2024-12-27
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近日在第十五屆中國國際航空航天博覽會上,出現(xiàn)一款融合了AI技術(shù)的衛(wèi)星在軌智能處理系統(tǒng)。而此前,在9月,成都一家企業(yè)研發(fā)的全球第一顆AI大模型科學(xué)衛(wèi)星成功發(fā)射。業(yè)內(nèi)普遍認為,“商業(yè)衛(wèi)星+AI”已成為行業(yè)發(fā)展趨勢。
國家航天局總工程師李國平在公開演講中提到的一組數(shù)據(jù)顯示,我國商業(yè)航天企業(yè)已達500家,其中9成以上企業(yè)分布在衛(wèi)星領(lǐng)域。衛(wèi)星又包含通信、導(dǎo)航、遙感和科研四類,遙感衛(wèi)星被認為是第一個實現(xiàn)全鏈條商業(yè)化的產(chǎn)業(yè)。目前我國在軌商業(yè)衛(wèi)星492顆,其中商業(yè)遙感衛(wèi)星有340余顆,遙感衛(wèi)星被認為是商業(yè)航天產(chǎn)業(yè)中最具商業(yè)價值的賽道。
圍繞AI給商業(yè)遙感衛(wèi)星行業(yè)帶來的變化以及行業(yè)痛點,川觀智庫對話西南首個商業(yè)遙感衛(wèi)星星座“天府星座”的投資運營方——環(huán)天智慧科技股份有限公司(以下簡稱環(huán)天智慧)副總經(jīng)理楊振宇,以及首顆“四川造”SAR遙感衛(wèi)星“涪城一號”的研發(fā)設(shè)計方——綿陽天儀空間科技有限公司(以下簡稱天儀研究院)副總裁杜志貴。
中國遙感衛(wèi)星經(jīng)過30多年的發(fā)展已取得明顯成就,但還存在應(yīng)用模式傳統(tǒng)、商業(yè)化進程緩慢等問題。2023年,中國科學(xué)院院士、中國工程院院士李德仁在論文中提到,目前遙感信息服務(wù)的時效性、有效性和應(yīng)用的廣泛性尚不能很好地滿足高時效用戶和大眾用戶的應(yīng)用需求。
但近年來隨著AI技術(shù)的發(fā)展,這種情況有望改善。業(yè)內(nèi)人士認為,將AI逐步與衛(wèi)星融合,將給商業(yè)遙感衛(wèi)星行業(yè)帶來變革與轉(zhuǎn)機。
受訪者們均表示,最直接的變化就是效率提升。效率提升帶來的最大改變是服務(wù)響應(yīng)速度成倍加快,他們表示這一改變解決了傳統(tǒng)遙感信息服務(wù)滯后的問題。針對一般的應(yīng)用場景來說,過去遙感衛(wèi)星的服務(wù)流程是用戶向企業(yè)提交需求后,再經(jīng)過“地面運控→天上衛(wèi)星成像→地面站接收→數(shù)據(jù)中心處理分發(fā)→專業(yè)應(yīng)用”等流程,用戶可能要經(jīng)過十幾天甚至一個月的等待才能拿到數(shù)據(jù),不能滿足高時效性用戶的應(yīng)用需求。
時效性的提升在災(zāi)害應(yīng)急場景體現(xiàn)最為明顯。杜志貴告訴川觀智庫,過去公司為客戶出具一份衛(wèi)星水利報告需要6—12個小時,現(xiàn)在基本能縮短到1小時以內(nèi),衛(wèi)星遙感服務(wù)從相對滯后向快速甚至實時化轉(zhuǎn)變。
這一變化是因為AI的應(yīng)用,讓遙感數(shù)據(jù)處理從人工化走向流程化、智能化。具體體現(xiàn)在兩個方面:一方面,傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)處理是將衛(wèi)星拍攝的海量原始數(shù)據(jù)全部下傳到地面后再進行處理,存在無效信息過多、海量數(shù)據(jù)下傳耗時長等問題。對此,楊振宇表示,可以在衛(wèi)星上加入AI模塊,將衛(wèi)星數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和初篩放到天上,也就是星上智能處理,讓海量大數(shù)據(jù)變?yōu)樾?shù)據(jù)。比如,過去衛(wèi)星拍回的照片很多因為云層覆蓋無法使用,現(xiàn)在可通過算法識別和篩選有云的照片,甚至可通過算法除云,同時有針對性地提取用戶感興趣的信息,只向地面?zhèn)骰赜行?shù)據(jù),大大降低回傳數(shù)據(jù)量。另一方面,傳輸回地面的數(shù)據(jù)同樣可通過AI識別、分析和處理。杜志貴表示,AI做數(shù)據(jù)提取和分析,時效性和精準度更高,人力成本能節(jié)省不少。具體節(jié)約多少,楊振宇給出答案,比如用AI進行地塊識別與分割以及農(nóng)作物的識別,基本上可省掉70%的人力。
