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觀察新一線(xiàn) AI賦能商業(yè)遙感衛(wèi)星仍有痛點(diǎn)“解題”關(guān)鍵在數(shù)據(jù)標(biāo)注

2024-12-27 

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觀察新一線(xiàn) AI賦能商業(yè)遙感衛(wèi)星仍有痛點(diǎn)“解題”關(guān)鍵在數(shù)據(jù)標(biāo)注(圖1)

  近日在第十五屆中國(guó)國(guó)際航空航天博覽會(huì)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(rèn)為,“商業(yè)衛(wèi)星+AI”已成為行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。

  國(guó)家航天局總工程師李國(guó)平在公開(kāi)演講中提到的一組數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)商業(yè)航天企業(yè)已達(dá)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(lèi),遙感衛(wèi)星被認(rèn)為是第一個(gè)實(shí)現(xiàn)全鏈條商業(yè)化的產(chǎn)業(yè)。目前我國(guó)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(rèn)為是商業(yè)航天產(chǎn)業(yè)中最具商業(yè)價(jià)值的賽道。

  圍繞AI給商業(yè)遙感衛(wèi)星行業(yè)帶來(lái)的變化以及行業(yè)痛點(diǎn),川觀智庫(kù)對(duì)話(huà)西南首個(gè)商業(yè)遙感衛(wèi)星星座“天府星座”的投資運(yùn)營(yíng)方——環(huán)天智慧科技股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)環(huán)天智慧)副總經(jīng)理?xiàng)钫裼?,以及首顆“四川造”SAR遙感衛(wèi)星“涪城一號(hào)”的研發(fā)設(shè)計(jì)方——綿陽(yáng)天儀空間科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)天儀研究院)副總裁杜志貴。

  中國(guó)遙感衛(wèi)星經(jīng)過(guò)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(jìn)程緩慢等問(wèn)題。2023年,中國(guó)科學(xué)院院士、中國(guó)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(shí)效性、有效性和應(yīng)用的廣泛性尚不能很好地滿(mǎn)足高時(shí)效用戶(hù)和大眾用戶(hù)的應(yīng)用需求。

  但近年來(lái)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(rèn)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(lái)變革與轉(zhuǎn)機(jī)。

  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(lái)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(wèn)題。針對(duì)一般的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)說(shuō),過(guò)去遙感衛(wèi)星的服務(wù)流程是用戶(hù)向企業(yè)提交需求后,再經(jīng)過(guò)“地面運(yùn)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(zhuān)業(yè)應(yīng)用”等流程,用戶(hù)可能要經(jīng)過(guò)十幾天甚至一個(gè)月的等待才能拿到數(shù)據(jù),不能滿(mǎn)足高時(shí)效性用戶(hù)的應(yīng)用需求。

  時(shí)效性的提升在災(zāi)害應(yīng)急場(chǎng)景體現(xiàn)最為明顯。杜志貴告訴川觀智庫(kù),過(guò)去公司為客戶(hù)出具一份衛(wèi)星水利報(bào)告需要6—12個(gè)小時(shí),現(xiàn)在基本能縮短到1小時(shí)以?xún)?nèi),衛(wèi)星遙感服務(wù)從相對(duì)滯后向快速甚至實(shí)時(shí)化轉(zhuǎn)變。

  這一變化是因?yàn)锳I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(gè)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(jìn)行處理,存在無(wú)效信息過(guò)多、海量數(shù)據(jù)下傳耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題。對(duì)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(guò)去衛(wèi)星拍回的照片很多因?yàn)樵茖痈采w無(wú)法使用,現(xiàn)在可通過(guò)算法識(shí)別和篩選有云的照片,甚至可通過(guò)算法除云,同時(shí)有針對(duì)性地提取用戶(hù)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(guò)AI識(shí)別、分析和處理。杜志貴表示,AI做數(shù)據(jù)提取和分析,時(shí)效性和精準(zhǔn)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(jìn)行地塊識(shí)別與分割以及農(nóng)作物的識(shí)別,基本上可省掉70%的人力。

