FR 3162579 A1 20251128 FR 2409069 A 20240823 La présente invention propose un système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles, de manière à construire un dispositif capable de acquérir des données sur 720° en intégrant et organisant des paires de dispositifs d’acquisition visuels, auditifs et olfactifs, et à enregistrer des paires d’informations spatio-temporelles continues multidimensionnelles telles que la position, la forme, l’état de mouvement, le son et l’odeur de l’environnement du dispositif ou du même objet spatial dans le environnement en temps réel. Ces paires d’informations incluent non seulement la relation spatiale et l’attribut d’horloge, mais également l’attribut d’étiquette riche, tels que des signes de l’équipement d’acquisition, des noms et des catégories de l’objets géographiques et des modèles de comportement humain. Le système effectue un stockage et un ’analyse et traitement en fusion sur des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires pour former des résultats de traitement tridimensionnel ou des flux vidéos qui se vérifient et ont une profondeur de champ et un signe d’attributs, afin de fournir un support de systèmes logiciels et matériels d’IA aux équipements tels que les robots humanoïdes, les voitures sans conducteur, les lunettes intelligentes et les équipements d’inspection. (Figure pour l’abrégé : Fig.2) SYSTEME D’IA BASE SUR DES PAIRES D’INFORMATIONS SPATIO-TEMPORELLES DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte à la technique d’IA, en particulier concerne un système d’IA basé sur des paires d’informations spatio-temporelles. ARRIERE-PLAN TECHNIQUE La société humaine a de plus en plus besoin de sentir un environnement et des objets dans l’environnement et traiter des données de ceux-là à mesure que la technique d’IA développait rapidement. Un modèle de perception à l’environnement établi efficacement et exactement aide à développer et appliquer des robots humanoïdes, des conduites sans pilote, des lunettes intelligentes et des divers équipements d’inspection automatique plus profondément. Actuellement, il est habituel de adopter une méthode de traitement de mono-informations pour l’établissement du modèle de perception à l’environnement, mais n’adopte pas une forme de paires d’informations pour analyser et reconstruire des relations spatio-temporelles tridimensionnelle (x,y,z) et quadridimensionnel (x,y,z,t). Une mono-donnée ne peut souvent fournir que des informations limitées, qui peut entraîner des problèmes tels qu’une robustesse insuffisante, un manque d’informations complémentaires et des difficultés de traitement pour des circonstances complexes dans le modèle de perception. En prenant l’exemple du traitement de l’information visuelle, certaines méthodes ne dépendent que d’une mono-image bidimensionnelle pour la reconnaissance et prédiction des objets, mais ne construisent pas de paires d’images stéréoscopiques pour le même objet afin d’effectuer un ’analyse de fusion sur des paires d’informations. Cela impose non seulement une limitation sur le modèle pour inclure l’objet entièrement, mais aussi conduit également à des erreurs de reconnaissance. Comme l’apparence de l’objet sous différents angles de vue est significativement différente, une mono-information visuelle ne peut pas capturer ces changements, ainsi influant sur la précision de la perception. En outre, l’image bidimensionnelle en manque d'informations sur la profondeur conduit à limiter le modèle pour inclure des circonstances en 3D, cela réduit encore la précision de la construction du modèle. Bien qu’il existe encore certaines méthodes qui emploient une vision stéréoscopique pour capturer des images sous différents angles de manière à obtenir des informations tridimensionnelles d’un objet, elles ne s’utilisent que pour la télémétrie binoculaire ou la projection holographique. Les méthodes connexes n’exploitent ni pleinement le potentiel de l’information spatio-temporelle sous différents angles, ni combinent des informations multimodales telles que des caractéristiques de son et de gaz pour un ’analyse auxiliaire. Cette mono-méthode de perception ne peut pas répondre à des besoins de l’intelligence artificielle actuelle en modèle de perception à l’environnement, en particulier dans les circonstances d’application qui nécessitent une précision et une robustesse élevées, tels que des robots humanoïdes, des conduites sans pilote, des lunettes intelligentes, des inspections industrielles et d’autres environnements complexes, dans lesquels le modèle de perception à l’environnement doit être capable de gérer plusieurs types d’objets et d’événements, ainsi que de s’adapter à une variété de changements environnementaux, tels que un éclairage, une météo et une barrière. Une méthode de perception en entrée de mono-information est souvent appliquée difficilement en grande série dans ces circonstances et ne peut pas fournir des capacités de perception précises, stables et complètes. Au vu des problèmes ci-dessus et de la nouvelle connaissance, la présente invention propose un système d’IA basé sur des paires d’informations spatio-temporelles. Le mode de réalisation de la présente invention présente un système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles, comprenant : un terminal d’acquisition de données, un terminal de mémorisation de données et un terminal de traitement de données, dans lesquels le terminal d’acquisition de données qui couvre l’environnement d’objets spatiaux sur 720° est construit par un équipement d’acquisition de données, qui est utilisé pour capturer et enregistrer des données multidimensionnelles dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720° en temps réel, formant une série de paires d’informations spatio-temporelles, et inclut une paire de dispositifs d’acquisition visuels, une paire de dispositifs d’acquisition auditifs et une paire de dispositifs d’acquisition olfactifs ; parmi eux, la paire de dispositifs d’acquisition visuels fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, simulant la façon dont les yeux humains observent un objet spatial en même temps, de manière à former une paire d’images stéréoscopiques ; dans lesquels le terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires et selon des séries temporelles, et établir simultanément un index temporel, de sorte que les paires d’informations spatio-temporelles collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles ; dans lesquels le terminal de traitement de données est utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles à l'intérieur du terminal de mémorisation de données, et traiter synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720°, qui inclut, sans s’y limiter, un ’identification et suivi à des objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’espace tridimensionnel, une compréhension et prédiction à événements, et un ’analyse et simulation complète à environnements. De préférence, lorsque la paire de dispositifs d’acquisition visuels est disposée, il est nécessaire de garantir que les champs de vision collectionnés par les deux ont une zone de superposition de champ de vision suffisante ; la paire de dispositifs d’acquisition visuels est utilisée pour enregistrer en temps réel une position, une forme et un état de mouvement du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles visuelles. La paire de dispositifs d’acquisition auditifs est utilisée pour enregistrer en temps réel une caractéristique sonore du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles auditives. La paire de dispositifs