Google Research 的 S2Vec 如何学习城市语言，映射现代世界

Google Research 提出自监督框架 S2Vec，用 S2 Geometry 分区加特征栅格化把建成环境转为多层图像，再以掩码自编码（MAE）学习通用嵌入向量。在社会经济预测中，S2Vec 在零样本地理外推任务（如 US-wide 人口密度、收入中位数）上常为最佳单一模型，与图像嵌入做多模态融合后优于单模态。树覆盖、海拔等环境任务仍有待改进。