Understand (理解)

ピクセルレベルでジオレファレンスされた空間知能。セグメンテーションと文脈理解を組み合わせることで、人、ロボット、そして大規模言語モデルやAIエージェントにリアルタイムで状況を提供し、より賢く、より効率的な意思決定を可能にします。

オープンセット・セマンティクスに基づき、Niantic Spatial Understand は、3D空間上の各ポイントに意味情報を付与します。これにより、人間と機械の双方が解釈可能な、コンテキスト豊富でクエリ可能な3Dマップを実現します。

ポイント単位のセマンティック理解 各空間ポイントは、形状、材質、そして文脈的特徴を捉えるオープンかつ高次元の記述子をエンコードします。

オープンセット汎化: 固定的なカテゴリ分類に縛られることなく、再トレーニングなしで未知の概念を認識し、柔軟に適応します。

クロスモーダル・グラウンディング: 視覚・空間・言語の情報を統合し、共通の意味体系のもとで関連付けます。

連続的セマンティクス: オブジェクト、表面、環境にまたがる関係性をきめ細かく理解し、より高度な空間推論を実現します。

クエリ可能なマップ: 「電線や道路で、植生が干渉している場所は？」、 「車両やドローンが走行・飛行可能な地形はどのようなものか？」、 「作業現場で遮蔽物や日陰を提供する構造物はどれ？」 といったオープンエンドな空間的質問に対応します。

コンテキスト認識型の自律性: ロボットやAIエージェントが、単なる幾何情報ではなく“意味”に基づいて周囲環境を推論します。

Adaptive intelligence: Maps evolve with new data, improving recognition and inference over time.

Built for integration: Designed for multi-modal queries across enterprise systems, Physical AI agents, and in-field robotics workflows.

Real-time scene interpretation, situational awareness, and mission-level reasoning for safer, more informed operations.

Semantic navigation, task recognition, and adaptive decision-making powered by spatial understanding.

Automates inspection and asset intelligence for oil and gas, utilities, and large-scale infrastructure environments.