d’acquisition olfactifs est utilisée pour enregistrer en temps réel une caractéristique d’odeur du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles olfactives ; dans lesquels la paire d’informations spatio-temporelles visuelles, la paire d’informations spatio-temporelles auditives et la paire d’informations spatio-temporelles olfactives collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles, et sont utilisées pour servir le terminal de traitement de données à un traitement de reconstruction de données tridimensionnelles. La paire de dispositifs d’acquisition visuels inclut, sans s’y limiter, une caméra vidéo et un lidar. La paire de dispositifs d’acquisition auditifs inclut, sans s’y limiter, un microphone. La paire de dispositifs d’acquisition olfactifs inclut, sans s’y limiter, un capteur de gaz. De préférence, la paire de dispositifs d’acquisition visuels fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, afin de former une paire d’images stéréoscopiques, et ajuster une fréquence d’acquisition en fonction des différents besoins ; La paire de dispositifs d’acquisition auditifs capture les ondes sonores de différentes directions au moyen des microphones rangés à différentes positions, afin de réaliser une localisation complète de sources sonores et une extraction de caractéristiques sonores ; La paire de dispositifs d’acquisition olfactifs surveille une distribution et un changement de concentration de gaz dans l’environnement au moyen des capteurs de gaz rangés à différentes positions, afin de pour identifier et tracer la source et le chemin de diffusion de gaz spécifique. De préférence, la paire d’informations spatio-temporelles inclut une relation spatiale. La relation spatiale réfère à une relation spatiale topologique, une relation spatiale séquentielle et une relation spatiale métrique entre les objets spatiaux, dans lesquelles la relation spatiale topologique réfère à des relations d’association, de contiguïté, d’inclusion, d’intersection, de superposition et de séparation entre les objets spatiaux. La relation spatiale séquentielle réfère à un ordre d’arrangement des objets spatiaux ou des événements dans l’espace, y compris l’avant et l’arrière, la gauche et la droite, le dessus et le dessus, et les orientations entre l’est, l’ouest, le sud et le nord. La relation spatiale métrique réfère à une distance ou à une relation de loin et abord entre les objets spatiaux. De préférence, la paire d’informations spatio-temporelles inclut en outre un’ attribut d’horloge. L’attribut d’horloge réfère à une paire d’informations spatio-temporelles collectée au même moment, à laquelle un horodatage est donné au même moment. Le moyen de donner l’horodatage inclut, mais sans s’y limiter, l’engagement de l’horodatage dans chaque paire d’informations spatio-temporelles, et l’horodatage inclut, mais sans s’y limiter, un ’annéel’horodatage inclut, mais sans s’y limiter, un ’année, un mois, un jour, une heure, une minute, une seconde et’ une milliseconde. L’horodatage est utilisé pour enregistrer un moment exact d’acquisition de données multidimensionnelles et fournir une référence précise dans une variété de dimensions temporelles pour le traitement et l’analyse des données suivants. De préférence, la paire d’informations spatio-temporelles inclut en outre un ’attribut d’étiquette. L’attribut d’étiquette inclut, sans s’y limiter, des informations d’identification des équipements acquérant les données multidimensionnelles, des noms ou des catégories des objets spatiaux, des modèles de comportement, des états de circonstance, des caractéristiques sonores et des informations de type d’odeur. L’attribut d’étiquette fournit des informations sémantiques de niveau profond à la paire d’informations spatio-temporelles, afin que le terminal de traitement de données puisse comprendre et analyser finement des informations de circonstance. De préférence, le terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires. Le moyen de stocker les paires d’informations spatio-temporelles inclut, mais sans s’y limiter, le stockage dans deux piles adjacentes basé sur une série chronologique. Chaque horodatage contient une paire d’éléments de données, et l’architecture de stockage spécifique inclut, sans s’y limiter, un ’architecture de stockage distribué, dans une pluralité de nœuds duquel, toutes les paires d’informations spatio-temporelles sont stockées, et chaque nœud traite indépendamment les paires d’informations spatio-temporelles, de manière à réaliser un traitement parallèle et un équilibre de charge des paires d’informations spatio-temporelles. De préférence, le mode de stockage de données de la paire d’informations spatio-temporelles inclut, sans s’y limiter, l’adoption d’une méthode d’organisation de données basée sur une paire de clé-valeurs composites, dans laquelle la clé-valeur composite inclut un signe d’objet géographique, un signe de temps d’acquisition et une pluralité d’étiquettes de caractéristique de la paire d’informations spatio-temporelles. L’étiquette de caractéristique est générée par un’ attribut d’étiquette contenu à la paire d’informations spatio-temporelles ; la clé-valeur composite représente la paire d’informations spatio-temporelles en correspondance de celle, et inclut, mais sans s’y limiter, une représentation de données multimodales, un ’analyse contextuelle, un ’analyse de corrélation, et un appui pour un ’interrogation et recherche de données multidimensionnelle et efficace. De préférence, le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données au moyen d’IA, et la méthode de traitement et d’analyse inclut, mais sans s’y limiter, un apprentissage profond et une vision artificielle. La méthode que le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données au moyen d’IA comprend des étapes de : un prétraitement de données, qui inclut des étapes de : purifier des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles collectées, afin de enlever des bruit et des informations non pertinentes, standardiser des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives, et rectifier des paires d’images stéréoscopiques ; une synchronisation spatio-temporelle, qui inclut des étapes de : garantir que les données capturées par les différents types d’équipements d’acquisition de données sont synchronisées dans le temps, et aligner les données des différents types de dispositifs d’acquisition de données pour assurer leur cohérence spatiale ; une fusion de données multimodales, qui inclut des étapes de : effectuer un ’analyse et un reconstruction des relations spatio-temporelles tridimensionnelles (x,y,z) et quadridimensionnelles (x,y,z,t) par paires d’informations, extraire les caractéristiques des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives au moyen d’un modèle d’apprentissage profond, et combiner des informations de caractéristique des différentes modalités au moyen d’un algorithme de fusion pour former une représentation plus riche ; une reconstruction tridimensionnelle, qui inclut , mais sans s’y limiter, des étapes de : extraire des informations de profondeur des paires d’images stéréoscopiques au moyen d’un algorithme d’appariement stéréoscopique, et combiner les informations de profondeur et des données visuelles pour reconstruire un objet et une circonstance dans un espace tridimensionnel afin de former un modèle tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ ; une reconnaissance et suivi d’objets, qui inclut une étape de : suivre l’état de mouvement de l’objet identifié au moyen d’un algorithme de détection d’objets et d’un algorithme de