开系统，确保安全功能的及时触发。于2035年全球汽车领域的潜在需求将达到人民币688亿元。

机器人系统：时空智能解决方案在各类机器人系统中扮演著关键角色，主要包括：具身机器人，如人形机器人、四足机器人、轮式机器人等；移动机器人，如自动导引运输车(AGV)╱自主移动机器人(AMR)、割草机器人、送餐送货机器人等；无人车，包括机器人出租车、机器人巴士等。

对于割草机器人，该技术使其能在复杂花园环境中高效导航，避开花草灌木，同时优化覆盖路径。对于人形机器人，能提供实时的全身姿态追踪，实现动态平衡控制、类人步态规划、防跌倒以及精确的操控任务。人形机器人通常需要2-6套时空智能解决方案来追踪头部、躯干和四肢运动，并保持平衡。到2035年，机器人系统对时空智能解决方案的全球潜在市场需求总额将达到人民币971亿元。

工程机械：高可靠性的时空智能解决方案，是船舶、智能农业装备、智能矿用车及起重机等工程机械在複杂环境中稳定、精准、自主运行的基础。在农业应用中，这些解决方案能检测机身倾斜及振动，抵销地形对喷洒╱收割质量的影响，降低侧翻风险，并提升作业效率。同时，能实现直线自主导航、精准开沟及精确播种，避免重播或漏播。

在航海应用中，能补偿由波浪和风力引起的船只运动，确保海上起重和勘探作业的稳定性。对于起重机等其他机器，这些解决方案能精确测量旋转角度，显著减轻吊臂和吊鈎的摆动，从而降低操作难度、提高定位精度并防止碰撞。到2035年，该领域的全球潜在需求将达到人民币509亿元。

可再生能源系统：时空智能解决方案正越来越多地应用于可再生能源系统，例如风力发电机组、公用事业级光伏电站以及水利水电设施，以实现高精度姿态和运动监测、提高能源产量并支持预测性维护。在风力发电领域，此类解决方案提供塔筒倾斜度、振动特性和结构动力学的实时测量参数，助力保持最佳运行条件，增强稳定性，并最大限度地提高发电效率。

在光伏应用中，此类解决方案可用于监测支架的角度精度、结构沉降情况和风致振动数据，助力实现最佳太阳追踪效果，并及早识别支架偏移或机械性能退化等问题。在水利水电基础设施领域，此类解决方案有助于追踪大坝和堤坝的变形情况，提高安全监测水平，并在性能下降或非计划停机前及早识别故障。到2035年，全球能源领域对此类解决方案的需求将达到人民币533亿元。

其他应用：时空智能解决方案还可以在物理AI、多传感器融合和边缘运算整合的推动下，迅速扩展到低空经济和消费电子领域。在包括无人机和电动垂直起降飞行器在内的低空应用中，此类解决方案可提供精确定位、姿态感知及全球时间同步等测量服务，从而实现稳定的飞行控制、精确的路线跟踪和高精度的数据採集，尤其是在信号受限的环境中，该技术对保障任务连续性至关重要。同时，智能手机、XR头显、可穿戴设备和3D扫描仪等消费电子设备正从低精度、低成本的运动传感向高精度、实时时空智能平台转型。过去，基础传感器仅满足萤幕旋转、步数统计和基础防抖等功能需求。

随著应用场景向物理AI驱动的体验发展，例如沉浸式XR交互、实时空间映射、三维重建和全天候健康监测，各类设备对持续感知与自适应响应能力的需求日益提升，从而实现画面防抖、精确空间映射、沉浸式XR交互和健康监测等高级功能。

随著时空智能解决方案的不断成熟，持续的技术升级，特别是基于MEMS的惯性传感器的快速发展和产业化，有望进一步扩大其在更广泛场景（如微镜）中的应用。性能的提升以及小型化带来的解决方案成本降低，正推动时空智能解决方案大规模嵌入到更多设备和基础设施中，从而释放更多市场潜力，并为下游应用的持续增长提供支撑。

时空智能解决方案的市场规模

受下游应用快速普及的推动，全球时空智能解决方案市场预计将从2024年的人民币16亿元显著增长至2030年的人民币353亿元，并进一步在2035年达到人民币1,665亿元。这意味著从2024年至2030年的复合年增长率高达66.6%，从2030年至2035年的复合年增长率则为36.4%。

在此背景下，中国市场预计将从2024年的人民币10亿元攀升至2030年的人民币129亿元，复合年增长率为53.7%，并进一步加速增长至2035年的人民币557亿元，这意味著2030年至2035年间的复合年增长率为33.9%。如此快速的市场扩张，得益于时空智能解决方案在各大下游领域较高且持续提升的渗透率；到2035年，时空智能解决方案在全球各领域的渗透率分别为：汽车领域约85%、机器人系统领域45%、工程机械领域80%、可再生能源系统领域45%。数字背后凸显成熟领域的广泛落地及新兴领域的巨大增长潜力。

时空智能解决方案产业链分析

时空智能解决方案的产业链可分为几个关键环节：芯片、模组及系统级解决方案以及下游应用场景。

芯片： 芯片是时空智能解决方案的技术基础，是核心硬件测量单元。其中，MEMS惯性芯片因其精密的微机器结构设计、複杂的製造工艺以及高要求的封装及测试技术，构成了最高的技术壁垒。目前，全球仅有少数企业具备从设计、研发、封装测试到量产的端到端能力。因此，这些企业已成为产业链中稀缺的技术引领者和标准制定者。

模组及系统级解决方案：中游环节的核心价值主要体现在算法开发及系统集成两大领域，交付模式主要分为模组或整体解决方案。模组作为标准化单元，将核心硬件组件与自研或优化算法及软件（包括MEMS惯性芯片、GNSS芯片、天线及印刷电路板）集成，提供基础的空间感知能力。

目前，仅有少数领先企业通过自主研发核心芯片，构建了从芯片到系统级产品的完整全栈解决方案。另一方面，系统级解决方案将软件及算法融入模组，以提供一体化导航定位解决方案，如P-Box，该解决方案将IMU模组、GNSS模组、电源管理及嵌入式计算硬件在单一系统内高度集成，可直接满足特定应用场景的需求。

算法已从辅助工具演变为模组及组合系统性能的核心决定因素。具体而言，先进算法不仅能实现多源数据的深度融合，在任何信号环境下提供持续、精准的定位，还能动态感知并补偿误差，确保系统在複杂场景下的稳定性及可靠性。此外，算法还能实时主动校准硬件，以抵销性能衰减，从而保障长期精度。

下游应用场景：涵盖汽车、机器人系统、工程机械、可再生能源系统等多个领域。