【摘要】空天信息產(chǎn)業(yè)是邁入全互聯(lián)時(shí)代涌現(xiàn)的戰(zhàn)略性新興信息產(chǎn)業(yè)形態(tài)，也是支撐產(chǎn)業(yè)和社會(huì)數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)設(shè)施，不僅可推動(dòng)科技創(chuàng)新、打造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，還是搶占未來發(fā)展制高點(diǎn)的關(guān)鍵舉措。隨著衛(wèi)星發(fā)射、星鏈發(fā)射，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代全面進(jìn)入空天信息時(shí)代，多地政府積極響應(yīng)，加快布局空天信息產(chǎn)業(yè)，搶抓發(fā)展新機(jī)遇?？萍紕?chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展從來就是一對(duì)孿生體，在相互依托、相互支撐中共同成長(zhǎng)。由科技引領(lǐng)前行的空天信息領(lǐng)域與人工智能技術(shù)協(xié)同發(fā)展，更需要產(chǎn)業(yè)與科技的相輔相成。

【關(guān)鍵詞】空天信息產(chǎn)業(yè) 遙感技術(shù) 衛(wèi)星 人工智能 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì) 戰(zhàn)略布局

【中圖分類號(hào)】F49 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

“空天信息產(chǎn)業(yè)”是指運(yùn)用空間基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)手段，收集、存儲(chǔ)、處理和分析來自空天源的信息并提供多樣化服務(wù)的新興產(chǎn)業(yè)，主要由衛(wèi)星制造、天基運(yùn)營(yíng)、地面平臺(tái)和下游終端應(yīng)用等環(huán)節(jié)組成。一般認(rèn)為距地球表面100公里以下的空間為“空”，100公里以上的空間為“天”，但兩者之間并沒有絕對(duì)分界線?？仗煲惑w化是航空航天技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，是現(xiàn)代高新技術(shù)發(fā)展引發(fā)的重大變革?？仗煨畔a(chǎn)業(yè)是邁入全互聯(lián)時(shí)代涌現(xiàn)的戰(zhàn)略性新興信息產(chǎn)業(yè)形態(tài)，也是支撐產(chǎn)業(yè)和社會(huì)數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)設(shè)施，不僅可推動(dòng)科技創(chuàng)新、打造新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，還是搶占未來發(fā)展制高點(diǎn)的關(guān)鍵舉措。經(jīng)過近年的發(fā)展，我國(guó)空天信息產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)進(jìn)一步夯實(shí)、產(chǎn)業(yè)鏈不斷延伸、自主創(chuàng)新能力持續(xù)提升，目前已進(jìn)入高速發(fā)展階段。

空天信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展背景和對(duì)新基建發(fā)展的重要意義

隨著衛(wèi)星發(fā)射、星鏈發(fā)射，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代全面進(jìn)入空天信息時(shí)代。小到出門開車導(dǎo)航定位、手機(jī)撥打電話，大到搶險(xiǎn)救災(zāi)遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)、地下石油煤炭資源勘探，空天信息產(chǎn)業(yè)已經(jīng)大步走入人們的日常生活。美國(guó)太空探索技術(shù)公司（Space X）成功開發(fā)出的可重復(fù)使用的運(yùn)載火箭和擁有載人航天能力的龍飛船，使得衛(wèi)星發(fā)射和應(yīng)用服務(wù)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。在我國(guó)，衛(wèi)星制造技術(shù)飛速發(fā)展，衛(wèi)星體積、成本逐年下降；可靠性、集成度逐年提升，越來越多的地方政府和民營(yíng)企業(yè)加入到運(yùn)載火箭的發(fā)射行列；與此同時(shí)，衛(wèi)星信息服務(wù)質(zhì)量日益提升、成本持續(xù)下降，空天信息產(chǎn)業(yè)鏈也日益完善并有序發(fā)展，具備了快速發(fā)展條件。2018年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議首次提出新基建概念（新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的簡(jiǎn)稱），這是智慧經(jīng)濟(jì)時(shí)代貫徹新發(fā)展理念，建立現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系所開展的國(guó)家基本建設(shè)與基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，也是以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動(dòng)，以信息網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，面向高質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新等現(xiàn)代化服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施體系。新基建主要包括5G基站、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)七大領(lǐng)域，這些內(nèi)容無一不與包括測(cè)繪、地信、遙感、規(guī)劃等學(xué)科在內(nèi)的空天信息產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)。中國(guó)工程院院士郭仁忠認(rèn)為，對(duì)于測(cè)繪地理信息行業(yè)而言，天空地一體化對(duì)地觀測(cè)體系和數(shù)字孿生城市等，都屬于新基建基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)范疇，是支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)、社會(huì)治理及模式轉(zhuǎn)型等的新型基礎(chǔ)設(shè)施。中國(guó)科學(xué)院院士童慶禧認(rèn)為，遙感技術(shù)，特別是航天遙感技術(shù)，是典型的多學(xué)科交叉新興技術(shù)門類，是國(guó)家新型基礎(chǔ)設(shè)施重要組成部分，是當(dāng)今科學(xué)技術(shù)前沿，也是國(guó)家綜合國(guó)力體現(xiàn)。