suivi. une compréhension et prédiction d’événements, qui inclut une étape de : comprendre l’occurrence et le développement des événements en analysant des modèles de comportement d’objets et des changements d’environnement, ou prédire des événements futurs au moyen d’un modèle de prédiction de séquence ; un ’analyse et simulation d’environnement, qui inclut des étapes de : analyser complètement des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles pour analyser de manière exhaustive l’environnement, et simuler l’environnement et offrir une expérience interactive au moyen d’une technologie de simulation ; et un appui de décision, qui inclut une étape de fournir un appui de décision au système d’IA sur la base des résultats du traitement et de l’analyse. De préférence, le terminal de traitement de données est en outre utilisé pour retracer des données historiques des objets spatiaux, assortir et analyser des données nouvelles et anciennes, et effectuer un auto-apprentissage et un’ optimisation, afin d’apprendre en permanence des nouvelles données, et renouveler et optimiser l’algorithme et le modèle du terminal de traitement de données ; le terminal de traitement de données est en outre utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données, découvrir activement des anomalies et des erreurs dans les paires d’informations spatio-temporelles, et les réparer ou les signaler, afin d’assurer la qualité et la fiabilité des données. Dans le système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles présenté par la présente invention, le terminal d’acquisition de données qui couvre l’environnement d’objets spatiaux sur 720° est construit par un équipement d’acquisition de données, qui est utilisé pour capturer et enregistrer des données multidimensionnelles dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720° en temps réel, formant une série de paires d’informations spatio-temporelles. Le terminal de mémorisation de données stocke les paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires et selon des séries temporelles, et établit simultanément un index temporel, de sorte que les paires d’informations spatio-temporelles collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données. Le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles à l'intérieur du terminal de mémorisation de données, et traite synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans l’environnement d’objets spatiaux sur 720°, qui inclut, sans s’y limiter, un’ identification et suivi à des objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’espace tridimensionnel, une compréhension et prédiction à événements, et un ’analyse et simulation complète à environnements. Au vu du système de perception d’environnement existant ou traditionnel, qui est basé sur la collecte et le traitement de données sans paire d’informations, en entraînant le problème qu’il ne peut pas fournir une capacité de perception précise, stable et complète, la présente invention propose de manière créative les paires d’informations de la collecte, du stockage et du traitement des informations du cerveau humain. Grâce à des recherches approfondies, on peut voir que le cerveau humain stocke et traite la paire d’informations qui possède intrinsèquement l’attribut ou le signe en même temps, comme deux yeux, deux oreilles, deux narines, lèvres supérieures et inférieures et dents supérieures et inférieures, plutôt que de stocker uniquement les données sur un seul œil, une seule oreille, une seule narine, une lèvre supérieure ou inférieure et des dents supérieures ou inférieures. C’est la base d’information clé pour que le genre humain génère de l’intelligence et même de la sagesse. La présente invention conçoit l’équipement et le système sur la base de la nouvelle connaissance du stockage et traitement d’information au cerveau humain, de manière à réaliser un changement majeur dans la technologie d’IA. C’est-à-dire que les informations collectées, stockées et traitées par le cerveau humain se présentent par paires, telles que de la vision d’une paire de yeux, de l’audition d’une paire de oreilles et de l’odorat d’une paire de narines. Ces paires d’informations comprennent non seulement des données visuelles, auditives et olfactives collectées au même moment, mais attribuent également des attributs ou des singes tels que du temps spécifique à ces données. Le système d’IA de la présente invention effectue un ’analyse et un reconstruction des relations spatio-temporelles tridimensionnelles (x,y,z) et quadridimensionnelles (x,y,z,t) par paires d’informations, fournissant des informations abondantes, améliorant la robustesse des modèles de perception, augmentant des informations complémentaires, simplifiant la difficulté du traitement de circonstances complexes, améliorant la précision de perception et répondant aux besoins des modèles de perception environnementale pour la technologie de l’AI actuel. En particulier dans les circonstances d’application qui nécessitent un haut degré de précision et de robustesse, il peut être appliqué en grand, afin de fournir des capacités de perception précises, stables et complètes, et il peut non seulement obtenir une compréhension efficace et une réponse intelligente à l’environnement, mais également fournit de la possibilité d’une percée majeure pour l’application de la technologie de l’AI. Il fournit un support de systèmes logiciels et matériels d’IA aux équipements tels que les robots humanoïdes, les voitures sans conducteur, les lunettes intelligentes et les équipements d’inspection, possédant de l’excellente praticabilité. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La présente invention sera décrite plus précisément ci-après à l’aide des exemples de réalisation indiqués schématiquement dans les figures, afin que l’homme de l’art prenne clairement une variété d’autres avantages et bénéfices. Les dessins ne sont utilisés que pour montrer le mode de réalisation préféré et ne sont pas considérés comme une limitation de la présente invention. Dans les figures du dessin, les mêmes éléments, caractéristiques et composants, qui sont fonctionnellement identiques et ont le même effet, sont chacun munis des mêmes signes de référence, sauf indication contraire. Celles-ci illustrent : FIG. 1 est une illustration schématique d’arrangement de l’équipement d’acquisition d’un dispositif ou d’un système d’IA basé sur des paires d’informations selon une forme de réalisation de la présente invention. FIG. 2 est un organigramme d’un dispositif ou d’un système d’IA basé sur des paires d’informations selon une forme de réalisation de la présente invention. FIG. 3 est un organigramme d’un procédé de collecte des paires d’informations visuelles d’objets pour un dispositif ou d’un système d’IA basé sur des paires d’informations selon une forme de réalisation de la présente invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE RÉALISATION Afin de rendre l’objectif, les caractéristiques et les avantages susmentionnés de la présente invention plus évidents et plus faciles à comprendre, nous décrivons la présente invention plus en détail ci-dessous en se combinant avec les dessins et les modes de réalisation. Il convient de comprendre que les modes de réalisation décrits ici ne sont utilisés que pour expliquer la présente invention, et ne sont qu’une partie des modes de réalisation de la présente invention, ni incluent tous les modes de réalisation, ni limitent la présente invention. La présente invention propose un système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles, sur la base d’une