2017年 6月13日，由泰伯網(wǎng)主辦、主題為“空間大數(shù)據(jù)的崛起”的WGDC2017，在北京國家會議中心盛大開幕。大會由空間信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺泰伯主辦，秉承不斷引領(lǐng)和促進(jìn)空間信息技術(shù)創(chuàng)新與變革的宗旨，WGDC已走過六個年頭，如今成為全球最具前瞻性的跨界創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)。

　　14日，空間大數(shù)據(jù)+人工智能峰會(極?？v橫專場)開幕。峰會上，來自GeoHey·極海的崔福東發(fā)表了以“云計算讓地理能力觸手可及”為題的精彩演講。以下為演講實錄(未經(jīng)本人核實)：

　　崔福東：大家上午好!今天和大家聊一個話題，在云計算的技術(shù)背景下，我們?nèi)绾文芸焖俚墨@得地理能力，并且能夠去解決地理問題。

　　大家都知道，現(xiàn)在地理數(shù)據(jù)已經(jīng)非常的豐富，所以說，越來越多的行業(yè)開始知道地理數(shù)據(jù)有很多的價值，比如說在房地產(chǎn)行業(yè)，就通過分析商圈來給潛在的用戶畫像，以此決定我要不要拿這塊地，拿到地之后設(shè)計什么樣的戶型才能賣的好，零售行業(yè)分析用戶和POY之間的關(guān)系，挖掘我潛在用戶的空間分布，以此為新的店面選址提供新的依據(jù)。通過地理技術(shù)去挖掘地理數(shù)據(jù)的價值越來越被看作是一種能力。但是實際去做的時候就會發(fā)現(xiàn)這里面困難重重。比如說專業(yè)知識的門檻，數(shù)據(jù)的缺失，以及地理大數(shù)據(jù)本身帶來的一系列的技術(shù)問題等等。這些不光光是成本，有可能會導(dǎo)致你的計劃根本就無法實施。

　　前段時間我們就有一位地產(chǎn)行業(yè)的用戶面臨這樣的問題。地產(chǎn)行業(yè)對于城市的地塊非?？粗?，很多分析都是圍繞地塊來展開的。之前這類分析的工作，都是交給第三方的咨詢公司來做的?，F(xiàn)在他們打算自己來做，所以由總部來制定解決方案，成熟之后，給全國的20多家分公司去做培訓(xùn)推廣?？偛渴褂脗鹘y(tǒng)的方式去做傳統(tǒng)的專業(yè)軟件，發(fā)現(xiàn)專業(yè)性太強了，很難在短時間內(nèi)去掌握，更不用說還要全國去推廣，后來他們很快在極海平臺把這塊業(yè)務(wù)做了起來。經(jīng)過他們的允許我錄了一段視頻，這個就是他們做的一個針對一個城市地塊分析的結(jié)果，通過這個例子可以看出來，對于沒有任何地理技術(shù)背景的人來說，能夠這么快的速度把地理技術(shù)融入到業(yè)務(wù)流程里面去，并且取得突破，我覺得這個是挺令人欣慰的一件事情，也意味著地理技術(shù)并沒有你想想中的那么難，關(guān)鍵你要采取什么樣的形式。

　　極海平臺現(xiàn)在要做的事情把地理技術(shù)的專業(yè)性和復(fù)雜性，放到云端。所以在極海平臺里面不光有存儲資源，計算資源，還有專業(yè)的分析模型，還有豐富的地理數(shù)據(jù)以及滿足不同需求場景的服務(wù)和在線工具。

　　所有這一切對于用戶來講都是透明的。所以下面我就結(jié)合一些實際的需求場景給大家介紹一下極海平臺到底能解決什么樣的問題，以及面這些問題的時候，是如何去解決的?

　　我們先來看第一個場景，給250萬的軌跡點做一幅熱度圖，這個需求來自一位中科院的博士，他有一個研究課題，課題內(nèi)容是通過用戶的位置交互信息去預(yù)測用戶之間的關(guān)系。類似的需求以前都是自己去寫一些代碼，用前端可視化的技術(shù)就解決了，但是這次250萬，數(shù)據(jù)量太大了。大家可以想象一下如果你手里現(xiàn)在有這份250萬個點的數(shù)據(jù)，最快的速度做出一幅熱度圖來，你會采取什么樣的方式，本質(zhì)上來說這是一種對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的需求，我們看看在極海平臺怎么解決這個事兒?這是一個在線工具，我們把這些數(shù)據(jù)選擇出來，總數(shù)有254萬，密密麻麻的看不出什么信息，簡直配置一下，半徑縮小，去掉外邊框，然后再換一個顏色，為了讓點密的地方更突出一些我們選擇一種渲染模式，大家可以看到，越密的地方就會顯得越亮。切換到熱點圖，然后再簡單配置一下，默認(rèn)的設(shè)置就這樣了，就看不出來。然后我們把熱點的尺寸改成地理單位，半徑改成500米，所以看這個熱度圖已經(jīng)很正常了。如果大家覺得不過癮的話想更多的突出熱點我們把半徑再縮小一點，300米，大家可以看到原來密密麻麻的250個點，現(xiàn)在變成這樣幾個熱點的圖了，操作起來是很容易的。

