从遥感影像智能解译到空间智能体，每一个空间智能应用场景背后都需要算力支撑。国家正在为这条链路装上“国产安全芯”，这项工作导向日渐清晰：AI算力要国产化，关键技术要自主可控。
政策信号明确：AI算力底座必须“安全可靠”
2026年1月，工信部联合中央网信办、发改委等八部门联合印发 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，要求“推动智能芯片软硬协同发展”与“有序推进高水平智算设施布局”。
原文链接：工业和信息化部等八部门关于印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的通知（文末阅读原文）
在2026年5月22日的发布会上，国家发改委新闻发言人李超进一步明确：发改委“始终坚持系统布局、分业施策、开放共享、安全可控……指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片，确保自主可控”。
在地方层面，上海市经济和信息化委员会2025年3月发布的 《上海市关于促进智算云产业创新发展的实施意见（2025-2027年）》其中明确提出，到2027年要实现“自主可控算力占比超70%”。地方先行先试的实践表明，提升智算中心核心器件的国产化比例正在成为政策落地的明确方向。
从上述政策释放的信号来讲，从芯片到智算集群，从大模型训练到行业应用——国产化、安全可控是算力建设的硬性底线。
核心认知：算力是空间智能的核心基础
过去，GIS软件主要基于CPU算力进行空间数据处理、查询与分析等相对常规化的计算任务。但今天，空间智能的内涵与应用场景已发生根本性变化：
行业智能监管类业务：利用深度学习模型自动识别遥感影像中的地物、检测变化、提取目标，需要大规模GPU算力进行模型训练和推理。
三维数据可视化与分析业务：三维特效仿真、高帧率三维渲染、三维空间计算，背后是持续运转的GPU算力资源。
面向业务场景的智能体构建：面向行业的智能体构建、AI生图、自动调用GIS工具和执行任务，高效支撑行业业务决策。
以上场景都依赖充足的算力供给，换句话说：没有强大且稳定的算力支撑，空间智能就“跑不起来”、“跑不快”、“跑不稳”。可以预见下一步，使用空间智能软件技术的行业主管单位、企事业单位都会明确要求底层算力符合国产化率标准，且模型优先适配国产芯片。
挑战困局：空间智能的“全国产算力”之路还有多远？
政策的方向已经明确，但在空间智能领域真正实现从“能用”到“好用”的全国产化算力建设，面临的挑战同样不容小觑，当前还存在哪些问题呢？
01 信创适配技术困惑
国产硬件型号庞杂，适配成本高昂。国产CPU、GPU、AI加速卡等厂商众多，技术方案差异显著，纯硬件厂商缺乏软件优化能力，软硬件耦合度不足，导致适配资源消耗大
信创体验不及预期。在实际使用中，“速度慢、卡顿、死机”等问题依然普遍存在，用户反馈“不太好用”集中反映了产业链协同优化还未到位。
02 AI算力选择困惑
大模型蒸馏版本多，选择难度大，国产大模呈爆发式增长，并衍生出大量参数量级不同的蒸馏版本（从数亿级到千亿级），虽然为不同业务场景提供了丰富选择，但也极大增加了“选哪个版本最合适”的评估复杂度。
AI场景差异化高，试错成本大，空间智能场景高度差异化，导致硬件的选型也存在差异，不合适的软硬件配置，既影响业务效率，又容易造成算力资源的浪费。
破局之路：空间智能一体机，从“能用”迈向“好用”
尽管上述挑战客观存在，但空间智能领域的行业实践表明，仍存在破解之法。空间智能领域的厂商该做什么呢？
全栈国产化的空间智能一体机正在重新定义这一品类的价值——它不再是简单的软硬件捆绑，而是将GIS软件、操作系统与AI芯片、国产大模型进行全栈深度融合与极致调优，将数百个信创项目中沉淀的调优经验系统化、产品化，来解决上述挑战与困局：
01 以“软硬一体深度调优”化解信创适配之痛
在传统模式下，用户需要自行完成国产硬件选型、操作系统适配、数据库对接、GIS软件调试等一系列串联动作，任何一个环节出问题都可能导致整体体验感降低。而一体机在发货前就进行全栈深度融合与极致调优，真正做到了“开箱即用、一键部署”。
02 以“AI能力预制集成”降低大模型选型成本
目前主流空间智能一体机已深度集成AI大模型能力，部分产品在出厂时便预装垂直大模型和智能体框架。在软件层面，其全面支持DeepSeek、通义等主流国产大模型的本地化部署与参数调优，让“国产大模型+国产算力+国产空间智能软件”的黄金三角真正实现从概念走向落地，将原本漫长的选型周期压缩到可以“开机即用”。
当AI算力国产化从政策信号变为刚性要求，空间智能行业面临的核心命题已不再是“要不要适配”，而是“如何优雅地适配”。
【下篇预告】：将对超图空间智能一体机进行深度解读，了解它的真实能力与性能情况，敬请关注。
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