nouvelle connaissance sur le stockage et traitement de l’information cérébrale humaine, comprenant : un terminal d’acquisition de données, un terminal de mémorisation de données et un terminal de traitement de données. En ce qui concerne le terminal d’acquisition de données, des équipements d’acquisition de données peut être utilisés pour construire un terminal d’acquisition de données qui couvre l’environnement d’objets spatiaux sur 720° tel que comme la tête ou le corps humain se tourne. La toute vue sur 720° réfère à une vue sur 360° dans le sens horizontal plus une vue sur 360° dans le sens vertical, cela équivaut à couvrir tout l’espace qui se concentre sur l’équipement d’acquisition de données. L’équipement d’acquisition de données est utilisé pour capturer et enregistrer des données multidimensionnelles dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° en temps réel, formant une série de paires d’informations spatio-temporelles, et inclut une paire de dispositifs d’acquisition visuels, une paire de dispositifs d’acquisition auditifs et une paire de dispositifs d’acquisition olfactifs ; parmi eux, la paire de dispositifs d’acquisition visuels fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, simulant la façon dont les yeux humains observent un objet spatial en même temps, de manière à former une paire d’images stéréoscopiques . Bien entendu, d’autres paires de dispositifs d’acquisition peuvent également être ajoutées en fonction des besoins réels pour collecter des données d’autres dimensions, telles qu’un dispositif d’acquisition de champ magnétoélectrique, un dispositif d’acquisition de perception lumineuse et’ un lidar. Afin de mieux comprendre l’équipement d’acquisition de données mentionné ci-dessus, une illustration schématique d’arrangement de l’équipement d’acquisition de données préféré selon une forme de réalisation de la présente invention est présentée en référence à la FIG. 1 . Le dispositif d’acquisition 201 tel que le lidar est disposé en haut pour détecter une distance ; le dispositif d’acquisition de paires d’informations visuelles 202, c'est-à-dire la paire de dispositifs d’acquisition visuels, doit faire la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, simulant la façon dont les yeux humains observent un objet spatial en même temps, de manière à former une paire d’images stéréoscopiques. Le dispositif d’acquisition de paires d’informations auditives 203, c'est-à-dire la paire de dispositifs d’acquisition auditifs, est disposée aux deux extrémités et saillante vers l’extérieur ; Le dispositif d’acquisition de paires d’informations olfactives 204, c'est-à-dire la paire de dispositifs d’acquisition olfactifs, est disposée aux deux extrémités. Il est compréhensible que l’illustration schématique dans la FIG. 1 ne soit qu’une structure exemplaire, et que des dispositions du dispositif d’acquisition puisse varier. Ainsi donc, lequel dans les dispositifs d’acquisition est électionné en fonction des besoins réels, il n’est pas nécessaire d’énumérer ceux une par une. De préférence, lorsque la paire de dispositifs d’acquisition visuels est disposée, il est nécessaire de garantir que les champs de vision collectionnés par les deux ont une zone de superposition de champ de vision suffisante ; ainsi donc, la paire de dispositifs d’acquisition visuels peut enregistrer bien en temps réel une position, une forme et un état de mouvement du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles visuelles et ajuster une fréquence d’acquisition en fonction des différents besoins. La paire de dispositifs d’acquisition visuels inclut, sans s’y limiter, une caméra vidéo et un lidar. La paire de dispositifs d’acquisition auditifs peut enregistrer en temps réel une caractéristique sonore du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles auditives ; la paire de dispositifs d’acquisition auditifs inclut, sans s’y limiter, un microphone. La paire de dispositifs d’acquisition auditifs peut capturer les ondes sonores de différentes directions au moyen des microphones rangés à différentes positions, afin de réaliser une localisation complète de sources sonores et une extraction de caractéristiques sonores. La paire de dispositifs d’acquisition olfactifs peut enregistrer en temps réel une caractéristique d’odeur du même objet spatial dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° ou l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles olfactives ; la paire de dispositifs d’acquisition olfactifs inclut, sans s’y limiter, un capteur de gaz. La paire de dispositifs d’acquisition olfactifs peut surveiller une distribution et un changement de concentration de gaz dans l’environnement au moyen des capteurs de gaz rangés à différentes positions, afin de pour identifier et tracer la source et le chemin de diffusion de gaz spécifique. Parmi eux, la paire d’informations spatio-temporelles visuelles, la paire d’informations spatio-temporelles auditives et la paire d’informations spatio-temporelles olfactives collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles, et sont utilisées pour servir le terminal de traitement de données à un traitement de reconstruction de données tridimensionnelles. La paire d’informations spatio-temporelles doit inclure avoir une relation spatiale, un’ attribut d’horloge et un’ attribut d’étiquette, afin de faciliter la mangement et stockage et le traitement et l’analyse ultérieurs des données. La relation spatiale à la paire d’informations spatio-temporelles réfère à une relation spatiale topologique, une relation spatiale séquentielle et une relation spatiale métrique entre les objets spatiaux, dans lesquelles la relation spatiale topologique réfère à des relations d’association, de contiguïté, d’inclusion, d’intersection, de superposition et de séparation entre les objets spatiaux. La relation spatiale séquentielle réfère à un ordre d’arrangement des objets spatiaux ou des événements dans l’espace, y compris l’avant et l’arrière, la gauche et la droite, le dessus et le dessus, et les orientations entre l’est, l’ouest, le sud et le nord ; la relation spatiale métrique réfère à une distance ou à une relation de loin et abord entre les objets spatiaux. L’attribut d’horloge à la paire d’informations spatio-temporelles réfère à une paire d’informations spatio-temporelles collectée au même moment, à laquelle un horodatage est donné au même moment. Le moyen de donner l’horodatage inclut, mais sans s’y limiter, l’engagement de l’horodatage dans chaque paire d’informations spatio-temporelles, et l’horodatage inclut, mais sans s’y limiter, un ’année, un mois, un jour, une heure, une minute, une seconde et’ une milliseconde. L’horodatage est utilisé pour enregistrer un moment exact d’acquisition de données multidimensionnelles et fournir une référence précise dans une variété de dimensions temporelles pour le traitement et l’analyse des données suivants. L’attribut d’étiquette à la paire d’informations spatio-temporelles inclut, sans s’y limiter, des informations d’identification des équipements acquérant les données multidimensionnelles, des noms ou des catégories des objets spatiaux, des modèles de comportement (par exemple, des modèles de comportement humain dans une circonstance spatiale et les modèles de comportement de divers équipements tels que les robots), des états de circonstance, des caractéristiques sonores et des informations de type d’odeur (par exemple, les gaz dangereux tels que le gaz et le dioxyde de soufre appartiennent à un type d’odeur, et l’oxygène en appartient à un autre); l’attribut d’étiquette fournit des