　　我們看一下這個過程里面在極海的云平臺都發(fā)生了什么事情?首先第一件事兒，數(shù)據(jù)得先上來，數(shù)據(jù)得先錄入到平臺里面，說到數(shù)據(jù)大家或多或少面對一些問題，不同來源的數(shù)據(jù)有不同的格式，有的有坐標(biāo)，有的沒有坐標(biāo)，又或者說坐標(biāo)系不統(tǒng)一，你要用之前得想盡各種辦法先把坐標(biāo)系統(tǒng)一，為了解決這些問題，接下來提供了一個全國式的錄入工具，還支持像Excel這樣的文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)錄入到平臺以后云端會做一系列的工作，通過地理編碼把地址信息轉(zhuǎn)成坐標(biāo)，比如說，把不同的坐標(biāo)系統(tǒng)一成你這個坐標(biāo)系。如果數(shù)據(jù)量比較大，還要實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的快速存儲。

　　更重要的一點，數(shù)據(jù)一旦進(jìn)入到平臺以后，數(shù)據(jù)本身也就變成了一種服務(wù)，我們就可以通過數(shù)據(jù)的服務(wù)接口操作這個數(shù)據(jù)，別的服務(wù)也可以來用這個數(shù)據(jù)，比如說我對這個數(shù)據(jù)做可視化，做空間分析等等。在整個數(shù)據(jù)錄入的過程里面，用戶需要做的就是通過瀏覽器選擇你要上傳的文件點一下上傳就好了。依托云端的計算能力，在極海平臺導(dǎo)入千萬級的文本數(shù)據(jù)5分鐘以內(nèi)就能完成錄入。

　　數(shù)據(jù)進(jìn)入到平臺以后你還可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行糾錯，追加新的數(shù)據(jù)，所以我們提供了另外一款在線工具，對數(shù)據(jù)進(jìn)行維護。通過這款數(shù)據(jù)編輯器可以很方便的維護自己的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的更新是同步的。下面重點來了，我詳細(xì)介紹一下剛才我們配置250萬熱點圖的時候，云端都做了哪些事情，之所以我們通過瀏覽器對百萬級的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的配置，是因為我們配置了地理大數(shù)據(jù)的可視化服務(wù)。大家如果做過可視化方面的開發(fā)的話就會知道現(xiàn)在前端的渲染能力是非常強悍的，能做出非?？犰诺男Ч詷O海采取的一種云端和前端相結(jié)合的方式，充分發(fā)揮云端的計算優(yōu)勢和前端的渲染能力，解決大數(shù)據(jù)的渲染問題。極海采取了動態(tài)切片的渲染技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實時的切片，交由前端渲染，就像我們剛才演示的越密的地方越發(fā)亮的效果。

　　但是有些情況，就要繼續(xù)發(fā)揮前端的渲染優(yōu)勢，比如說針對帶有時間屬性的數(shù)據(jù)，我們把這種動態(tài)切片變換成了另外一種格式，把切片在時間維度上分層，形成一種數(shù)據(jù)的立方體的結(jié)構(gòu)，這種數(shù)據(jù)的立方體的結(jié)構(gòu)計算量非常大，我們在云端計算好，因為是分層的，在前端就可以通過技術(shù)把它動態(tài)的繪制出來，我們看一下這個例子。這就是250萬個點，通過時間的屬性做了一個時間序列的圖。其實我們剛才說這種需求，實際上是一種非常普遍的對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的需求。通過這個例子我們也能發(fā)現(xiàn)，如果想去挖掘地理大數(shù)據(jù)的價值，哪怕事先看一看這么簡單的事兒，也必須依靠云端的強大資源才能很好的解決它。