當(dāng)前我國(guó)空天信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)布局

衛(wèi)星遙感技術(shù)是空天信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，在推動(dòng)商業(yè)航天成果應(yīng)用上發(fā)揮著關(guān)鍵作用，對(duì)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響重大。自2018年以來，我國(guó)對(duì)地觀測(cè)遙感衛(wèi)星迎來發(fā)射密集期，衛(wèi)星遙感向高空間、高光譜和高時(shí)相分辨率發(fā)展，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。迄今為止，全球發(fā)射并處于工作狀態(tài)的在軌遙感衛(wèi)星數(shù)量已近千顆，其中我國(guó)擁有遙感衛(wèi)星逾200顆。我國(guó)政府在空天信息技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面均采取了積極舉措，以提高自主創(chuàng)新力與核心競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)空天信息技術(shù)發(fā)展。

從政策上看，我國(guó)鼓勵(lì)空天信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有兩條主線：衛(wèi)星制造與空間基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)；民營(yíng)資本參與商業(yè)航天建設(shè)發(fā)展。2010年5月12日，我國(guó)《高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大科技專項(xiàng)》（以下簡(jiǎn)稱“高分專項(xiàng)”）全面啟動(dòng)實(shí)施，是《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》確定的16個(gè)重大專項(xiàng)之一，用于發(fā)展我國(guó)高分對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，構(gòu)建高分對(duì)地觀測(cè)體系。覆蓋了全色、多光譜到高光譜，包含至少7顆衛(wèi)星和其他觀測(cè)平臺(tái)，分別編號(hào)為“高分一號(hào)”到“高分七號(hào)”，截至目前均已成功發(fā)射并投入使用。其中2014年8月19日成功發(fā)射的“高分二號(hào)”衛(wèi)星是我國(guó)自主研制的首顆空間分辨率優(yōu)于1米的民用光學(xué)遙感衛(wèi)星，分辨率達(dá)0.8米，標(biāo)志著我國(guó)遙感衛(wèi)星進(jìn)入了分米級(jí)“高分時(shí)代”。2015年10月26日，國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部、國(guó)防科工局等聯(lián)合發(fā)布了《國(guó)家民用空間基礎(chǔ)設(shè)施中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃（2015-2025年）》，自此，一批民營(yíng)商業(yè)火箭企業(yè)猶如雨后春筍般相繼成立。多地政府積極響應(yīng)，加快布局空天信息產(chǎn)業(yè)，搶抓發(fā)展新機(jī)遇。典型如浙江省發(fā)展改革委在2021年5月7日出臺(tái)了《浙江省航空航天產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》，作為“十四五”時(shí)期浙江省航空航天產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導(dǎo)性文件；2022年3月3日，武漢市人民政府出臺(tái)了“關(guān)于加快推進(jìn)我市航天產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)施意見”；2023年3月6日，重慶市人民政府印發(fā)了《關(guān)于加快推進(jìn)以衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)為引領(lǐng)的空天信息產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》，等等。

2022年9月27日，遙感衛(wèi)星應(yīng)用國(guó)家工程研究中心成立儀式暨國(guó)家民用空間基礎(chǔ)設(shè)施陸地觀測(cè)衛(wèi)星共性應(yīng)用支撐平臺(tái)成果發(fā)布會(huì)在中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院舉行，旨在保障國(guó)家民用空間基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃的衛(wèi)星數(shù)據(jù)能夠滿足資源高效利用要求，降低各行各業(yè)應(yīng)用技術(shù)門檻，開發(fā)遙感應(yīng)用共性產(chǎn)品和共性技術(shù)體系。通過云平臺(tái)開展在線服務(wù)，大大降低技術(shù)和數(shù)據(jù)的使用門檻和使用成本。在提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務(wù)的同時(shí)提高數(shù)據(jù)復(fù)用度，真正實(shí)現(xiàn)從宏觀影像級(jí)的對(duì)地觀測(cè)到微觀信息級(jí)的分析研判；從單次信息服務(wù)到年度業(yè)務(wù)外包；單一信息產(chǎn)品到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的遙感服務(wù)升級(jí)，滿足社會(huì)對(duì)于高精度、高質(zhì)量、高安全性的時(shí)空信息服務(wù)需求。

遙感與人工智能技術(shù)結(jié)合，是空天信息產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)科技創(chuàng)新的重要方向