informations sémantiques de niveau profond à la paire d’informations spatio-temporelles, afin que le terminal de traitement de données puisse comprendre et analyser finement des informations de circonstance. Le terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires et selon des séries temporelles, et établir simultanément un index temporel, de sorte que les paires d’informations spatio-temporelles collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles. De préférence, le terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires dans deux piles adjacentes basé sur une série chronologique. Chaque horodatage contient une paire d’éléments de données, et l’architecture de stockage spécifique inclut, sans s’y limiter, un ’architecture de stockage distribué, dans une pluralité de nœuds duquel, toutes les paires d’informations spatio-temporelles sont stockées, et chaque nœud traite indépendamment les paires d’informations spatio-temporelles, de manière à réaliser un traitement parallèle et un équilibre de charge des paires d’informations spatio-temporelles. En termes de stockage spécifique, il est préférable d’appliquer la méthode d’organisation des données basée sur la paire de clé-valeurs composites au stockage de données de paires d’informations spatio-temporelles, dans laquelle la clé-valeur composite inclut un signe d’objet géographique, un signe de temps d'acquisition et une pluralité d’étiquettes de caractéristique de la paire d’informations spatio-temporelles. L’étiquette de caractéristique est générée par un’ attribut d’étiquette contenu à la paire d’informations spatio-temporelles ; la clé-valeur composite représente la paire d’informations spatio-temporelles en correspondance de celle, et inclut, mais sans s’y limiter, une représentation de données multimodales (c’est-à-dire un enregistrement des combinaison des paires d’informations spatio-temporelles telles que visuelles, auditives et olfactives), un ’analyse contextuelle et un ’analyse de corrélation (un enregistrement de une corrélation entre les données), ainsi appuyant un ’interrogation et recherche de données multidimensionnelle et efficace. Le terminal de traitement de données est utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles à l'intérieur du terminal de mémorisation de données, et traiter synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720°, qui inclut, sans s’y limiter, un’ identification et suivi à des objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’ espace tridimensionnel, une compréhension et prédiction à événements, et un’ analyse et simulation complète à environnements. De préférence, le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données au moyen d’IA, et la méthode de traitement et d’analyse inclut, mais sans s’y limiter, un apprentissage profond et une vision artificielle. La méthode que le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données au moyen d’IA comprend des étapes de : un prétraitement de données, qui inclut des étapes de : purifier des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles collectées, afin de enlever des bruit et des informations non pertinentes, standardiser des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives, et rectifier des paires d’images stéréoscopiques ; une synchronisation spatio-temporelle, qui inclut des étapes de : garantir que les données capturées par les différents types d’équipements d’acquisition de données sont synchronisées dans le temps, et aligner les données des différents types de dispositifs d’acquisition de données pour assurer leur cohérence spatiale ; une fusion de données multimodales, qui inclut des étapes de : effectuer un ’analyse et un reconstruction des relations spatio-temporelles tridimensionnelles (x,y,z) et quadridimensionnelles (x,y,z,t) par paires d’informations, extraire les caractéristiques des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives au moyen d’un modèle d’apprentissage profond (par exemple, un réseau neuronal convolutif ou un réseau neuronal récurrent), et combiner des informations de caractéristique des différentes modalités au moyen d’un algorithme de fusion (par exemple, une moyenne pondérée, une fusion au niveau des décisions ou une fusion au niveau des caractéristiques) pour former une représentation plus riche ; une reconstruction tridimensionnelle, qui inclut , mais sans s’y limiter, des étapes de : extraire des informations de profondeur des paires d’images stéréoscopiques au moyen d’un algorithme d’appariement stéréoscopique (par exemple, une correspondance de blocs ou un réseau de correspondance stéréo basé sur l’apprentissage profond), et combiner les informations de profondeur et des données visuelles pour reconstruire un objet et une circonstance dans un espace tridimensionnel afin de former un modèle tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ ; une reconnaissance et suivi d’objets, qui inclut une étape de : suivre l’état de mouvement de l’objet identifié au moyen d’un algorithme de détection d’objets (par exemple, YOLO ou SSD) et d’un algorithme de suivi (par exemple, un Filtre de Kelman ou un traceur d’apprentissage profond) ; une compréhension et prédiction d’événements, qui inclut une étape de : comprendre l’occurrence et le développement des événements en analysant des modèles de comportement d’objets et des changements d’environnement, ou prédire des événements futurs au moyen d’un modèle de prédiction de séquence (par exemple, un réseau de mémoire à long et court terme ou un modèle de Transformer ) ; un ’analyse et simulation d’environnement, qui inclut des étapes de : analyser complètement des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles pour analyser de manière exhaustive l’environnement (cela inclut l’analyse aux facteurs tels que une lumière, un son et un odorat), et simuler l’environnement et offrir une expérience interactive au moyen d’une technologie de simulation (par exemple, une réalité virtuelle ou une réalité augmentée) ; et un appui de décision, qui inclut une étape de fournir un appui de décision (par exemple, une planification des trajets, une détection d’anomalies ou un ’assignation des ressources) au système d’IA sur la base des résultats du traitement et de l’analyse. Par ailleurs, le terminal de traitement de données est en outre utilisé pour retracer des données historiques des objets spatiaux, assortir et analyser des données nouvelles et anciennes, et effectuer un auto-apprentissage et un’ optimisation, afin d’apprendre en permanence des nouvelles données, et renouveler et optimiser l’algorithme et le modèle du terminal de traitement de données ;le terminal de traitement de données est en outre utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans le terminal de mémorisation de données, découvrir activement des anomalies et des erreurs dans les paires d’informations spatio-temporelles, et les réparer ou les signaler, afin d’assurer la qualité et la fiabilité des données. Ceci réalise une capacité d’auto-apprentissage et de correction d’erreurs de l’ensemble du système d’IA, et améliore de plus l’intelligence du système d’IA. L’ensemble de la procédure du système d’IA susmentionné basé sur des paires d’informations spatio-temporelles, qui inclut les étapes de la construction au traitement et analyse des données, peut être résumé comme suit dans la FIG. 2 . S1 : Construire des équipements d’acquisition de données dans toutes les directions. C’est-à-dire le terminal d’acquisition de données qui peut couvrir l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° est construit au moyen des