　　我們看第二個場景，為城市地塊去統(tǒng)計POI的密度，這個也是我之前介紹到的房地產(chǎn)行業(yè)的用戶需求，這個稍微復(fù)雜一些，剛才只是看一看，現(xiàn)在需要一些空間分析了，要做這件事兒有幾個條件，首先你得有地塊的數(shù)據(jù)，然后你還要有POI的數(shù)據(jù)，還要有一個統(tǒng)計模型。

　　對于科班出身的人來講可能這個需求過于簡單了，不就是點和面做一些簡單的空間分析嗎?我們看一看極海怎么把這個事兒變得更簡單。我們也提供了一個能運行各種空間分析模型的在線工具，我們看一下這個模型怎么做。選擇城市地塊的數(shù)據(jù)，再選擇一些POI的數(shù)據(jù)，勾選一下我要統(tǒng)計一下密度，點運行，這樣在云端就會運行一個區(qū)域統(tǒng)計的模型，用我們剛才選擇的數(shù)據(jù)。我們看最后的結(jié)果，最右側(cè)是分析的結(jié)果，剛才操作的過程，大家應(yīng)該已經(jīng)注意到了，我去選擇數(shù)據(jù)的時候，地塊數(shù)據(jù)是從用戶的數(shù)據(jù)里面選擇的，而POI數(shù)據(jù)是從公共數(shù)據(jù)里面選擇的。也就是說，你要去做這樣的工作的話，你只需要把地塊數(shù)據(jù)上傳上來就可以了。POI的數(shù)據(jù)，分析的模型，極海平臺都已經(jīng)提供了。當(dāng)然如果說你沒有現(xiàn)成的地塊數(shù)據(jù)也沒有關(guān)系，我們之前介紹的數(shù)據(jù)編輯器，大家可以線上去劃這塊數(shù)據(jù)。

　　所以這個地方要特別介紹一下極海的公共數(shù)據(jù)服務(wù)，大數(shù)據(jù)時代，大家對于數(shù)據(jù)的感受是不一樣的。有人會覺得說，我想找到一份能真正去用的數(shù)據(jù)簡直太難了，另外人家說互聯(lián)網(wǎng)時代了哪兒都是數(shù)據(jù)。但是實際情況呢，在真正的業(yè)務(wù)分析的過程里面，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求是非常高的。因為數(shù)據(jù)分析的目的是什么?是做決策，錯誤的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致錯誤的決策。所以說你想獲取真正能指導(dǎo)你業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)是有很大難度的。所以說極海平臺把數(shù)據(jù)作為很重要的一個組成部分，極海把自己積累的數(shù)據(jù)開放出來，在平臺上以公共數(shù)據(jù)的方式供大家去使用。目前為止，極海的數(shù)據(jù)已經(jīng)積累了十幾個大類，數(shù)據(jù)量達(dá)到億萬量級，涉及到不同的行業(yè)，不同的領(lǐng)域。而且數(shù)據(jù)時刻在更新迭代，最快的數(shù)據(jù)每小時就會更新一次。

　　而且在極海有專門的數(shù)據(jù)團隊，提高數(shù)據(jù)處理的效率，通過智能數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，改善數(shù)據(jù)的質(zhì)量。所以說如果大家找不到數(shù)據(jù)，有數(shù)據(jù)的需求不妨先到極海平臺來看一看。

　　我們再看一個更復(fù)雜一點的需求，用840萬路口數(shù)據(jù)研究城市蔓延，這個需求來自我們一個規(guī)劃行業(yè)的用戶，他想通過道路網(wǎng)的密度去研究城市蔓延。具體做法就是把全國的十字路口數(shù)據(jù)提取出來，然后用覆蓋全國的半徑一公里的格網(wǎng)去做分析，統(tǒng)計每個小的格網(wǎng)里面每個里面有多少路口。要做這個事兒也有幾個條件，一是首先有路口數(shù)據(jù)，你要有格網(wǎng)的數(shù)據(jù)，你要有基于格網(wǎng)的統(tǒng)計的模型，而且這個數(shù)據(jù)量比較大，對計算資源要求也比較高。大家可以想象一下如果按照傳統(tǒng)的方式，會用什么樣的步驟去做?大概需要多長的時間才能完成，我們看一看在極海怎么來做這個事兒?