  AI還可加速遙感衛(wèi)星在各細(xì)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(zhǎng)期存在應(yīng)用需求不足的問(wèn)題,主要原因是大部分人不知道衛(wèi)星能干啥?!靶l(wèi)星具有很高的認(rèn)知門(mén)檻和使用門(mén)檻,很多人不知道如何將衛(wèi)星和自身需求聯(lián)系起來(lái),所以衛(wèi)星應(yīng)用需求難以推開(kāi)?!睏钫裼钐寡?,正因如此,很長(zhǎng)一段時(shí)間只有政府部門(mén)對(duì)衛(wèi)星影像具有穩(wěn)定需求。“衛(wèi)星數(shù)據(jù)本身的價(jià)值是有限的,只有深挖應(yīng)用,讓衛(wèi)星遙感和細(xì)分行業(yè)結(jié)合起來(lái),才能找到更多用戶(hù)?!痹跅钫裼羁磥?lái),AI大模型為遙感衛(wèi)星商用帶來(lái)更多可能,AI能夠處理和分析多種類(lèi)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(chǎng)景。例如,在城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測(cè)、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(qiáng)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(hù)的使用門(mén)檻。傳統(tǒng)遙感信息服務(wù)模式主要是通過(guò)人工判讀和半自動(dòng)化軟件協(xié)助,需要終端用戶(hù)具有相關(guān)專(zhuān)業(yè)知識(shí),使用門(mén)檻較高?!敖K端用戶(hù)其實(shí)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。”杜志貴說(shuō)。隨著AI算法的發(fā)展,AI解譯能力已超越專(zhuān)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(shì),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(jī)、穿戴設(shè)備,用戶(hù)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(jiǎn)單,信息呈現(xiàn)更清晰,能滿(mǎn)足更多消費(fèi)者使用需求。

  對(duì)此,杜志貴舉了一個(gè)例子。比如發(fā)生洪澇災(zāi)害時(shí),客戶(hù)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(guò)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(shí),結(jié)合歷史遙感數(shù)據(jù)和地形地貌等多元數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)估,AI可識(shí)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(jì)算快速,而且準(zhǔn)確性提高,將原本普通用戶(hù)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(hù)的應(yīng)用門(mén)檻。

  除此之外,有了AI,衛(wèi)星正從“能看”升級(jí)為“會(huì)算”,應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展,加速空間信息應(yīng)用于眾多行業(yè)?!癆I讓衛(wèi)星更擅長(zhǎng)定量服務(wù)?!痹跅钫裼羁磥?lái),傳統(tǒng)衛(wèi)星更擅長(zhǎng)做定性服務(wù),也就是“能看”,而真正的定量服務(wù)要求“會(huì)算”。他舉例說(shuō),如傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)一塊農(nóng)田,可判別出農(nóng)田位置、大小、栽種作物,對(duì)地塊質(zhì)量等級(jí)作出粗略的判斷,只能實(shí)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(huì)帶來(lái)算法的變化,導(dǎo)致傳統(tǒng)遙感定量分析精準(zhǔn)度不高,應(yīng)用場(chǎng)景有限。隨著AI的介入,大量數(shù)據(jù)樣本和強(qiáng)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(shí)際問(wèn)題,實(shí)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(zhǎng)勢(shì)、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(lái)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(gè)方面帶來(lái)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(diǎn),這直接阻礙衛(wèi)星AI模型應(yīng)用的發(fā)展。中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院燕琴院長(zhǎng)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(kù),一般做大模型,最基礎(chǔ)都要過(guò)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(lái)訓(xùn)練。環(huán)天智慧在業(yè)內(nèi)算是較早開(kāi)始研發(fā)衛(wèi)星大模型的,除了公司自身項(xiàng)目積累的數(shù)據(jù)樣本,也有來(lái)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(lèi)數(shù)據(jù)樣本量過(guò)億。楊振宇坦言,他們的大模型算法放到不同的場(chǎng)景、地區(qū),仍存在不適配的情況。

