人工智能理解时空依靠可计算表示、物理约束与跨模态融合：以坐标与拓扑编码空间、以序列与因果结构刻画时间，并通过注意力、图网络与神经场将二者耦合。在工程落地上，国内外框架与仿真平台构成工具链，评估指标与数据集保证可比性和可靠性；国内框架在本地化与合规方面具备优势。未来趋势是通用世界模型与数字孪生融合，围绕多尺度、因果与可扩展性提升长程预测的稳健性与可解释性，实现可信的时空智能。