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“空天信息產(chǎn)業(yè)”是指運用空間基礎設施和技術(shù)手段，收集、存儲、處理和分析來自空天源的信息并提供多樣化服務的新興產(chǎn)業(yè)，主要由衛(wèi)星制造、天基運營、地面平臺和下游終端應用等環(huán)節(jié)組成。一般認為距地球表面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分界線。空天一體化是航空航天技術(shù)發(fā)展趨勢，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)和社會數(shù)字轉(zhuǎn)型的重要基礎設施，不僅可推動科技創(chuàng)新、打造新的經(jīng)濟增長極，還是搶占未來發(fā)展制高點的關(guān)鍵舉措。經(jīng)過近年的發(fā)展，我國空天信息產(chǎn)業(yè)基礎進一步夯實、產(chǎn)業(yè)鏈不斷延伸、自主創(chuàng)新能力持續(xù)提升，目前已進入高速發(fā)展階段。

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)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代全面進入空天信息時代。小到出門開車導航定位、手機撥打電話，大到搶險救災遙感衛(wèi)星監(jiān)測、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。美國太空探索技術(shù)公司（Space X）成功開發(fā)出的可重復使用的運載火箭和擁有載人航天能力的龍飛船，使得衛(wèi)星發(fā)射和應用服務成為人們關(guān)注的熱點。在我國，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企業(yè)加入到運載火箭的發(fā)射行列；與此同時，衛(wèi)星信息服務質(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)濟工作會議首次提出新基建概念（新型基礎設施建設的簡稱），這是智慧經(jīng)濟時代貫徹新發(fā)展理念，建立現(xiàn)代化經(jīng)濟體系所開展的國家基本建設與基礎設施建設，也是以技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動，以信息網(wǎng)絡為基礎，面向高質(zhì)量發(fā)展需要，提供數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新等現(xiàn)代化服務基礎設施體系。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)七大領域，這些內(nèi)容無一不與包括測繪、地信、遙感、規(guī)劃等學科在內(nèi)的空天信息產(chǎn)業(yè)密切相關(guān)。中國工程院院士郭仁忠認為，對于測繪地理信息行業(yè)而言，天空地一體化對地觀測體系和數(shù)字孿生城市等，都屬于新基建基礎設施建設范疇，是支撐數(shù)字經(jīng)濟、社會治理及模式轉(zhuǎn)型等的新型基礎設施。中國科學院院士童慶禧認為，遙感技術(shù)，特別是航天遙感技術(shù)，是典型的多學科交叉新興技術(shù)門類，是國家新型基礎設施重要組成部分，是當今科學技術(shù)前沿，也是國家綜合國力體現(xiàn)。

衛(wèi)星遙感技術(shù)是空天信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，在推動商業(yè)航天成果應用上發(fā)揮著關(guān)鍵作用，對產(chǎn)業(yè)和社會的數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響重大。自2018年以來，我國對地觀測遙感衛(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。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，其中我國擁有遙感衛(wèi)星逾200顆。我國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)新力與核心競爭力，推動空天信息技術(shù)發(fā)展。

從政策上看，我國鼓勵空天信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有兩條主線：衛(wèi)星制造與空間基礎設施規(guī)劃建設；民營資本參與商業(yè)航天建設發(fā)展。2010年5月12日，我國《高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大科技專項》（以下簡稱“高分專項”）全面啟動實施，是《國家中長期科學和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020年）》確定的16個重大專項之一，用于發(fā)展我國高分對地觀測技術(shù)，構(gòu)建高分對地觀測體系。覆蓋了全色、多光譜到高光譜，包含至少7顆衛(wèi)星和其他觀測平臺，分別編號為“高分一號”到“高分七號”，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”衛(wèi)星是我國自主研制的首顆空間分辨率優(yōu)于1米的民用光學遙感衛(wèi)星，分辨率達0.8米，標志著我國遙感衛(wèi)星進入了分米級“高分時代”。2015年10月26日，國家發(fā)展改革委、財政部、國防科工局等聯(lián)合發(fā)布了《國家民用空間基礎設施中長期發(fā)展規(guī)劃（2015-2025年）》，自此，一批民營商業(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，加快布局空天信息產(chǎn)業(yè)，搶抓發(fā)展新機遇。典型如浙江省發(fā)展改革委在2021年5月7日出臺了《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”時期浙江省航空航天產(chǎn)業(yè)發(fā)展的指導性文件；2022年3月3日，武漢市人民政府出臺了“關(guān)于加快推進我市航天產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實施意見”；2023年3月6日，重慶市人民政府印發(fā)了《關(guān)于加快推進以衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)為引領的空天信息產(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)星應用國家工程研究中心成立儀式暨國家民用空間基礎設施陸地觀測衛(wèi)星共性應用支撐平臺成果發(fā)布會在中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院舉行，旨在保障國家民用空間基礎設施規(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)應用技術(shù)門檻，開發(fā)遙感應用共性產(chǎn)品和共性技術(shù)體系。通過云平臺開展在線服務，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)服務的同時提高數(shù)據(jù)復用度，真正實現(xiàn)從宏觀影像級的對地觀測到微觀信息級的分析研判；從單次信息服務到年度業(yè)務外包；單一信息產(chǎn)品到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的遙感服務升級，滿足社會對于高精度、高質(zhì)量、高安全性的時空信息服務需求。