équipements d’acquisition de données visuels, auditifs et olfactifs, dans lesquels le mode d’arrangement de chaque dispositif d’acquisition de données peut être ajusté en fonction des besoins et n’est pas limité au mode de mise en page de la FIG. 1 . S2：Collecter des paires d’informations spatio-temporelles continues multidimensionnelles dans une circonstance. Après que les équipements d’acquisition de données dans toutes les directions ont été construits, les données multidimensionnelles sont capturées et enregistrées dans la circonstance sur 720° en temps réel au moyen des équipements d’acquisition de données, afin de former une série de paires d’informations spatio-temporelles, dans lesquels, la paire de dispositifs d’acquisition visuels fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, simulant la façon dont les yeux humains observent un objet spatial en même temps, de manière à former une paire d’images stéréoscopiques. Par exemple, un organigramme d’un procédé de collecte de la paire de dispositifs d’acquisition visuels aux objets est présenté par référence à la FIG. 3 . Le dispositif d’acquisition de paires d’informations visuelles (c'est-à-dire la paire de dispositifs d’acquisition visuels) effectue un ’acquisition sur l’objet d’observation A et obtient une paire d’images stéréo en faisant l’acquisition dans la zone de superposition des paires d’informations visuelles A1 et la zone de superposition des paires d’informations visuelles A2 au moyen des d’informations visuelles. Son système de coordonnées spatiales est illustré à la FIG. 3 . S3 : Donner la relation spatiale, l’attribut d’horloge et l’attribut d’étiquette à la paire d’informations spatio-temporelles. Il est nécessaire de donner la relation spatiale, l’attribut d’horloge et l’attribut d’étiquette à la paire d’informations spatio-temporelles obtenue. La relation spatiale inclut une relation spatiale topologique, une relation spatiale séquentielle et une relation spatiale métrique. L’attribut d’horloge réfère à une paire de données visuelles, auditives et olfactives collectée au même moment, à laquelle un horodatage est donné au même moment. L’attribut d’étiquette inclut non seulement les informations d’identification de l’équipement auquel une source de données appartient, mais inclut également, mais sans s’y limiter, des informations telles que des noms et des catégories de l’objets géographiques, des modèles de comportement humain et des modèles de comportement des équipements. S4 : Établir un mécanisme de stockage des information spatio-temporelles. Après que les trois premières étapes ont été terminées, le terminal de mémorisation de données fait le stockage des données. En termes de stockage de données, les informations spatio-temporelles collectées en même temps sont organisées et stockées par paires, de sorte que les paires d’informations peuvent former des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles. S5：Effectuer un ’analyse et traitement en fusion sur la paire d’informations spatio-temporelles pour former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ et un signe d’attributs. Après que la paire d’informations spatio-temporelles a été traitée et stockée, le terminal de traitement de données termine finalement l’analyse et traitement des données. En termes de traitement des données, les méthodes de traitement et d’analyse des données telles que l’AI, comme un apprentissage profond et une vision artificielle, sur la base des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles, sont utilisées pour traiter synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans une circonstance, qui inclut, sans s’y limiter, un’ identification et suivi à des objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’ espace tridimensionnel, une compréhension et prédiction à événements, et un’ analyse et simulation complète à environnements. Les 5 étapes résumées ci-dessus se comprennent clairement en se combinant avec ce qui précède, il n’est pas nécessaire de les détailler. En résumé, dans le système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles présenté par la présente invention, le terminal d’acquisition de données qui couvre l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° est construit par un équipement d’acquisition de données, qui est utilisé pour capturer et enregistrer des données multidimensionnelles dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720° en temps réel, formant une série de paires d’informations spatio-temporelles. Le terminal de mémorisation de données stocke les paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires et selon des séries temporelles, et établit simultanément un index temporel, de sorte que les paires d’informations spatio-temporelles collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données. Le terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles à l'intérieur du terminal de mémorisation de données, et traite synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans l’environnement d’objets spatiaux de toute vue sur 720°, qui inclut, sans s’y limiter, un’ identification et suivi à des objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’ espace tridimensionnel, une compréhension et prédiction à événements, et un’ analyse et simulation complète à environnements. Au vu du système de perception d’environnement existant ou traditionnel, qui adopte une méthode de perception en entrée de mono-information souvent appliquée difficilement en grande série dans ces circonstances et ne peut pas fournir des capacités de perception précises, stables et complètes, la présente invention propose de manière créative les paires d’informations de la collecte, du stockage et du traitement des informations du cerveau humain, c’est-à-dire que les informations collectées, stockées et traitées par le cerveau humain se présentent par paires, telles que de la vision d’une paire de yeux, de l’audition d’une paire de oreilles et de l’odorat d’une paire de narines. Ces paires d’informations comprennent non seulement des données visuelles, auditives et olfactives collectées au même moment, mais attribuent également des attributs ou des singes tels que du temps spécifique à ces données. Le système d’IA de la présente invention effectue un ’analyse et un reconstruction des relations spatio-temporelles tridimensionnelles (x,y,z) et quadridimensionnelles (x,y,z,t) par paires d’informations, fournissant des informations abondantes, améliorant la robustesse des modèles de perception, augmentant des informations complémentaires, simplifiant la difficulté du traitement de circonstances complexes, améliorant la précision de perception et répondant aux besoins des modèles de perception environnementale pour la technologie de l’AI actuel. En particulier dans les circonstances d’application qui nécessitent un haut degré de précision et de robustesse, il peut être appliqué en grand, afin de fournir des capacités de perception précises, stables et complètes, et il peut non seulement obtenir une compréhension efficace et une réponse intelligente à l’environnement, mais également fournit de la possibilité d’une percée majeure pour l’application de la technologie de l’AI. Il fournit un support de systèmes logiciels et matériels d’IA aux équipements tels que les robots humanoïdes, les voitures sans conducteur, les lunettes intelligentes et les équipements d’inspection, possédant de l’excellente praticabilité. Dans la description détaillée précédente, différentes caractéristiques visant à améliorer la rigueur de la présentation ont été regroupées en en un ou plusieurs