隨著遙感數(shù)據(jù)量的激增，遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的巨大市場(chǎng)需求和傳統(tǒng)遙感技術(shù)服務(wù)提供的時(shí)效性、遙感圖像解譯能力之間還存在著鴻溝。數(shù)據(jù)服務(wù)的連續(xù)性、技術(shù)門檻高等諸多因素仍然限制其廣泛應(yīng)用，亟需一種更加便捷、高效的技術(shù)手段來彌補(bǔ)。世界正在大踏步邁進(jìn)人工智能時(shí)代并發(fā)展迅猛。遙感是一個(gè)與人工智能緊密關(guān)聯(lián)的學(xué)科領(lǐng)域，遙感衛(wèi)星應(yīng)用與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的緊密結(jié)合，為大規(guī)模、高質(zhì)量、快速響應(yīng)提供了契機(jī)。中國(guó)工程院院士王家耀認(rèn)為，人工智能算法、大數(shù)據(jù)、計(jì)算能力這“三駕馬車”是地理信息產(chǎn)業(yè)和時(shí)空數(shù)據(jù)應(yīng)用轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵。如今，地理信息產(chǎn)業(yè)正朝著時(shí)空數(shù)據(jù)應(yīng)用到時(shí)空大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，與人工智能、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的融合發(fā)展已是必然趨勢(shì)。作為空間信息技術(shù)的前沿應(yīng)用之一——遙感技術(shù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合，將人工智能賦能遙感技術(shù)，使海量遙感信息的高效存儲(chǔ)、快速處理、實(shí)時(shí)共享成為可能。一方面，大幅縮短遙感圖像解譯周期、提高解譯精準(zhǔn)度；另一方面，必將催生新的遙感應(yīng)用領(lǐng)域和新型社會(huì)服務(wù)模式。

第一，遙感信息智能提取。

遙感數(shù)據(jù)種類繁多、來源廣泛?？臻g分辨率、時(shí)間分辨率和光譜分辨率不盡相同，有的影像看它是輛車，而其他影像看它卻是個(gè)點(diǎn)，這就是分辨率不同所致。不同影像，市場(chǎng)的不同精度和時(shí)效性要求等都給遙感數(shù)據(jù)的工業(yè)化處理帶來挑戰(zhàn)，使得遙感影像地物的識(shí)別不能像人臉識(shí)別那樣成熟、快捷、滿足應(yīng)用。因此，如何實(shí)現(xiàn)一站式遙感數(shù)據(jù)解譯分析服務(wù)，滿足多種應(yīng)用場(chǎng)景需求，是科研界、產(chǎn)業(yè)界共同努力的目標(biāo)。通過深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)促進(jìn)解決海量遙感影像信息提取難題，是有望促進(jìn)遙感影像規(guī)模化應(yīng)用發(fā)展的重要途徑。

智能遙感解譯是深度學(xué)習(xí)與遙感應(yīng)用深度耦合的交叉領(lǐng)域。應(yīng)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)遙感影像的自動(dòng)解譯意義重大。智能遙感解譯技術(shù)可廣泛應(yīng)用于國(guó)土資源與環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物監(jiān)測(cè)與估產(chǎn)、森林碳匯估算等許多領(lǐng)域。

遙感影像是“對(duì)著地球表面拍照”，包含的就是我們身在其中的千變?nèi)f化、多姿多彩的地球信息。要把里面的每種目標(biāo)信息都挑選出來并不是件容易的事，通用的人工智能方法在遙感智能解譯方面遇到了挑戰(zhàn)。眾所周知，人工智能的三要素是數(shù)據(jù)、算法及算力，遙感智能解譯也有三大核心要素：遙感影像樣本庫、遙感解譯算法模型、算力支撐平臺(tái)。目前雖然國(guó)內(nèi)外科研界和產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)先后制作了大量遙感影像樣本庫，在一定程度上發(fā)揮了積極作用，但從產(chǎn)業(yè)角度來講依然不夠成熟；算法模型更是因影像和目標(biāo)的千差萬別而各自不同，還需要更多的投入形成應(yīng)用范式才能滿足工程化需求。中國(guó)科學(xué)院院士龔健雅把智能遙感解譯研究面臨的挑戰(zhàn)概括為：首先，大規(guī)模樣本庫是遙感智能解譯的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，但目前遙感領(lǐng)域尚無大規(guī)模“像素—目標(biāo)—場(chǎng)景”多層級(jí)多任務(wù)，涵蓋目標(biāo)檢索、目標(biāo)檢測(cè)、地物分類、變化檢測(cè)、三維重建的開放解譯樣本庫；公開數(shù)據(jù)集缺乏統(tǒng)一格式接口和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，不能滿足遙感智能解譯要求，亟需突破已有樣本庫的不完善造成的模型局限性，使得樣本庫智能擴(kuò)展與精化，實(shí)現(xiàn)樣本庫的可持續(xù)構(gòu)建；其次，通用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)難以用于遙感地物分類等應(yīng)用場(chǎng)景，還沒有達(dá)到商業(yè)化應(yīng)用水平。在遙感專用深度學(xué)習(xí)框架模型中，需要顧及多維時(shí)空光譜特性，滿足高效靈活的內(nèi)存自動(dòng)擴(kuò)展、尺度與通道的自適應(yīng)優(yōu)選要求。最后，雖然通過遙感深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練專用模型，但算力不足問題突出，未來數(shù)據(jù)集豐富后，如何高效利用已有算力解決自然地理要素地物分類等難題仍是很大挑戰(zhàn)。