AI還可加速遙感衛(wèi)星在各細分行業(yè)的應(yīng)用,可促使衛(wèi)星遙感服務(wù)從小眾需求走向大眾應(yīng)用。衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)長期存在應(yīng)用需求不足的問題,主要原因是大部分人不知道衛(wèi)星能干啥。“衛(wèi)星具有很高的認知門檻和使用門檻,很多人不知道如何將衛(wèi)星和自身需求聯(lián)系起來,所以衛(wèi)星應(yīng)用需求難以推開。”楊振宇坦言,正因如此,很長一段時間只有政府部門對衛(wèi)星影像具有穩(wěn)定需求。“衛(wèi)星數(shù)據(jù)本身的價值是有限的,只有深挖應(yīng)用,讓衛(wèi)星遙感和細分行業(yè)結(jié)合起來,才能找到更多用戶?!痹跅钫裼羁磥恚珹I大模型為遙感衛(wèi)星商用帶來更多可能,AI能夠處理和分析多種類型的遙感數(shù)據(jù),為不同行業(yè)和領(lǐng)域提供更廣泛的應(yīng)用場景。例如,在城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預(yù)警、農(nóng)業(yè)管理等方面,AI大模型都展現(xiàn)了強大的應(yīng)用潛力。
更重要的是,AI降低了衛(wèi)星遙感終端用戶的使用門檻。傳統(tǒng)遙感信息服務(wù)模式主要是通過人工判讀和半自動化軟件協(xié)助,需要終端用戶具有相關(guān)專業(yè)知識,使用門檻較高?!敖K端用戶其實并不關(guān)心衛(wèi)星影像具體是什么,他們只需要得到結(jié)論?!倍胖举F說。隨著AI算法的發(fā)展,AI解譯能力已超越專業(yè)人員平均水平。北京空間科技信息研究所發(fā)布的文章顯示,遙感行業(yè)應(yīng)用端服務(wù)模式正在改變。一是應(yīng)用終端呈現(xiàn)輕便化趨勢,如打造能夠隨身攜帶的終端設(shè)備,將衛(wèi)星應(yīng)用融入智能手機、穿戴設(shè)備,用戶使用更便捷;二是多樣化衛(wèi)星應(yīng)用軟件不斷增多,操作更簡單,信息呈現(xiàn)更清晰,能滿足更多消費者使用需求。
對此,杜志貴舉了一個例子。比如發(fā)生洪澇災(zāi)害時,客戶最想知道的是洪峰到哪兒了、水淹到哪兒了、淹了多大面積等信息。這些信息只有通過衛(wèi)星圖片才能獲取,之前是人工判讀,現(xiàn)在可利用AI直接出具結(jié)果。同時,結(jié)合歷史遙感數(shù)據(jù)和地形地貌等多元數(shù)據(jù)進行綜合評估,AI可識別出哪些區(qū)域在洪澇災(zāi)害中更容易受到威脅,為救援工作及防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。AI賦能,不僅計算快速,而且準確性提高,將原本普通用戶看不懂的衛(wèi)星圖像轉(zhuǎn)化為大多數(shù)人都能理解的結(jié)論信息,降低終端用戶的應(yīng)用門檻。
除此之外,有了AI,衛(wèi)星正從“能看”升級為“會算”,應(yīng)用場景不斷拓展,加速空間信息應(yīng)用于眾多行業(yè)。“AI讓衛(wèi)星更擅長定量服務(wù)?!痹跅钫裼羁磥恚瑐鹘y(tǒng)衛(wèi)星更擅長做定性服務(wù),也就是“能看”,而真正的定量服務(wù)要求“會算”。他舉例說,如傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星監(jiān)測一塊農(nóng)田,可判別出農(nóng)田位置、大小、栽種作物,對地塊質(zhì)量等級作出粗略的判斷,只能實現(xiàn)部分定量工作,但隨著季節(jié)更替或其他因素的微小變化,會帶來算法的變化,導(dǎo)致傳統(tǒng)遙感定量分析精準度不高,應(yīng)用場景有限。隨著AI的介入,大量數(shù)據(jù)樣本和強大算力能力參與,讓衛(wèi)星模型的普適性和應(yīng)變力更優(yōu)秀,從算法層面解決實際問題,實現(xiàn)定量服務(wù)?,F(xiàn)在,遙感衛(wèi)星除了能提供農(nóng)田基本信息外,還能判斷出這塊地農(nóng)作物的長勢、災(zāi)害情況和預(yù)期產(chǎn)量等信息,為農(nóng)業(yè)決策提供支持。
綜合來看,AI主要在衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理方式和衛(wèi)星應(yīng)用兩個方面帶來顯著變革,而這些都依托于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。
衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)稀缺是目前行業(yè)的痛點,這直接阻礙衛(wèi)星AI模型應(yīng)用的發(fā)展。中國測繪科學(xué)研究院燕琴院長在最新發(fā)布的論文中提到,AI遙感大模型走向規(guī)?;瘧?yīng)用需要高質(zhì)量的樣本數(shù)據(jù),目前高質(zhì)量的遙感數(shù)據(jù)樣本體量很小。
楊振宇告訴川觀智庫,一般做大模型,最基礎(chǔ)都要過億或者10億的數(shù)據(jù)樣本,通用大模型更需要百億樣本來訓(xùn)練。環(huán)天智慧在業(yè)內(nèi)算是較早開始研發(fā)衛(wèi)星大模型的,除了公司自身項目積累的數(shù)據(jù)樣本,也有來自地方政府和行業(yè)提供的數(shù)據(jù)樣本,即使這樣公司也只有一兩類數(shù)據(jù)樣本量過億。楊振宇坦言,他們的大模型算法放到不同的場景、地區(qū),仍存在不適配的情況。