隨著遙感數(shù)據(jù)量的激增，遙感數(shù)據(jù)應用的巨大市場需求和傳統(tǒng)遙感技術(shù)服務提供的時效性、遙感圖像解譯能力之間還存在著鴻溝。數(shù)據(jù)服務的連續(xù)性、技術(shù)門檻高等諸多因素仍然限制其廣泛應用，亟需一種更加便捷、高效的技術(shù)手段來彌補。世界正在大踏步邁進人工智能時代并發(fā)展迅猛。遙感是一個與人工智能緊密關(guān)聯(lián)的學科領域，遙感衛(wèi)星應用與大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的緊密結(jié)合，為大規(guī)模、高質(zhì)量、快速響應提供了契機。中國工程院院士王家耀認為，人工智能算法、大數(shù)據(jù)、計算能力這“三駕馬車”是地理信息產(chǎn)業(yè)和時空數(shù)據(jù)應用轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵。如今，地理信息產(chǎn)業(yè)正朝著時空數(shù)據(jù)應用到時空大數(shù)據(jù)應用方向轉(zhuǎn)型升級，與人工智能、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的融合發(fā)展已是必然趨勢。作為空間信息技術(shù)的前沿應用之一——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、快速處理、實時共享成為可能。一方面，大幅縮短遙感圖像解譯周期、提高解譯精準度；另一方面，必將催生新的遙感應用領域和新型社會服務模式。

遙感數(shù)據(jù)種類繁多、來源廣泛?？臻g分辨率、時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點，這就是分辨率不同所致。不同影像，市場的不同精度和時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別不能像人臉識別那樣成熟、快捷、滿足應用。因此，如何實現(xiàn)一站式遙感數(shù)據(jù)解譯分析服務，滿足多種應用場景需求，是科研界、產(chǎn)業(yè)界共同努力的目標。通過深度學習人工智能技術(shù)促進解決海量遙感影像信息提取難題，是有望促進遙感影像規(guī)?；瘧冒l(fā)展的重要途徑。

智能遙感解譯是深度學習與遙感應用深度耦合的交叉領域。應用人工智能技術(shù)實現(xiàn)遙感影像的自動解譯意義重大。智能遙感解譯技術(shù)可廣泛應用于國土資源與環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)作物監(jiān)測與估產(chǎn)、森林碳匯估算等許多領域。