解決以上問題，要從智能遙感解譯的科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展上同時(shí)著手。一是從樣本規(guī)劃、質(zhì)量評(píng)估著手。圍繞多源遙感影像智能解譯及測(cè)試需求，制定遙感標(biāo)注數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化方案，開展適合于遙感影像深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)與半自動(dòng)樣本標(biāo)注工具設(shè)計(jì)，探索適合于遙感深度學(xué)習(xí)的樣本質(zhì)量評(píng)估方法研究，推動(dòng)樣本規(guī)范化及多源遙感數(shù)據(jù)樣本平臺(tái)建設(shè)。二是制定遙感大模型、遙感模型發(fā)展方向。針對(duì)遙感影像特點(diǎn)和應(yīng)用需求，研究遙感影像深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開源架構(gòu)與模型，基于海量影像數(shù)據(jù)開展適應(yīng)遙感特性的遙感網(wǎng)絡(luò)通用大模型研究，立足于遙感應(yīng)用需求促進(jìn)不同行業(yè)的遙感AI智能算法設(shè)計(jì)，推動(dòng)小樣本條件下速度快、范圍廣、效果好的遙感影像信息轉(zhuǎn)化能力，滿足國(guó)計(jì)民生方面需求。三是算力基礎(chǔ)設(shè)施充分利用現(xiàn)有通用硬件平臺(tái)。筆者在《搭乘“算力高鐵”地理信息產(chǎn)業(yè)將邁進(jìn)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”》一文中提到依托國(guó)家“東數(shù)西算”重點(diǎn)工程，搞好集約型算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有序組織、充分發(fā)揮各地方政府智慧城市建設(shè)構(gòu)建的數(shù)據(jù)中心算力資源潛力，為大規(guī)模智能遙感解譯工作提供硬件支撐條件。四是注重科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展“兩條腿”走路。建立健全新形勢(shì)下院企合作、校企合作資源共享機(jī)制。如武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與華為集團(tuán)公司開展深度合作，致力于打造遙感影像樣本庫和遙感影像專用框架，為自然資源監(jiān)測(cè)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)估、災(zāi)害應(yīng)急等重大科研任務(wù)提供技術(shù)、平臺(tái)及應(yīng)用支撐，助力建設(shè)中國(guó)遙感科研生態(tài)圈，推進(jìn)中國(guó)遙感產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院近年先后研制發(fā)布了“新一代智能遙感分析（Intelligent Remote Sensing Analysis, IRSA）系統(tǒng)”和“蒼靈”遙感大數(shù)據(jù)信息智能提取與可視化分析平臺(tái)以及“空天·靈眸”跨模態(tài)遙感數(shù)據(jù)生成式預(yù)訓(xùn)練大模型。通過AI+遙感，讓每個(gè)像元釋放價(jià)值，構(gòu)建遙感建制的專用深度學(xué)習(xí)框架，滿足遙感影像分割分類、目標(biāo)識(shí)別、變化檢測(cè)等需求，實(shí)現(xiàn)了從原始衛(wèi)星影像到遙感專題信息產(chǎn)品生成全流程、自動(dòng)化、流式快速產(chǎn)品生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)了遙感信息產(chǎn)品“近實(shí)時(shí)”生產(chǎn)以及算法與產(chǎn)品的持續(xù)“進(jìn)化與迭代”，已在自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)、國(guó)防安全等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效規(guī)模化應(yīng)用。

從未來產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方向來看，人工智能特別是深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)在遙感目標(biāo)與場(chǎng)景識(shí)別、信息提取、地物分類、變化檢測(cè)等方面取得重要研究進(jìn)展，但總體上還沒有達(dá)到廣泛的應(yīng)用水平。只有依托科技進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研充分融合，才能在擁有我國(guó)安全自主的人工智能核心技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步解決人工智能方法在遙感自動(dòng)解譯方面存在的困難，助力智能遙感解譯研究創(chuàng)新突破，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮。