天儀研究院在國內(nèi)最早成功發(fā)射并部署商業(yè)SAR衛(wèi)星,是中國商業(yè)衛(wèi)星賽道的頭部企業(yè),依然有數(shù)據(jù)樣本不足的煩惱。杜志貴坦言,公司涉足AI的業(yè)務(wù),主要集中于數(shù)據(jù)智能處理方面。因為目前SAR衛(wèi)星的數(shù)據(jù)量其實不太夠,所以暫未大規(guī)模涉足大模型領(lǐng)域。在近期商業(yè)智庫機構(gòu)泰伯智庫的調(diào)研中提到,國內(nèi)眾多遙感應(yīng)用企業(yè)一致認為當(dāng)前市場缺少高分辨率、高質(zhì)量的SAR衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),進而影響了應(yīng)用服務(wù)的廣度和深度。在2024珠海論壇商業(yè)航天發(fā)展論壇上,李國平建議放開國家衛(wèi)星數(shù)據(jù),盤活存量數(shù)據(jù)資源。
衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)資源不足,其中數(shù)據(jù)標注是一大關(guān)鍵因素。作為AI訓(xùn)練的關(guān)鍵環(huán)節(jié),數(shù)據(jù)標注不僅是連接原始數(shù)據(jù)與AI模型的橋梁,更是助力AI技術(shù)不斷突破、應(yīng)用拓展的“隱形英雄”,在推動數(shù)據(jù)資源匯聚、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、盤活數(shù)據(jù)要素價值中發(fā)揮著重要作用。川觀智庫注意到,據(jù)公開信息,今年9月美國國家地理空間情報局(NGA)啟動有史以來規(guī)模最大的數(shù)據(jù)標注計劃,將耗資7億多美元在未來幾年內(nèi)對該局掌握的圖像和其他信息資源進行注釋,用于訓(xùn)練AI和機器學(xué)習(xí)模型。
“AI訓(xùn)練一定要有大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)一定是標注后的數(shù)據(jù)?!倍胖举F簡單明了地指出其中的關(guān)鍵。美國之所以花重金進行數(shù)據(jù)標注,只因大量、準確的標注數(shù)據(jù)對于機器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練至關(guān)重要。
衛(wèi)星圖像本身并不能直接被計算機理解和分析,需要大量人工對衛(wèi)星圖像進行信息提取。具體而言就是對遙感圖像中的目標、屬性、區(qū)域等信息進行標注,如用最小外接矩形框包住目標,并給目標賦予類別標簽(如建筑物、道路、汽車、船只等),這些標注后的數(shù)據(jù)才能用于訓(xùn)練機器,以提高模型對遙感圖像的識別和理解能力。
衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標注工作既要投入大量的人力資源和時間成本,又需要標注人員具備豐富的專業(yè)知識和技能,是一項兼具勞動密集型和知識密集型的工作。楊振宇認為,從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標注到衛(wèi)星AI模型訓(xùn)練仍任重道遠,是個長期積累的過程,很難突然爆發(fā)或者突然有質(zhì)的飛躍。
顯然,數(shù)據(jù)標注已成為衛(wèi)星應(yīng)用發(fā)展的關(guān)鍵。在訪談中,川觀智庫注意到四川在衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標注領(lǐng)域暫未有較為突出的表現(xiàn)。今年5月,國家數(shù)據(jù)局發(fā)布承擔(dān)數(shù)據(jù)標注基地建設(shè)任務(wù)的城市名單,全國僅7個城市入選,四川省成都市位列其中。通過任務(wù)的承擔(dān),或?qū)⒂懈嗳岁P(guān)注衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標注,讓四川衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)跑出“加速度”。
SAR衛(wèi)星:載有合成孔徑雷達(SAR)的對地觀測遙感衛(wèi)星的統(tǒng)稱,通過向地面發(fā)射電磁脈沖,并接收這些脈沖從地面反射回來的回波,來實現(xiàn)對地面的觀測。具有全天時、全天候觀測,高分辨率成像和地表穿透能力強的特點。
商業(yè)遙感衛(wèi)星星座:多個商業(yè)遙感衛(wèi)星在特定的軌道上按照預(yù)定的軌道和時間分布進行部署,形成一個可以進行遙感數(shù)據(jù)的收集、傳輸和處理的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)。
本文來自【四川日報-川觀新聞】,僅代表作者觀點。全國黨媒信息公共平臺提供信息發(fā)布傳播服務(wù)。
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