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（來源：麻省理工科技評論）
《Pokémon Go》是全球首個爆款增強現實游戲 。 2016 年 ， Google 孵化公司 Niantic 推出了這款將 AR 技術融入《神奇寶貝》這一超級 IP 的作品 ， 迅速席卷全球 。 從芝加哥到奧斯陸 ， 再到江之島 ， 玩家們紛紛走上街頭 ， 滿懷期待地尋覓胖丁、杰尼龜 ， 或是（極其幸運地）捕捉那只懸浮在現實世界中、觸手可及卻又遙不可及的超稀有洗翠雷鳥 。
這使得數以億計的人將手機鏡頭對準了無數棟建筑 。 “這款應用在 60 天內被 5 億人安裝 ， ”Niantic 于去年 5 月分拆成立的 AI 公司 Niantic Spatial 的首席技術官布萊恩·麥克倫頓（Brian McClendon）說 。 據從 Niantic 手中收購《Pokémon Go》的游戲公司 Scopely 披露 ， 2024年 ， 這款游戲在發布整整八年后 ， 月活躍玩家仍超過 1 億 。
如今 ， Niantic Spatial 正在利用這批規模龐大、無可比擬的眾包數據來構建一種“世界模型”——畢竟 ， 來自全球數億《Pokémon Go》玩家手機拍攝的城市地標圖像 ， 并附有超高精度的位置標注 。 這是一種新興技術 ， 旨在將大語言模型的智能能力與真實物理環境相結合 。
該公司最新推出的產品是一個模型 ， 聲稱僅憑數張周邊建筑或地標的快照 ， 便能將用戶在地圖上的位置精確定位至厘米級 。 公司希望將其用于在 GPS 信號不穩定的場景中 ， 幫助機器人實現更精準的導航 。
作為技術的首次大規模實測 ， Niantic Spatial 已與 Coco Robotics 達成合作 。 Coco Robotics 是一家在美國和歐洲多個城市部署“最后一公里”配送機器人的初創公司 。 “所有人都以為 AR 是未來 ， 都覺得 AR 眼鏡即將到來 ， ”麥克倫頓說 ， “然后機器人成了那個目標用戶 。 ”
從皮卡丘到披薩配送
Coco Robotics 在洛杉磯、芝加哥、澤西城、邁阿密和赫爾辛基部署了約 1000 臺航空箱大小的機器人 ， 每臺可搭載最多 8 個特大號披薩或 4 袋購物袋 。 據首席執行官扎克·拉什（Zach Rash）介紹 ， 這些機器人迄今已完成逾 50 萬次配送 ， 在各種天氣條件下累計行駛數百萬英里 。
然而 ， 要與人類快遞員競爭 ， 這些在人行道上以約每小時 8 公里的速度行進的機器人 ， 必須達到極高的可靠性 。 “我們最好的服務 ， 就是在承諾的時間準時到達 。 ”拉什說 ， 這意味著不能迷路 。
Coco 面臨的問題在于 ， 無法依賴 GPS 。 在城市中 ， 無線電信號在建筑物之間相互反射干擾 ， 導致 GPS 信號往往很弱 。 “我們在很多高樓林立、有高架橋和立交橋的密集區域送餐 ， 而這些地方恰恰是 GPS 從來都不好用的地方 ， ”拉什說 。
“城市峽谷是全球 GPS 最糟糕的場景 ， ”麥克倫頓說 ， “打開手機看那個藍色定位點 ， 你會發現它常常漂移 50 米 ， 把你定位到另一條街、另一個方向、馬路的另一側 。 ”這正是 Niantic Spatial 切入的地方 。
過去數年 ， Niantic Spatial 持續整合《Pokémon Go》和 Ingress（Niantic 于 2013 年推出的上一款手機 AR 游戲）玩家貢獻的數據 ， 構建了一套視覺定位系統——一種根據視野所見來判斷位置的技術 。 “讓皮卡丘真實地在現實世界中奔跑 ， 和讓 Coco 機器人安全、精準地穿行于城市 ， 本質上是同一個問題 。 ”Niantic Spatial 首席執行官約翰·漢克（John Hanke）說 。
“視覺定位并不是什么全新的技術 ， ”地圖與地理空間分析軟件公司 ESRI 的康拉德·文澤爾（Konrad Wenzel）說 ， “但顯然 ， 外部攝像頭越多 ， 效果就越好 。 ”
Niantic Spatial 用 300 億張城市環境圖像訓練了其模型 ， 這些圖像高度集中于熱點地點——也就是 Niantic 游戲中鼓勵玩家到訪的重要場所 ， 例如寶可夢對戰場館 。 “我們在全球擁有逾百萬個可對用戶進行精確定位的地點 ， ”麥克倫頓說 ， “我們知道你站在哪里 ， 精度在幾厘米以內 ， 更重要的是 ， 我們知道你在看向哪個方向 。 ”