exemples. Il convient cependant de clarifier que la description ci-dessus est uniquement de nature illustrative et ne se veut en aucun cas restrictive. Elle sert à couvrir toutes les variantes, modifications et tous les équivalents des différentes caractéristiques et des différents exemples de réalisation. L’homme de l’art, du fait de ses connaissances techniques, verra clairement de nombreux autres exemples ressortir immédiatement et directement de la description ci-dessus. Enfin, de plus, il convient de noter que les termes relationnels ci-inclus tels que « premier» et «deuxième», ne sont utilisés que pour distinguer une entité ou une opération d’un ’autre, mais ils n’exigent ni ne suggèrent nécessairement une telle relation ou séquence réelle entre ces entités ou opérations. En outre, les termes « comportant » et « possédant » ou toute autre variante de celui-ci sont destinés à couvrir l’inclusion non exclusive de sorte qu’un procédé, une méthode, un objet ou un dispositif terminal incluant une série d’éléments comprend non seulement les éléments mais aussi d’autres éléments qui ne sont pas expressément énumérés, ou un procédé, une méthode, un objet ou un dispositif terminal comprend en outre les éléments qui sont inhérents à ceci. En l’absence d’autres restrictions, les éléments définis par l’expression « y compris un ...... » n’excluent pas l’existence d’autres éléments identiques dans le procédé, la méthode, l’ objet ou l’équipement terminal qui comprend les éléments. Les modes de réalisation de la présente invention ont été décrits ci-dessus en se combinant avec les dessins, mais la présente invention n’est pas limitée aux modes de réalisation spécifiques décrits ci-dessus, et les modes de réalisation spécifiques ne sont qu’indicatifs et non restrictifs. Sous l’inspiration de la présente invention, l’homme de l’art peut également mettre en œuvre des nombreuses formes sans s’écarter de l’objectif de la présente invention et de l’étendue de la protection des revendications, dont toutes relèvent de la protection de la présente invention. Système d’IA basé sur une paire d’informations spatio-temporelles, caractérisé en ce qu’il fournit un support de systèmes logiciels et matériels d’IA à un robot humanoïde, une voiture sans conducteur, une lunette intelligente et un équipement d’inspection, et il comprend un terminal d’acquisition de données, un terminal de mémorisation de données et un terminal de traitement de données, dans lesquels ledit terminal d’acquisition de données qui couvre un environnement d’objets spatiaux sur 720° est construit par un équipement d’acquisition de données, qui est utilisé pour capturer et enregistrer des données multidimensionnelles dans ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° en temps réel, formant une série de paires d’informations spatio-temporelles, et inclut une paire de dispositifs d’acquisition visuels (202), une paire de dispositifs d’acquisition auditifs (203) et une paire de dispositifs d’acquisition olfactifs (204); parmi eux, ladite paire de dispositifs d’acquisition visuels (202) fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, simulant la façon dont les yeux humains observent un objet spatial en même temps, de manière à former une paire d’images stéréoscopiques ; dans lesquels ledit terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires et selon des séries temporelles, et établir simultanément un index temporel, de sorte que des paires d’informations spatio-temporelles collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles ; dans lesquels ledit terminal de traitement de données est utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles à l'intérieur dudit terminal de mémorisation de données, et traiter synchroniquement en fusion les paires d’informations spatio-temporelles provenant de différents types d’équipements d’acquisition de données, afin de former un résultat de traitement tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ, et identifier et comprendre une mode-et-événement complexe dans ledit environnement d’objets spatiaux sur 720°, qui inclut un ou plusieurs d’une identification et suivi à objets spatiaux et à leurs états de mouvement dans l’espace tridimensionnel, d’une compréhension et prédiction à événements, et d’une analyse et simulation complète à environnements; la méthode que ledit terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans ledit terminal de mémorisation de données au moyen d’IA comprend des étapes de : un prétraitement de données, qui inclut des étapes de : purifier des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles collectées, afin de enlever des bruit et des informations non pertinentes, standardiser des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives, et rectifier des paires d’images stéréoscopiques ; une synchronisation spatio-temporelle, qui inclut des étapes de : garantir que les données capturées par les différents types d’équipements d’acquisition de données sont synchronisées dans le temps, et aligner les données des différents types de dispositifs d’acquisition de données pour assurer leur cohérence spatiale ; une fusion de données multimodales, qui inclut des étapes de : effectuer un ’analyse et un reconstruction des relations spatio-temporelles tridimensionnelles (x,y,z) et quadridimensionnelles (x,y,z,t) par paires d’informations, extraire les caractéristiques des paires d’informations spatio-temporelles visuelles, auditives et olfactives au moyen d’un modèle d’apprentissage profond, et combiner des informations de caractéristique des différentes modalités au moyen d’un algorithme de fusion pour former une représentation plus riche ; une reconstruction tridimensionnelle, qui inclut des étapes de : extraire des informations de profondeur des paires d’images stéréoscopiques au moyen d’un algorithme d’appariement stéréoscopique, et combiner les informations de profondeur et des données visuelles pour reconstruire un objet et une circonstance dans un espace tridimensionnel afin de former un modèle tridimensionnel ou un flux vidéo avec une profondeur de champ ; une reconnaissance et suivi d’objets, qui inclut une étape de : suivre l’état de mouvement de l’objet identifié au moyen d’un algorithme de détection d’objets et d’un algorithme de suivi ; une compréhension et prédiction d’événements, qui inclut une étape de : comprendre l’occurrence et le développement des événements en analysant des modèles de comportement d’objets et des changements d’environnement, ou prédire des événements futurs au moyen d’un modèle de prédiction de séquence ; un ’analyse et simulation d’environnement, qui inclut des étapes de : analyser complètement des paires d’informations spatio-temporelles multidimensionnelles pour analyser de manière exhaustive l’environnement, et simuler l’environnement et offrir une expérience interactive au moyen d’une technologie de simulation ; et un appui de décision, qui inclut une étape de fournir un appui de décision au système d’IA sur la base des résultats du traitement et de l’analyse. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que lorsque ladite paire de dispositifs d’acquisition visuels (202) est disposée, il est nécessaire de garantir que les champs de vision collectionnés par les deux ont une zone de superposition de champ de vision suffisante ; ladite paire de dispositifs d’acquisition visuels (202) est utilisée pour enregistrer en temps réel une position, une forme et un état de mouvement du même objet spatial dans ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° ou ledit environnement d’objets spatiaux sur 720°, afin de former une paire d’informations spatio-temporelles visuelles ; ladite paire de dispositifs d’acquisition auditifs (203) est utilisée pour enregistrer en temps réel une caractéristique sonore du même objet spatial dans ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° ou ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° , afin de former une paire d’informations spatio-temporelles auditives ; ladite paire de dispositifs d’acquisition olfactifs (204) est utilisée pour enregistrer en temps réel une caractéristique d’odeur du même objet spatial dans ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° ou ledit environnement d’objets spatiaux sur 720° , afin de former une paire d’informations spatio-temporelles olfactives ; dans lesquels la paire d’informations spatio-temporelles visuelles, la paire d’informations spatio-temporelles auditives et la paire d’informations spatio-temporelles olfactives collectées en même temps forment des formes de données qui se vérifient, s’ajoutent et satisfait au traitement de données tridimensionnelles, et sont utilisées pour servir ledit terminal de traitement de données à un traitement de reconstruction de données tridimensionnelles; ladite paire de dispositifs d’acquisition visuels (202) inclut un ou plusieurs d’une caméra vidéo et d’un lidar ; ladite paire de dispositifs d’acquisition auditifs (203) inclut un microphone; ladite paire de dispositifs d’acquisition olfactifs (204) inclut un capteur de gaz. Système d’IA selon la revendication 2, caractérisé en ce que la paire de dispositifs d’acquisition visuels (202) fait la mise au point dans une même direction ou dans une même direction approximative, afin de former une paire d’images stéréoscopiques, et ajuster une fréquence d’acquisition en fonction des différents besoins ; ladite paire de dispositifs d’acquisition auditifs (203) capture des ondes sonores de différentes directions au moyen des microphones rangés à différentes positions, afin de réaliser une localisation complète de sources sonores et une extraction de caractéristiques sonores ; ladite paire de dispositifs d’acquisition olfactifs (204) surveille une distribution et un changement de concentration de gaz dans un environnement au moyen des capteurs de gaz rangés à différentes positions, afin de pour identifier et tracer une source et un chemin de diffusion de gaz spécifique. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite paire d’informations spatio-temporelles inclut une relation spatiale ; ladite relation spatiale réfère à une relation spatiale topologique, une relation spatiale séquentielle et une relation spatiale métrique entre des objets spatiaux, dans lesquelles ladite relation spatiale topologique réfère à des relations d’association, de contiguïté, d’ inclusion, d’intersection, de superposition et de séparation entre des objets spatiaux ; ladite relation spatiale séquentielle réfère à un ordre d’arrangement des objets spatiaux ou des événements dans l’espace, et inclut des orientations de l’avant et l’arrière, de la gauche et la droite, du dessus et le dessus, et entre l’est, l’ouest, le sud et le nord ; ladite relation spatiale métrique réfère à une distance ou à une relation de loin et abord entre des objets spatiaux. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite paire d’informations spatio-temporelles inclut en outre un’ attribut d’horloge ; ledit attribut d’horloge réfère à une paire d’informations spatio-temporelles collectée au même moment, à laquelle un horodatage est donné au même moment, le moyen de donner l’horodatage inclut un engagement de l’horodatage dans chaque paire d’informations spatio-temporelles, et l’horodatage inclut un ou plusieurs d’une année, d’un mois, d’un jour, d’une heure, d’une minute, d’une seconde et d’une milliseconde ; ledit horodatage est utilisé pour enregistrer un moment exact de acquisition de données multidimensionnelles et fournir une référence précise dans une variété de dimensions temporelles pour un traitement et un ’analyse des données suivants. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite paire d’informations spatio-temporelles inclut en outre un ’attribut d’étiquette; ledit attribut d’étiquette inclut un ou plusieurs des informations d’identification des équipements acquérant les données multidimensionnelles, des noms ou des catégories des objets spatiaux, des modèles de comportement, des états de circonstance, des caractéristiques sonores et des informations de type d’odeur; ledit attribut d’étiquette fournit des informations sémantiques de niveau profond à ladite paire d’informations spatio-temporelles, afin que ledit terminal de traitement de données puisse comprendre et analyser finement des informations de circonstance. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit terminal de mémorisation de données est utilisé pour stocker des paires d’informations spatio-temporelles collectées au même moment sous forme de paires, le moyen de stocker les paires d’informations spatio-temporelles inclut un stockage dans deux piles adjacentes basé sur une série chronologique, chaque horodatage contient une paire d’éléments de données, et un ’architecture de stockage spécifique inclut un ’architecture de stockage distribué, dans une pluralité de nœuds duquel, toutes les paires d’informations spatio-temporelles sont stockées, et chaque nœud traite indépendamment les paires d’informations spatio-temporelles, de manière à réaliser un traitement parallèle et un équilibre de charge des paires d’informations spatio-temporelles. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que le mode de stockage de données de ladite paire d’informations spatio-temporelles inclut un ’adoption d’une méthode d’organisation de données basée sur une paire de clé-valeurs composites, dans laquelle ladite clé-valeur composite inclut un signe d’objet géographique, un signe de temps d'acquisition et une pluralité d’étiquettes de caractéristique, ladite étiquette de caractéristique est générée par un’ attribut d’étiquette contenu à ladite paire d’informations spatio-temporelles ; ladite clé-valeur composite représente une paire d’informations spatio-temporelles en correspondance de celle, et inclut un ou plusieurs d’une représentation de données multimodales, d’une analyse contextuelle, d’une analyse de corrélation, et d’un appui pour un ’interrogation et recherche de données multidimensionnelle et efficace. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit terminal de traitement de données traite et analyse toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans ledit terminal de mémorisation de données au moyen d’IA, et la méthode de traitement et d’analyse inclut un ou plusieurs d’un apprentissage profond et d’une vision artificielle. Système d’IA selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit terminal de traitement de données est en outre utilisé pour retracer des données historiques des objets spatiaux, assortir et analyser des données nouvelles et anciennes, et effectuer un auto-apprentissage et un’ optimisation, afin d’apprendre en permanence des nouvelles données, et renouveler et optimiser l’ algorithme et le modèle dudit terminal de traitement de données ; ledit terminal de traitement de données est en outre utilisé pour traiter et analyser toutes les paires d’informations spatio-temporelles dans ledit terminal de mémorisation de données, découvrir activement des anomalies et des erreurs dans les paires d’informations spatio-temporelles, et les réparer ou les signaler, afin d’assurer la qualité et la fiabilité des données.