遙感影像是“對著地球表面拍照”，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。目前雖然國內(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的千差萬別而各自不同，還需要更多的投入形成應用范式才能滿足工程化需求。中國科學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，但目前遙感領域尚無大規(guī)?！跋袼亍繕恕獔鼍啊倍鄬蛹壎嗳蝿?，涵蓋目標檢索、目標檢測、地物分類、變化檢測、三維重建的開放解譯樣本庫；公開數(shù)據(jù)集缺乏統(tǒng)一格式接口和標準規(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，使得樣本庫智能擴展與精化，實現(xiàn)樣本庫的可持續(xù)構(gòu)建；其次，通用深度學習網(wǎng)絡難以用于遙感地物分類等應用場景，還沒有達到商業(yè)化應用水平。在遙感專用深度學習框架模型中，需要顧及多維時空光譜特性，滿足高效靈活的內(nèi)存自動擴展、尺度與通道的自適應優(yōu)選要求。最后，雖然通過遙感深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以訓練專用模型，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)展上同時著手。一是從樣本規(guī)劃、質(zhì)量評估著手。圍繞多源遙感影像智能解譯及測試需求，制定遙感標注數(shù)據(jù)的標準化方案，開展適合于遙感影像深度學習的自動與半自動樣本標注工具設計，探索適合于遙感深度學習的樣本質(zhì)量評估方法研究，推動樣本規(guī)范化及多源遙感數(shù)據(jù)樣本平臺建設。二是制定遙感大模型、遙感模型發(fā)展方向。針對遙感影像特點和應用需求，研究遙感影像深度神經(jīng)網(wǎng)絡開源架構(gòu)與模型，基于海量影像數(shù)據(jù)開展適應遙感特性的遙感網(wǎng)絡通用大模型研究，立足于遙感應用需求促進不同行業(yè)的遙感AI智能算法設計，推動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，滿足國計民生方面需求。三是算力基礎設施充分利用現(xiàn)有通用硬件平臺。筆者在《搭乘“算力高鐵”地理信息產(chǎn)業(yè)將邁進“大數(shù)據(jù)時代”》一文中提到依托國家“東數(shù)西算”重點工程，搞好集約型算力基礎設施建設，有序組織、充分發(fā)揮各地方政府智慧城市建設構(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。建立健全新形勢下院企合作、校企合作資源共享機制。如武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室與華為集團公司開展深度合作，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、社會經(jīng)濟發(fā)展評估、災害應急等重大科研任務提供技術(shù)、平臺及應用支撐，助力建設中國遙感科研生態(tài)圈，推進中國遙感產(chǎn)業(yè)化應用。中國科學院空天信息創(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以及“空天·靈眸”跨模態(tài)遙感數(shù)據(jù)生成式預訓練大模型。通過AI+遙感，讓每個像元釋放價值，構(gòu)建遙感建制的專用深度學習框架，滿足遙感影像分割分類、目標識別、變化檢測等需求，實現(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、自動化、流式快速產(chǎn)品生產(chǎn)線，實現(xiàn)了遙感信息產(chǎn)品“近實時”生產(chǎn)以及算法與產(chǎn)品的持續(xù)“進化與迭代”，已在自然資源調(diào)查監(jiān)測、國防安全等領域?qū)崿F(xiàn)高效規(guī)?；瘧谩?/span>

從未來產(chǎn)業(yè)應用方向來看，人工智能特別是深度學習方法已經(jīng)在遙感目標與場景識別、信息提取、地物分類、變化檢測等方面取得重要研究進展，但總體上還沒有達到廣泛的應用水平。只有依托科技進步、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動產(chǎn)學研充分融合，才能在擁有我國安全自主的人工智能核心技術(shù)和基礎設施建設基礎上，進一步解決人工智能方法在遙感自動解譯方面存在的困難，助力智能遙感解譯研究創(chuàng)新突破，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮。

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用。基于遙感影像提取出的信息在應用于業(yè)務分析時，通常還需要與測繪地理、網(wǎng)絡媒體、物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)等多類型數(shù)據(jù)相結(jié)合。針對特定業(yè)務需求場景，以數(shù)據(jù)為依據(jù)、以專業(yè)知識為準繩，開展精細化分析服務。遙感與測繪地理技術(shù)的發(fā)展，使得各類數(shù)據(jù)具備了時間與空間特征，形成時空數(shù)據(jù)甚至是海量時空大數(shù)據(jù)，成為開展時空大數(shù)據(jù)智能分析的數(shù)據(jù)基礎。龔健雅院士指出，與計算機視覺和深度學習等人工智能領域具有的相對完善的理論與方法不同，對物理世界和人類社會認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，認知與推理是一種更廣義的智能，在時空大數(shù)據(jù)挖掘和智慧城市等方面大有用武之地。

中國工程院院士陳軍專家工作團隊在廣州組織開展時空知識服務創(chuàng)新技術(shù)研究。他們建設了國內(nèi)首個面向自然資源調(diào)查監(jiān)測和國土空間規(guī)劃領域的時空知識服務平臺，目前已投入運行。“時空知識服務創(chuàng)新技術(shù)研究，就是融合人工智能、時空大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)手段，研究時空知識建模、知識提取和加工，深度搜索、智能表達、時空演化、知識推理等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)從提供數(shù)據(jù)信息服務向提供知識服務跨越?！?/span>