由此帶來的結果是 ， 對于這百萬個地點中的每一處 ， Niantic Spatial 都積累了數以千計的圖像 ， 這些圖像拍攝地點大致相同 ， 但角度不同、時段不同、天氣不同 。 每張圖像都附有詳盡的元數據 ， 精確記錄了拍攝瞬間手機在空間中的位置 ， 包括朝向、角度、是否在移動 ， 以及移動速度和方向等信息 。
該公司以此數據集訓練了一個模型 ， 讓其通過分析所見內容來精確判斷自身所處位置 。 即便是在那百萬熱點之外、圖像和位置數據相對稀缺的地點 ， 同樣適用 。
除 GPS 之外 ， 裝配了四個攝像頭的 Coco 機器人 ， 現在還將借助這一模型判斷自身位置和前進方向 。 機器人攝像頭位于腰部高度 ， 可同時覆蓋四個方向 ， 與《Pokémon Go》玩家的視角略有不同 ， 但拉什表示 ， 數據的適配改造十分順暢 。
競爭對手同樣在使用視覺定位系統 。 例如 ， 2014 年在愛沙尼亞創立的機器人配送公司 Starship Technologies 表示 ， 其機器人會利用傳感器構建周圍環境的三維地圖 ， 標繪建筑邊緣和路燈位置 。
但拉什押注 Niantic Spatial 的技術將為 Coco 帶來競爭優勢 。 他聲稱 ， 這將使機器人能夠精準停在餐廳門外的指定取餐位 ， 既不妨礙他人 ， 又能停在顧客門前——而不是像過去有時那樣停在稍遠的地方 。
機器人領域的寒武紀？
漢克表示 ， Niantic Spatial 最初開發視覺定位系統 ， 是為了將其應用于增強現實 。 “如果你戴著 AR 眼鏡 ， 希望虛擬世界與你所看的方向精確對齊 ， 就需要某種方法來實現這一點 ， ”他說 ， “但現在 ， 我們正在見證機器人領域的寒武紀大爆發 。 ”
這些機器人中 ， 部分將需要與人類共享空間 ， 例如建筑工地和人行道 。 “如果機器人要以不打擾人類的方式融入這些環境 ， 就必須具備與人類相近的空間理解能力 ， ”漢克說 ， “我們能幫助機器人在被碰撞或推移之后 ， 精確定位自身所在 。 ”
與 Coco Robotics 的合作只是開始 。 漢克表示 ， Niantic Spatial 正在搭建的 ， 是他所稱的“活地圖”的第一批基礎模塊：一幅隨世界變化而實時更新的超精細虛擬世界模擬 。 隨著 Coco 及其他公司的機器人在現實世界中持續移動 ， 它們將不斷提供新的地圖數據 ， 推動數字世界復制品的精度持續提升 。
在漢克和麥克倫頓看來 ， 地圖不僅變得越來越精細 ， 也越來越多地被機器使用 ， 這從根本上改變了地圖的意義 。 長久以來 ， 地圖的作用是幫助人類在世界中定位自身 。 從二維到三維 ， 再到四維（如數字孿生體等實時模擬） ， 這一基本邏輯從未改變：地圖上的點對應空間或時間中的點 。
然而 ， 面向機器的地圖或許需要更像一本指南 ， 充滿人類習以為常但機器需要明確告知的信息 。 Niantic Spatial 和 ESRI 等公司希望為地圖添加描述性標注 ， 讓機器理解它們究竟在看什么——為每個對象打上涵蓋其屬性的標簽 。 “這個時代的核心任務 ， 是為機器構建有用的世界描述 ， ”漢克說 ， “我們所擁有的數據 ， 是建立世界運作脈絡理解的絕佳起點 。 ”
當前 ， 世界模型正處于熱議之中 ， Niantic Spatial 對此心知肚明 。 大語言模型或許看似無所不知 ， 但在解讀和與日常環境交互方面 ， 它們的常識極為匱乏 。 世界模型旨在彌補這一缺陷 。 Google DeepMind 和 World Labs 等公司正在開發能夠即時生成虛擬幻想世界的模型 ， 并將其作為訓練 AI 智能體的演練場 。
Niantic Spatial 表示 ， 自己從另一個角度切入這一問題 。 麥克倫頓認為 ， 地圖制作推進到極致 ， 最終會捕捉到一切：“我非常專注于重現真實世界 。 我們還沒到那一步 ， 但那是我們的目標 。 ”
原文鏈接：
【Pokemon Go玩家拍了十年街景，現在AI用它來給機器人送外賣】https://www.technologyreview.com/2026/03/10/1134099/how-pokemon-go-is-helping-robots-deliver-pizza-on-time/
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