第二，時(shí)空智能知識(shí)服務(wù)。

空天信息技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，衍生了一系列交叉應(yīng)用?；谶b感影像提取出的信息在應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析時(shí)，通常還需要與測(cè)繪地理、網(wǎng)絡(luò)媒體、物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)等多類型數(shù)據(jù)相結(jié)合。針對(duì)特定業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景，以數(shù)據(jù)為依據(jù)、以專業(yè)知識(shí)為準(zhǔn)繩，開展精細(xì)化分析服務(wù)。遙感與測(cè)繪地理技術(shù)的發(fā)展，使得各類數(shù)據(jù)具備了時(shí)間與空間特征，形成時(shí)空數(shù)據(jù)甚至是海量時(shí)空大數(shù)據(jù)，成為開展時(shí)空大數(shù)據(jù)智能分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。龔健雅院士指出，與計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域具有的相對(duì)完善的理論與方法不同，對(duì)物理世界和人類社會(huì)認(rèn)知與推理的人工智能理論與方法目前還不夠成熟。相比之下，認(rèn)知與推理是一種更廣義的智能，在時(shí)空大數(shù)據(jù)挖掘和智慧城市等方面大有用武之地。

中國(guó)工程院院士陳軍專家工作團(tuán)隊(duì)在廣州組織開展時(shí)空知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新技術(shù)研究。他們建設(shè)了國(guó)內(nèi)首個(gè)面向自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)和國(guó)土空間規(guī)劃領(lǐng)域的時(shí)空知識(shí)服務(wù)平臺(tái)，目前已投入運(yùn)行。“時(shí)空知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新技術(shù)研究，就是融合人工智能、時(shí)空大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)手段，研究時(shí)空知識(shí)建模、知識(shí)提取和加工，深度搜索、智能表達(dá)、時(shí)空演化、知識(shí)推理等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從提供數(shù)據(jù)信息服務(wù)向提供知識(shí)服務(wù)跨越。”

什么是“時(shí)空知識(shí)”？時(shí)空知識(shí)就是人們對(duì)特定時(shí)間和特定空間范圍內(nèi)所包含事物的概念、性質(zhì)、狀態(tài)和變化規(guī)律的客觀認(rèn)知。這些知識(shí)能夠幫助人們以客觀理性的態(tài)度，通過可精確描述或可量算的手段來認(rèn)知世界，提供某種事物在特定時(shí)間和特定空間范圍內(nèi)的概念、性質(zhì)、狀態(tài)和變化規(guī)律等價(jià)值信息。在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”時(shí)代，“數(shù)據(jù)海量、信息爆炸、知識(shí)難求”的困境在各行各業(yè)普遍存在。然而，地理信息自身并不天然具備領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)，更談不上認(rèn)知智能。因此，當(dāng)前迫切需要一種方法，從大量時(shí)空數(shù)據(jù)中自動(dòng)整合地理信息，使得地理信息知識(shí)與領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)有機(jī)融合，能夠進(jìn)行邏輯推理，具備基于專家知識(shí)導(dǎo)引的決策判斷能力。比較典型的應(yīng)用如臺(tái)風(fēng)登陸后移動(dòng)路徑上的各時(shí)段和地點(diǎn)降水量預(yù)報(bào)、臺(tái)風(fēng)途徑區(qū)域環(huán)境要素和水淹區(qū)域計(jì)算模型，這些都是典型的時(shí)空知識(shí)集，利用該知識(shí)可以在臺(tái)風(fēng)到達(dá)前預(yù)知易發(fā)洪澇的時(shí)段和地段，指導(dǎo)提前采取人員疏散等防御措施。

在時(shí)空知識(shí)服務(wù)召引下，時(shí)空信息與知識(shí)圖譜珠聯(lián)璧合、相得益彰。2019年，北京科委發(fā)布了科技計(jì)劃項(xiàng)目：面向現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急處置的非常規(guī)突發(fā)事件快速協(xié)同感知技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用。旨在針對(duì)林火應(yīng)急指揮決策需求，將衛(wèi)星監(jiān)測(cè)下的森林火點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、景區(qū)建筑物、道路等地理信息數(shù)據(jù)，與氣象數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)和地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)等環(huán)境信息數(shù)據(jù)，以及林火蔓延計(jì)算模型、疏散救援路徑規(guī)劃模型、消防員易傷亡地段風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避模型等領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)有機(jī)融合成為一個(gè)整體，為地方政府災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理、消防救援應(yīng)急指揮提供輔助決策支持。中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院國(guó)家遙感應(yīng)用工程技術(shù)研究中心時(shí)空智能研究團(tuán)隊(duì)承接了該項(xiàng)技術(shù)攻關(guān)任務(wù)。通過為期三年的深入研究，初步構(gòu)建起跨領(lǐng)域時(shí)空知識(shí)圖譜知識(shí)服務(wù)原型系統(tǒng)，將遙感信息智能提取結(jié)果交送給具有時(shí)空基準(zhǔn)框架的知識(shí)圖譜，并結(jié)合氣象、地形、地貌等地理信息形成時(shí)空知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)底座，進(jìn)而與領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)相結(jié)合形成完整的知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)。這套系統(tǒng)能夠自如匹配各類業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，通過設(shè)計(jì)時(shí)空知識(shí)圖譜業(yè)務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)框架，建立起時(shí)空知識(shí)概念體系，將遙感信息、地理信息、專家知識(shí)以及物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)等融為一體，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)語義化和時(shí)空化拓展以及數(shù)據(jù)、專家知識(shí)的關(guān)系映射。

