编辑推荐：
为解决传统智能时空数据分析在科研应用中的诸多挑战，如跨学科合作困难、模型通用性和扩展性受限等问题，研究人员开展了时空大模型（ST-LFMs）的相关研究。结果显示，时空大模型具有强大潜力，有望成为跨学科研究的超级枢纽，推动多学科融合创新。
在当今科技飞速发展的时代，科学研究对于数据的分析和处理能力提出了越来越高的要求。智能时空数据分析，借助多元时间序列和地理信息等数据，为科研人员揭示多尺度模式、优化决策提供了有力工具。然而，传统的智能时空算法在实际应用中却面临着重重困境。一方面，这些算法依赖大量特定领域的专业知识，这意味着研究团队不仅要精通人工智能技术，还得对具体学科有深入了解，而同时具备这两种能力的研究人员少之又少，严重阻碍了智能时空分析技术在科研中的融合与发展。另一方面，将智能时空数据分析融入科研的过程复杂且耗时，从数据收集处理到模型设计、训练优化，再到部署和推理，每一步都充满挑战。而且，使用智能时空分析技术的科研群体之间存在严重的碎片化现象，不同领域各自为政，缺乏协作与知识共享，数据资源分布不均也制约了模型的设计和评估。
为了突破这些瓶颈，中国科学院计算技术研究所的研究人员展开了关于时空大模型（Spatial-temporal Large Foundation Models，ST-LFMs）的研究。他们的研究成果意义重大，该研究发表在《The Innovation》上。时空大模型凭借其在通用性、扩展性、智能涌现能力等方面的优势，有望成为连接多学科知识、智能算法和研究群体的超级枢纽，推动跨学科研究的深度融合与创新发展。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：利用大规模数据对时空大模型进行预训练，赋予模型通用知识表示和多任务处理能力；针对不同任务和数据集对模型进行微调，优化模型性能；通过将不同领域的数据转化为统一格式，如多元时间序列数据或网格序列数据，提升模型的泛化能力 。
传统智能时空数据分析在科研中的挑战
- 数据模态抽象和任务制定困难：从复杂的学科知识中提取数据模态并制定任务，需要研究人员同时具备人工智能和特定学科的专业知识。与计算机视觉领域不同，时空数据分析缺乏成熟的基础框架，经典算法高度依赖领域知识，且学科知识理论性强，与基于实验的智能分析算法难以融合，导致复合型人才稀缺。
- 科研应用过程复杂：将智能时空数据分析应用于科研是一个复杂且耗时的过程，涵盖数据收集处理、模型设计、训练优化以及部署推理等多个关键步骤。设计模型结构时，研究人员需根据数据特点选择合适的模型架构，不同数据特征下模型的适应性差异较大，即使是具备双专业知识的研究人员也难以应对。
- 科研群体碎片化：使用智能时空分析技术的科研群体存在显著的碎片化现象。气象学、地球科学和生态学等领域虽都依赖时空数据分析，但各自独立发展，采用不同的算法和工具，阻碍了跨学科合作、知识交流以及分析技术的广泛应用和改进，数据资源分布不均也影响模型设计和评估。
大模型在时空数据分析中的变革潜力
- 解决通用性和扩展性问题：传统时空数据分析在知识抽象和任务建模方面的通用性和扩展性有限，而时空大模型通过在大规模数据集上的预训练，具备强大的能力和广阔的容量，能够处理多样化的任务，实现通用的知识表示和多任务处理，解决了传统方法的局限性。
- 利用智能涌现能力并降低成本：神经网络的计算模式与科学研究方法相契合，时空大模型经过大规模数据预训练后，可成为功能强大的 “猜测机器”，发现传统方法难以察觉的数据变化和模式。并且，该模型能针对不同任务和数据集进行微调，简化模型调整和部署流程，显著缩短从理论验证到实际应用的周期。
- 促进跨学科合作：时空大模型能够打破科研群体之间的壁垒，推动跨学科合作。它作为通用的分析工具，减少了对特定专业工具和方法的依赖，促进了数据格式的标准化。不同领域的数据经转换后可整合到模型中，增强模型的泛化能力，同时解决数据资源不均衡的问题，为跨领域研究人员提供交流平台，加速共识形成和技术迭代 。
时空大模型的挑战与未来方向
- 实际应用障碍：时空大模型在实际应用中面临推理速度、内存使用和数据隐私等问题。为提升推理性能，需进一步优化如 Deep Speed 和 Faster Transformer 等技术；采用同态加密和联邦学习等解决方案，平衡计算效率与数据隐私的伦理标准。
- 模型通用性待提升：当前时空大模型在处理不同类型数据时仍存在碎片化现象，如非欧几里得时空数据和欧几里得时空数据适用不同的模型。未来研究应聚焦于建立统一范式，整合各类时空数据，提高模型的通用性。
- 结合领域知识的需求：尽管时空大模型为研究人员提供了便捷的分析工具，但在复杂特征或高可解释性要求的场景中，领域特定知识依然至关重要。增强大模型的扩展性并有效融入领域知识，提高预测准确性和可解释性，将是未来研究的关键方向，有助于在气象学和城市科学等领域发挥更大的作用。
综上所述，智能时空数据分析为科学研究带来了新的视角和方法，但传统方法的局限性限制了其发展。时空大模型的出现为解决这些问题提供了新的契机，虽然目前其发展还面临诸多挑战，但随着研究的不断深入，有望成为连接多学科与人工智能的超级枢纽，推动科学研究迈向新的高度，实现跨学科的深度融合与创新发展。