什么是“時空知識”？時空知識就是人們對特定時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)律的客觀認知。這些知識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知世界，提供某種事物在特定時間和特定空間范圍內(nèi)的概念、性質(zhì)、狀態(tài)和變化規(guī)律等價值信息。在“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”時代，“數(shù)據(jù)海量、信息爆炸、知識難求”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域?qū)＜抑R，更談不上認知智能。因此，當前迫切需要一種方法，從大量時空數(shù)據(jù)中自動整合地理信息，使得地理信息知識與領域?qū)I(yè)知識有機融合，能夠進行邏輯推理，具備基于專家知識導引的決策判斷能力。比較典型的應用如臺風登陸后移動路徑上的各時段和地點降水量預報、臺風途徑區(qū)域環(huán)境要素和水淹區(qū)域計算模型，這些都是典型的時空知識集，利用該知識可以在臺風到達前預知易發(fā)洪澇的時段和地段，指導提前采取人員疏散等防御措施。

在時空知識服務召引下，時空信息與知識圖譜珠聯(lián)璧合、相得益彰。2019年，北京科委發(fā)布了科技計劃項目：面向現(xiàn)場應急處置的非常規(guī)突發(fā)事件快速協(xié)同感知技術(shù)研發(fā)與應用。旨在針對林火應急指揮決策需求，將衛(wèi)星監(jiān)測下的森林火點發(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)，以及林火蔓延計算模型、疏散救援路徑規(guī)劃模型、消防員易傷亡地段風險規(guī)避模型等領域?qū)＜抑R有機融合成為一個整體，為地方政府災害風險管理、消防救援應急指揮提供輔助決策支持。中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院國家遙感應用工程技術(shù)研究中心時空智能研究團隊承接了該項技術(shù)攻關(guān)任務。通過為期三年的深入研究，初步構(gòu)建起跨領域時空知識圖譜知識服務原型系統(tǒng)，將遙感信息智能提取結(jié)果交送給具有時空基準框架的知識圖譜，并結(jié)合氣象、地形、地貌等地理信息形成時空知識圖譜數(shù)據(jù)底座，進而與領域?qū)＜抑R相結(jié)合形成完整的知識服務系統(tǒng)。這套系統(tǒng)能夠自如匹配各類業(yè)務應用場景，通過設計時空知識圖譜業(yè)務服務數(shù)據(jù)框架，建立起時空知識概念體系，將遙感信息、地理信息、專家知識以及物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)數(shù)據(jù)等融為一體，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)語義化和時空化拓展以及數(shù)據(jù)、專家知識的關(guān)系映射。

那么，“時空知識”是如何與人工智能相結(jié)合的呢？由于時空知識涉及對于事物的時間描述和空間描述，可大可小，可遠可近，可長可短。因此，理論上可以承載的數(shù)據(jù)量和信息量將會巨大，而可供分析計算的途徑和方法也會更多。比如，森林火災的歷史火點信息和山體滑坡的歷史滑坡點等這類災害點信息背后，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空知識。由于人類個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)鍵時機（例如應急搶險救災時）發(fā)揮出應有價值。而在人工智能時代，人們只要利用多機并發(fā)的協(xié)同計算能力，通過深度學習算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡等進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，便有機會在短時間內(nèi)大量模擬和重復使用人類運用時空知識的行為過程，從中獲得非常有價值的結(jié)論，在很大程度上使人類具備在短時間內(nèi)有效獲取和使用大量時空知識解決諸如災害應急等實際問題的能力。知識可以時空化，時空也可知識化。我們把這種時空化后的知識，利用知識圖譜人工智能手段來深度分析，從而得出符合事物客觀實際的規(guī)律。

在時空知識圖譜構(gòu)建過程中，需要從時空信息和專家知識中抽取出以“三元組“（SPO主謂賓）為表現(xiàn)形式的時空知識。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特征工程，可擴展性受到限制。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，因而可以更準確地抽取出三元組語義信息，是一種新型的文本知識抽取途徑。此外，其他時空數(shù)據(jù)如氣象、植被、地形、地貌等都要進行實體、關(guān)系和屬性的知識抽取，最終表示為三元組形式。這些抽取出來的信息通過對齊處理實現(xiàn)了時空數(shù)據(jù)知識的有機融合，并以統(tǒng)一的三元組形式進入圖數(shù)據(jù)庫存儲起來。進一步，基于時空知識圖譜自身特有的推理機制，在跨領域多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共性框架約束下，元組時空數(shù)據(jù)根據(jù)需要，在不同層級、不同時間、不同空間位置，依據(jù)事先制定的專家知識規(guī)則，自如地進行知識推理與智能計算，如此得以提供跨領域多場景的時空知識服務。