　　這是最終的一個分析結(jié)果，這些密密麻麻的點實際上是小網(wǎng)格，我們把地圖放大到北京市的范圍。其實大家可以看出來，城市的輪廓已經(jīng)被小的格網(wǎng)已經(jīng)勾勒出來了，我們明顯能看出來北京的東城西城要比其他地方密集的多。但是結(jié)果有些讓人意外，這個地方是通州，通州的密度還沒有燕郊的密度大。我們再來看一下，840萬的路口的數(shù)據(jù)加上覆蓋全國半徑一公里的格網(wǎng)，大家覺得需要多長時間把這些工作做完?在極海15分鐘就完成了。也就是說你選了數(shù)據(jù)，按了一個確定按紐，刷個朋友圈就搞定了，這個里面不需要大家提供格網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其要求你等面積的時候，可能也不是那么容易去做，這個網(wǎng)格也需要大家準(zhǔn)備，在模型里面自動生成，你需要指定一下半徑就可以了。通過前面三個場景，我們其實能看出來在極海平臺里面融入了技術(shù)還有模型還有云端強大的計算資源，這些能力大家獲取的成本是很低的，注冊個帳號就可以了。所以大家可以感受一下這種方式和傳統(tǒng)方式的區(qū)別。

　　我們再看一個比較輕松的場景，分享，大家都有分享的需求，沒事發(fā)個朋友圈，把自己做的好的東西讓別人也看到，云計算背景下，讓分享這個事兒變得特別的簡單。比如說我們前面提到的地產(chǎn)用戶，以前做匯報，現(xiàn)在做圖，做完圖截圖，截完圖放在PPT里面?，F(xiàn)在把一個可操作的地圖變成成果的一部分，能展示很多的細(xì)節(jié)，極海平臺一開始充分考慮了如何讓用戶非常方便的把成果分享出去。

　　我們看幾個例子，這是北京城市實驗室BCL的官方網(wǎng)站，把他的研究成果在極海平臺發(fā)布出來，再嵌入到他的官方網(wǎng)站上去。再比如說這是一篇博客，把博客里面涉及到的內(nèi)容，也做成一個可操作的地圖，然后放到博客里面。再比如說，這個是一個微信的公眾號，Glser學(xué)習(xí)團，他們一次線上交流的時候，把極海平臺的操作成果放在里面，你自己在極海平臺做的成果可以很方便的放在社交平臺去傳播，如果大家還沒有體驗過極海的功能的話可以拿手機掃描一下二維碼，假設(shè)這是你做的成果，用微信打開之后，分享到朋友圈，看有多少人給你點贊。我們等5秒鐘。

　　有一件事兒印象深刻，我們有一位用戶，用全球的機場數(shù)據(jù)和航線數(shù)據(jù)做了這樣一幅圖，他可能自己覺得做的很酷，就分享到他的朋友圈QQ群傳播，還把這些數(shù)據(jù)放到云盤讓大家下載。有人不斷嘗試，后來演變成一次自發(fā)的網(wǎng)上的制圖比賽了，我截了里面一些圖和大家一塊分享一下，相同的數(shù)據(jù)不同的效果，還是很酷炫的，我們理工科審美能力也不差，這事兒對我們觸動比較大，我們發(fā)現(xiàn)僅僅給用戶提供一個分享成果的功能，可能是不夠的。大家還需要更深層次的交流和碰撞。這讓我們想到一些在地理數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常有影響力的社區(qū)，比如說waze，通過社區(qū)的司機共享路況改善社區(qū)的交通狀況。

　　再比如說Moovit，是一家以色列的公司，現(xiàn)在和極海產(chǎn)生數(shù)據(jù)上的合作，他們在做的事情通過眾包的方式改善公共交通的出行體驗。所以我們覺得極海平臺也應(yīng)該發(fā)揮社區(qū)的作用。所以我們后來開發(fā)出了新的功能，讓大家可以把數(shù)據(jù)分享出來，大家把數(shù)據(jù)分享出來以后，其他用戶都可以去使用這個數(shù)據(jù)，不光可以使用，還可以把數(shù)據(jù)下載下來，去其他地方使用。所以現(xiàn)在每天都會有新的成果在極海平臺上被共享出來。大家用這種方式去交流，對于地理數(shù)據(jù)的理解，對于地理數(shù)據(jù)價值的理解。我們又開發(fā)了用戶門戶的功能，讓大家分享出來的成果都有一個統(tǒng)一的出口，就像在博客時代，大家都會有一個自己的博客，在地理大數(shù)據(jù)時代，我覺得每個人都應(yīng)該擁有一個自己的地理門戶。

　　這就是BCL在極海的門戶，他們發(fā)布了大量的科研成果，今天我們也邀請到了BCL的創(chuàng)始人龍瀛老師，會在后面的時間和大家交流他最新的科研成果，以及對使用極海平臺的感受。