那么，“時(shí)空知識(shí)”是如何與人工智能相結(jié)合的呢？由于時(shí)空知識(shí)涉及對(duì)于事物的時(shí)間描述和空間描述，可大可小，可遠(yuǎn)可近，可長(zhǎng)可短。因此，理論上可以承載的數(shù)據(jù)量和信息量將會(huì)巨大，而可供分析計(jì)算的途徑和方法也會(huì)更多。比如，森林火災(zāi)的歷史火點(diǎn)信息和山體滑坡的歷史滑坡點(diǎn)等這類災(zāi)害點(diǎn)信息背后，都有其內(nèi)在客觀成因。如敏感的氣侯、易燃的植被或危險(xiǎn)的地形，這些都是林火發(fā)生重要因素；再比如地質(zhì)巖性、地形地貌、持續(xù)降水量等，都是造成滑坡的影響因素，這些都可以算作典型的時(shí)空知識(shí)。由于人類個(gè)體信息獲取能力和分析效率的制約，目前大部分自然信息尚未被充分挖掘和利用，因而沒能在關(guān)鍵時(shí)機(jī)（例如應(yīng)急搶險(xiǎn)救災(zāi)時(shí)）發(fā)揮出應(yīng)有價(jià)值。而在人工智能時(shí)代，人們只要利用多機(jī)并發(fā)的協(xié)同計(jì)算能力，通過深度學(xué)習(xí)算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，便有機(jī)會(huì)在短時(shí)間內(nèi)大量模擬和重復(fù)使用人類運(yùn)用時(shí)空知識(shí)的行為過程，從中獲得非常有價(jià)值的結(jié)論，在很大程度上使人類具備在短時(shí)間內(nèi)有效獲取和使用大量時(shí)空知識(shí)解決諸如災(zāi)害應(yīng)急等實(shí)際問題的能力。知識(shí)可以時(shí)空化，時(shí)空也可知識(shí)化。我們把這種時(shí)空化后的知識(shí)，利用知識(shí)圖譜人工智能手段來深度分析，從而得出符合事物客觀實(shí)際的規(guī)律。

在時(shí)空知識(shí)圖譜構(gòu)建過程中，需要從時(shí)空信息和專家知識(shí)中抽取出以“三元組“（SPO主謂賓）為表現(xiàn)形式的時(shí)空知識(shí)。傳統(tǒng)自然語言處理技術(shù)模型（NLP）局限于語言理解和手動(dòng)特征工程，可擴(kuò)展性受到限制。目前，以人工智能技術(shù)GPT系列為代表的大型語言模型（LLM）能夠更好地理解自然語言的語義和上下文，因而可以更準(zhǔn)確地抽取出三元組語義信息，是一種新型的文本知識(shí)抽取途徑。此外，其他時(shí)空數(shù)據(jù)如氣象、植被、地形、地貌等都要進(jìn)行實(shí)體、關(guān)系和屬性的知識(shí)抽取，最終表示為三元組形式。這些抽取出來的信息通過對(duì)齊處理實(shí)現(xiàn)了時(shí)空數(shù)據(jù)知識(shí)的有機(jī)融合，并以統(tǒng)一的三元組形式進(jìn)入圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)起來。進(jìn)一步，基于時(shí)空知識(shí)圖譜自身特有的推理機(jī)制，在跨領(lǐng)域多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共性框架約束下，元組時(shí)空數(shù)據(jù)根據(jù)需要，在不同層級(jí)、不同時(shí)間、不同空間位置，依據(jù)事先制定的專家知識(shí)規(guī)則，自如地進(jìn)行知識(shí)推理與智能計(jì)算，如此得以提供跨領(lǐng)域多場(chǎng)景的時(shí)空知識(shí)服務(wù)。

由上可見，要進(jìn)一步在各行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)開展基于海量時(shí)空數(shù)據(jù)的智能知識(shí)服務(wù)研究，領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)必須與時(shí)空數(shù)據(jù)以及具體業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，以時(shí)空知識(shí)圖譜這一天然橋梁進(jìn)行元組化表達(dá)，形成原子級(jí)事物表達(dá)單元。可以設(shè)想，當(dāng)我們把所有地球表面數(shù)據(jù)都元組化并進(jìn)行儲(chǔ)存，就形成了元組地球數(shù)據(jù)底座。如此一來，各領(lǐng)域時(shí)空數(shù)據(jù)和專家知識(shí)都將基于這個(gè)元組數(shù)據(jù)底座進(jìn)行關(guān)聯(lián)，所有業(yè)務(wù)都在其上承載和發(fā)展，是否想象空間無限？