由上可見，要進一步在各行業(yè)領域內(nèi)開展基于海量時空數(shù)據(jù)的智能知識服務研究，領域?qū)＜抑R必須與時空數(shù)據(jù)以及具體業(yè)務應用場景深度融合，以時空知識圖譜這一天然橋梁進行元組化表達，形成原子級事物表達單元?？梢栽O想，當我們把所有地球表面數(shù)據(jù)都元組化并進行儲存，就形成了元組地球數(shù)據(jù)底座。如此一來，各領域時空數(shù)據(jù)和專家知識都將基于這個元組數(shù)據(jù)底座進行關(guān)聯(lián)，所有業(yè)務都在其上承載和發(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，影響算法的計算機技術(shù)、影響容量的存儲技術(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、神經(jīng)科學等與之相關(guān)聯(lián)各個領域的技術(shù)與理論革新都會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，這將是一個龐大的系統(tǒng)工程?！钡雷枨议L，征途漫漫，唯有科技引領和產(chǎn)業(yè)支撐，方得始終。

很多場景下都需要非?？焖俣皶r的數(shù)據(jù)支持，我們可以設想這樣一個場景：在前面提到的北京科技計劃“林火現(xiàn)場指揮應急決策示范”項目里，用于林火應急決策支持的時空知識服務數(shù)據(jù)包括：監(jiān)測火點的GF4號衛(wèi)星、葵花八號衛(wèi)星、NASA衛(wèi)星；檢測林火風險區(qū)承災體建筑物、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作為主力參與到時空知識服務的陣列中。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∵€需要耗費一定甚至較長的時間，很多時候無法滿足及時快速、客觀準確的要求。如果有機會將數(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、檢測甚至提供簡單知識服務，更為復雜的任務則通過天地交互完成。

這樣的場景構(gòu)想，實際已經(jīng)走近智能衛(wèi)星概念。事實上，隨著衛(wèi)星星上數(shù)據(jù)采集呈現(xiàn)出海量爆發(fā)趨勢，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，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、星上計算和星上傳輸?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概念：衛(wèi)星即服務——太空里的邊緣計算，把需要在地面完成的代碼任務提交到衛(wèi)星上去操作實施，這也是一種革命性的衛(wèi)星使用開發(fā)方式。設想，如果沒有在衛(wèi)星端做智能化數(shù)據(jù)處理和邊緣端應用，全部要等到下載到地面后才能使用，可能短則小時計，長則數(shù)天，衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其服務的時效性將大打折扣。總而言之，衛(wèi)星數(shù)據(jù)量的海量爆發(fā)及其應用的高時效性帶來更高的星上處理需求。

已有研究表明，除了供應鏈、元器件等核心環(huán)節(jié)，人工智能是對于衛(wèi)星能夠滿足時效性應用的一個重要考量因素。除了傳統(tǒng)的星上數(shù)據(jù)處理，以前主要是做一些簡單矩陣運算或普通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)絡算法，在衛(wèi)星端可以做更多應用。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神經(jīng)網(wǎng)絡進行了優(yōu)化，具備低功耗、高算力，能處理很多AI算法場景，促進了衛(wèi)星智能化發(fā)展。如星上在軌處理基于AI目標識別算法直接提取遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)特征目標，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)進步將使衛(wèi)星服務能力逐步提高，并最終為復雜的人工智能算法提供動力。在軌道上加載對人工智能機器學習進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)展必將帶動其智能化發(fā)展。星鏈計劃把工業(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、噸量級生產(chǎn)、數(shù)以億計的衛(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、批量化時代。進一步，實現(xiàn)衛(wèi)星智能化，加強底層計算架構(gòu)設計和操作系統(tǒng)及應用生態(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。

時至今日，空天信息技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)風勁潮涌，勢不可擋?？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)展從來就是一對孿生體，在相互依托、相互支撐中共同成長。由科技引領前行的空天信息領域與人工智能技術(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，行則將至?？萍紕?chuàng)新，插上產(chǎn)業(yè)發(fā)展的翅膀，行而不輟，未來可期。