宝可梦GO玩家帮助训练！Niantic打造AI世界模型，助攻外送机器人产业

Niantic 以 300 亿张 Pokémon Go 城市影像打造视觉定位系统，精准度达厘米级，并导入 1,000 台配送机器人测试。

风靡全球的增强现实游戏《宝可梦 Go（Pokémon Go）》游戏开发商 Niantic 旗下 AI 公司 Niantic Spatial，正利用玩家多年拍摄的数十亿张城市影像，建立一套能理解真实世界的「视觉定位系统」与 AI 世界模型。该技术可在 GPS 信号不稳定的城市环境中精准定位，并已与配送机器人公司合作测试，为未来机器人与 AI 在现实世界中的导航能力开启新方向。

Pokémon Go 玩家影像成 AI 训练资料，城市照片构建世界模型

《Pokémon Go》自 2016 年推出后迅速成为全球热门游戏，玩家通过手机镜头在现实世界中捕捉宝可梦。这款由 Niantic 开发的知名增强现实（AR）游戏即使推出多年，至今每年仍维持超过 1 亿名活跃玩家。

然而，玩家在游戏过程中需不断将手机镜头对准城市建筑与地标，这无意中为该公司累积了大量影像资料。

Niantic 旗下人工智能公司 Niantic Spatial 近日表示，公司已收集并整理约 300 亿张来自全球城市环境的照片，这些影像都带有精确的地理位置与拍摄信息，例如手机方向、移动速度与拍摄角度。这些资料如今正被用来训练 AI，以建立能理解现实空间的「世界模型（World Model）」。

视觉定位系统 vs GPS：AI 可通过建筑影像判断精确位置

NewsForce 报导，Niantic Spatial 最新开发的技术是一套视觉定位系统（Visual Positioning System, VPS）。这套 AI 模型能通过分析建筑或地标的照片，判断使用者所在的位置，精准度甚至可达厘米级。

公司表示，目前数据库已涵盖全球超过 100 万个地标位置。在每一个地点，都可能累积数千张不同时间、不同角度与不同天气条件下拍摄的影像。AI 通过比对这些影像特征，可以推算出装置所在的位置与观看方向，推估出相对精准的定位结果。

Niantic Spatial 技术长 Brian McClendon 指出，这与传统 GPS 定位不同，GPS 依赖卫星信号，而 VPS 则是通过「看见什么」来判断位置：

在高楼密集的都市环境中，GPS 信号经常出现偏差，可能导致定位误差达数十米、甚至是方向错误。

这种误差对一般用户影响不大，但对需要精准导航的机器人来说，却可能造成重大问题。因此，结合影像识别的定位技术，也正是机器人公司关注的解决方案。

从抓宝到送餐：配送机器人开始导入 Niantic 技术

Niantic Spatial 目前已与配送机器人公司 Coco Robotics 展开合作测试。Coco 在美国与欧洲多个城市部署约 1,000 台配送机器人，主要用于餐饮与杂货的配送服务。这些机器人体型约如小型行李箱，可携带最多 8 个大型披萨或 4 袋杂货。

该公司表示，目前机器人虽已完成超过 50 万趟配送，但有时仍会因 GPS 定位失准，导致机器人难以准确停在餐厅门口或客户门前：

通过 Niantic 的视觉定位模型，机器人可利用自身搭载的四个摄像机分析周围环境，以更精准地判断位置与行进方向，提升配送可靠度。

机器人时代来临：Niantic 想打造「活地图」

Niantic Spatial 执行长 John Hanke 指出，最初开发视觉定位技术的目的是支持 AR 眼镜与增强现实应用，但随着机器人产业快速发展，公司开始将技术转向机器人导航。

他表示，公司正在建立一套称为「活地图（Living Map）」的系统，这是一种高度细致且持续更新的数字世界模型，能随着现实世界的变化不断更新。

未来，配送机器人、智能设备甚至 AR 装置都可能成为地图资料来源，持续回传环境信息，使数字世界逐渐接近真实世界的动态样貌。

AI 需要理解现实世界：「World Model」成科技新焦点

近年来 AI 研究领域开始重视「世界模型（World Model）」概念。尽管大型语言模型（LLM）在文字与知识处理方面表现出色，但在理解物理空间与现实环境方面仍存在明显限制。

通过结合地图、影像与环境信息，世界模型试图让 AI 能够理解物体、空间关系与环境变化。包括 Google DeepMind 等公司，也在开发能生成虚拟世界的模型，用于训练 AI 代理。

Niantic Spatial 则采取不同策略，通过大量真实世界影像资料，逐步重建现实世界的数字模型。随着资料持续累积，该系统可能成为未来机器人与 AI 理解现实世界的重要基础设施。

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• 原文标题：《宝可梦玩家替公司训练 300 亿张照片打造「AI 世界模型」，助攻外送机器人产业》
• 原文作者：Crumax