“人工智能遙感技術(shù)發(fā)展有其綜合性，不僅僅只依賴于遙感與人工智能自身的技術(shù)迭代和發(fā)展，影響算法的計(jì)算機(jī)技術(shù)、影響容量的存儲(chǔ)技術(shù)、影響數(shù)據(jù)精度和頻度的航天技術(shù)、影響數(shù)據(jù)完備性的互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)信息共享技術(shù)乃至數(shù)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等與之相關(guān)聯(lián)各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)與理論革新都會(huì)在很大程度上影響著人工智能空天信息行業(yè)的前行速度，這將是一個(gè)龐大的系統(tǒng)工程。”道阻且長(zhǎng)，征途漫漫，唯有科技引領(lǐng)和產(chǎn)業(yè)支撐，方得始終。

第三，衛(wèi)星智能發(fā)展?jié)摿Α?/p>

很多場(chǎng)景下都需要非?？焖俣皶r(shí)的數(shù)據(jù)支持，我們可以設(shè)想這樣一個(gè)場(chǎng)景：在前面提到的北京科技計(jì)劃“林火現(xiàn)場(chǎng)指揮應(yīng)急決策示范”項(xiàng)目里，用于林火應(yīng)急決策支持的時(shí)空知識(shí)服務(wù)數(shù)據(jù)包括：監(jiān)測(cè)火點(diǎn)的GF4號(hào)衛(wèi)星、葵花八號(hào)衛(wèi)星、NASA衛(wèi)星；檢測(cè)林火風(fēng)險(xiǎn)區(qū)承災(zāi)體建筑物、道路、植被、水體等地物的高分辨率遙感衛(wèi)星系列，這些從衛(wèi)星影像里面獲取的信息會(huì)作為主力參與到時(shí)空知識(shí)服務(wù)的陣列中。但目前從拿到衛(wèi)星影像到通過技術(shù)手段提取出火點(diǎn)信息及地物信息，數(shù)據(jù)處理工作主要都是在地面通過人工作業(yè)完成。因此，從衛(wèi)星拍照、數(shù)據(jù)傳輸?shù)叫畔⑻崛∵€需要耗費(fèi)一定甚至較長(zhǎng)的時(shí)間，很多時(shí)候無法滿足及時(shí)快速、客觀準(zhǔn)確的要求。如果有機(jī)會(huì)將數(shù)據(jù)處理階段上移到衛(wèi)星端呢？這樣就可以在星上完成拍照、檢測(cè)甚至提供簡(jiǎn)單知識(shí)服務(wù)，更為復(fù)雜的任務(wù)則通過天地交互完成。

這樣的場(chǎng)景構(gòu)想，實(shí)際已經(jīng)走近智能衛(wèi)星概念。事實(shí)上，隨著衛(wèi)星星上數(shù)據(jù)采集呈現(xiàn)出海量爆發(fā)趨勢(shì)，衛(wèi)星端歷史數(shù)據(jù)以及未來還將獲取的數(shù)據(jù)日益增長(zhǎng)，海量程度超乎想象。隨著衛(wèi)星組網(wǎng)及衛(wèi)星分辨率越來越高，給星上存儲(chǔ)、星上計(jì)算和星上傳輸?shù)刃l(wèi)星處理能力都帶來巨大挑戰(zhàn)。這些需求牽引出目前比較前沿的一個(gè)概念：衛(wèi)星即服務(wù)——太空里的邊緣計(jì)算，把需要在地面完成的代碼任務(wù)提交到衛(wèi)星上去操作實(shí)施，這也是一種革命性的衛(wèi)星使用開發(fā)方式。設(shè)想，如果沒有在衛(wèi)星端做智能化數(shù)據(jù)處理和邊緣端應(yīng)用，全部要等到下載到地面后才能使用，可能短則小時(shí)計(jì)，長(zhǎng)則數(shù)天，衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其服務(wù)的時(shí)效性將大打折扣?？偠灾?，衛(wèi)星數(shù)據(jù)量的海量爆發(fā)及其應(yīng)用的高時(shí)效性帶來更高的星上處理需求。