  天儀研究院在國(guó)內(nèi)最早成功發(fā)射并部署商業(yè)SAR衛(wèi)星,是中國(guó)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?yàn)槟壳癝AR衛(wèi)星的數(shù)據(jù)量其實(shí)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(kù)機(jī)構(gòu)泰伯智庫(kù)的調(diào)研中提到,國(guó)內(nèi)眾多遙感應(yīng)用企業(yè)一致認(rèn)為當(dāng)前市場(chǎng)缺少高分辨率、高質(zhì)量的SAR衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),進(jìn)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(guó)平建議放開(kāi)國(guó)家衛(wèi)星數(shù)據(jù),盤(pán)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(biāo)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(biāo)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(dòng)數(shù)據(jù)資源匯聚、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、盤(pán)活數(shù)據(jù)要素價(jià)值中發(fā)揮著重要作用。川觀智庫(kù)注意到,據(jù)公開(kāi)信息,今年9月美國(guó)國(guó)家地理空間情報(bào)局(NGA)啟動(dòng)有史以來(lái)規(guī)模最大的數(shù)據(jù)標(biāo)注計(jì)劃,將耗資7億多美元在未來(lái)幾年內(nèi)對(duì)該局掌握的圖像和其他信息資源進(jìn)行注釋?zhuān)糜谟?xùn)練AI和機(jī)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(biāo)注后的數(shù)據(jù)?!倍胖举F簡(jiǎn)單明了地指出其中的關(guān)鍵。美國(guó)之所以花重金進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注,只因大量、準(zhǔn)確的標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)于機(jī)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(jì)算機(jī)理解和分析,需要大量人工對(duì)衛(wèi)星圖像進(jìn)行信息提取。具體而言就是對(duì)遙感圖像中的目標(biāo)、屬性、區(qū)域等信息進(jìn)行標(biāo)注,如用最小外接矩形框包住目標(biāo),并給目標(biāo)賦予類(lèi)別標(biāo)簽(如建筑物、道路、汽車(chē)、船只等),這些標(biāo)注后的數(shù)據(jù)才能用于訓(xùn)練機(jī)器,以提高模型對(duì)遙感圖像的識(shí)別和理解能力。

  衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標(biāo)注工作既要投入大量的人力資源和時(shí)間成本,又需要標(biāo)注人員具備豐富的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能,是一項(xiàng)兼具勞動(dòng)密集型和知識(shí)密集型的工作。楊振宇認(rèn)為,從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標(biāo)注到衛(wèi)星AI模型訓(xùn)練仍任重道遠(yuǎn),是個(gè)長(zhǎng)期積累的過(guò)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(biāo)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(kù)注意到四川在衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域暫未有較為突出的表現(xiàn)。今年5月,國(guó)家數(shù)據(jù)局發(fā)布承擔(dān)數(shù)據(jù)標(biāo)注基地建設(shè)任務(wù)的城市名單,全國(guó)僅7個(gè)城市入選,四川省成都市位列其中。通過(guò)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(biāo)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(dá)(SAR)的對(duì)地觀測(cè)遙感衛(wèi)星的統(tǒng)稱(chēng),通過(guò)向地面發(fā)射電磁脈沖,并接收這些脈沖從地面反射回來(lái)的回波,來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)地面的觀測(cè)。具有全天時(shí)、全天候觀測(cè),高分辨率成像和地表穿透能力強(qiáng)的特點(diǎn)。

  商業(yè)遙感衛(wèi)星星座:多個(gè)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(shí)間分布進(jìn)行部署,形成一個(gè)可以進(jìn)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(lái)自【四川日?qǐng)?bào)-川觀新聞】,僅代表作者觀點(diǎn)。全國(guó)黨媒信息公共平臺(tái)提供信息發(fā)布傳播服務(wù)。

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