已有研究表明，除了供應(yīng)鏈、元器件等核心環(huán)節(jié)，人工智能是對(duì)于衛(wèi)星能夠滿足時(shí)效性應(yīng)用的一個(gè)重要考量因素。除了傳統(tǒng)的星上數(shù)據(jù)處理，以前主要是做一些簡(jiǎn)單矩陣運(yùn)算或普通CPU控制操作之類的數(shù)據(jù)處理；現(xiàn)在通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在衛(wèi)星端可以做更多應(yīng)用。但衛(wèi)星端要求在低功耗條件下開展工作，人工智能芯片專門針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，具備低功耗、高算力，能處理很多AI算法場(chǎng)景，促進(jìn)了衛(wèi)星智能化發(fā)展。如星上在軌處理基于AI目標(biāo)識(shí)別算法直接提取遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)特征目標(biāo)，或基于AI算法開展遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)壓縮等。技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步將使衛(wèi)星服務(wù)能力逐步提高，并最終為復(fù)雜的人工智能算法提供動(dòng)力。在軌道上加載對(duì)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行更多處理的硬件將變得日益重要。

總之，衛(wèi)星的工業(yè)化發(fā)展必將帶動(dòng)其智能化發(fā)展。星鏈計(jì)劃把工業(yè)體系引入衛(wèi)星行業(yè)，衛(wèi)星制作成本大幅度下降，將需要專門定制、噸量級(jí)生產(chǎn)、數(shù)以億計(jì)的衛(wèi)星制造，轉(zhuǎn)變?yōu)樾擎渾涡浅杀静坏?00萬元人民幣的衛(wèi)星工業(yè)化、批量化時(shí)代。進(jìn)一步，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星智能化，加強(qiáng)底層計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)和操作系統(tǒng)及應(yīng)用生態(tài)打造，是科研界、產(chǎn)業(yè)界攜手開展科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的共同方向。

時(shí)至今日，空天信息技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)風(fēng)勁潮涌，勢(shì)不可擋?？萍冀鐒?chuàng)新不斷，產(chǎn)業(yè)界繁榮興盛?？萍紕?chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展從來就是一對(duì)孿生體，在相互依托、相互支撐中共同成長(zhǎng)。由科技引領(lǐng)前行的空天信息領(lǐng)域與人工智能技術(shù)協(xié)同發(fā)展，更需要產(chǎn)業(yè)與科技的相輔相成。路途雖遠(yuǎn)，行則將至。科技創(chuàng)新，插上產(chǎn)業(yè)發(fā)展的翅膀，行而不輟，未來可期。

（作者均為中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院研究員）

【參考文獻(xiàn)】

①李萌：《2021中國(guó)的航天》，新華社，2022年1月28日。

②Huang Jiang：《中國(guó)空天信息產(chǎn)業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域及發(fā)展前景報(bào)告》，中研網(wǎng)，2022年5月9日。

③《科學(xué)與中國(guó)——院士專家巡講報(bào)告集（第一輯）》，北京：北京大學(xué)出版社，2006年。

④袁帥：《穩(wěn)投資加碼發(fā)力新基建注入新活力》，《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》，2022年6月20日。

⑤徐紅、郭仁忠：《測(cè)繪地理信息行業(yè)要走向更高的山峰，看到更多的風(fēng)景》，《中國(guó)測(cè)繪》，2021年第6期。

⑥王治強(qiáng)、童慶禧：《航天對(duì)地觀測(cè)是國(guó)之重器》，財(cái)經(jīng)網(wǎng)，2021年11月28日。

⑦王家耀、武芳：《地理信息產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的驅(qū)動(dòng)力》，《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》，2019年第1期。

⑧陳陽：《搭乘“算力高鐵” 地理信息產(chǎn)業(yè)將邁進(jìn)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”》，《中國(guó)測(cè)繪》，2022年第8期。

⑨龔健雅：《人工智能時(shí)代測(cè)繪遙感技術(shù)的發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)》，《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版)》，2018年第12期。

⑩龍錕、陳軍：《從數(shù)據(jù)到知識(shí)，讓地圖更“聰明”》，《廣州日?qǐng)?bào)》，2021年11月22日。

?陳若男、彭玲、劉玉菲等：《引入空間距離信息的城郊山區(qū)道路提取與應(yīng)用》，《中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)》，2022年第5期。

?宋敦江、楊霖、鐘少波：《基于BERT的災(zāi)害三元組信息抽取優(yōu)化研究》，《中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)》，2022年第2期。

?張琳、夏天：《暢想下一個(gè)十年的新技術(shù)-遙感AI解譯技術(shù)》，慧天地微信公眾號(hào)，2020年1月17日。

?與子同袍：《太空里的邊緣計(jì)算，衛(wèi)星即服務(wù)Satellite as a Service》，知乎網(wǎng)，2020年9月12日。

?Founder 100：《星測(cè)未來 曹德志：衛(wèi)星智能化如何解決太空數(shù)據(jù)應(yīng)用難題？》，極客公園微信公眾號(hào)，2022年7月21日。

責(zé)編/谷漩 美編/李祥峰

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