　　我們進(jìn)入下一個場景，開發(fā)。這個環(huán)節(jié)做開發(fā)的同學(xué)一定要好好聽一聽，因為我們之前演示的所有的功能，通過極海的SDK，加上云端的服務(wù)都能開發(fā)出來。極海把自身定義為一個平臺，不僅提供簡單易用的在線工具讓大家在線就可以解決問題，也可以支持通過定制開發(fā)滿足業(yè)務(wù)的場景，在前邊的場景里面我們已經(jīng)提到過了，像數(shù)據(jù)服務(wù)，像空間分析的模型的服務(wù)，還有可視化的服務(wù)，我們再看一看在極海還有哪些服務(wù)。地理編碼，我們前面去介紹數(shù)據(jù)錄入的時候已經(jīng)提到過對于沒有坐標(biāo)但是有地址信息的數(shù)據(jù)可以通過地址編碼，把坐標(biāo)，把地址轉(zhuǎn)成坐標(biāo)，但是中文的地址有一些特點。

　　比如說它文字是連續(xù)的，需要斷詞，同一個詞可能在一個地址里面有多重含義，比如朝陽這個詞可能是朝陽小學(xué)，可能是朝陽市，朝陽區(qū)，還可能是商場，超市的名字。另外大家書寫地址的時候一般不會特別的規(guī)范，不同的地區(qū)地址的規(guī)則有很大的不同。極海利用自身積累的千萬級的地址數(shù)據(jù)庫，通過機器學(xué)習(xí)進(jìn)行地址學(xué)習(xí)，以此改善中文地址匹配的精度。我們有一位用戶他們用自己手里的客戶的數(shù)據(jù)選址，需要把用戶定位，作為原型的原始輸入。他們用之前的方式把客戶定位的準(zhǔn)確度只能達(dá)到60%，用了極海的地理編碼之后我們把準(zhǔn)確度提升到了80%。再看另外一種服務(wù)。

　　路徑分析。極海的路徑分析提供了三個功能，一個是路徑規(guī)劃，可以用于物流線路運輸?shù)木€路優(yōu)化。還有一個是駕駛可達(dá)分析，怎么說呢?給定一個地點，給定一個時間，看我從這個區(qū)域在這個時間內(nèi)能達(dá)到什么樣的范圍。這個可用在什么地方呢?比如說商家要確定我的配送區(qū)域，服務(wù)區(qū)域，為什么有的小區(qū)大家有時候網(wǎng)上送東西，他不送到那地方，因為成本太高了。公共交通可達(dá)分析，第二個通過駕駛?cè)シ治?，第三個是通過公共交通，公交、地鐵。所以我們可以看到不同的點，他的覆蓋范圍是不一樣的，在靠近地鐵的地方覆蓋的范圍明顯要大的多。

　　還有地圖服務(wù)，極海平臺提供了十幾種不同風(fēng)格的地圖服務(wù)，大家可以根據(jù)實際情況選擇使用哪一種風(fēng)格。同我們對于用戶選擇地圖的習(xí)慣來看，由于對于突出可視化的特殊場景，極海地圖服務(wù)特別受歡迎;有了這些服務(wù)之后，要想把這些服務(wù)快速的應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面去，就必須有一個完備的前端的SDK，這就是為什么極海堅持自己去做一個自己的SDK的原因，基于HTML技術(shù)，面對互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)，在手機上和網(wǎng)頁上都能提供非常好的體驗。

　　我們看一個例子，這個是由清華同恒技術(shù)創(chuàng)新中心，在極海的基礎(chǔ)上開發(fā)的規(guī)劃大數(shù)據(jù)的平臺，用于監(jiān)測城市的運行指標(biāo)。我們看最后一個場景私有化部署，考慮到一些私有云的使用場景，所以極海在平臺的設(shè)計上面也有靈活的機制，可以保證在私有環(huán)境下靈活部署。

　　比如說靈活的伸縮性，在極海平臺，建立在云基礎(chǔ)設(shè)施平臺之上，最為基礎(chǔ)的是數(shù)據(jù)的存儲和計算架構(gòu)，剛才有朋友介紹到這一塊，我們把數(shù)據(jù)分散到集群里面的不同結(jié)點上面，而且把存儲和計算放在一個結(jié)點上，這樣計算效果會高很多。

　　應(yīng)用和服務(wù)也一樣，都在集成環(huán)節(jié)部署，這樣可以根據(jù)初始的私有云的用戶規(guī)模，數(shù)據(jù)規(guī)模，確定私有云平臺的部署的規(guī)模。隨著用戶的增長，或者數(shù)據(jù)量的增加，也可以靈活的在不同集群添加不同的結(jié)點，以此達(dá)到靈活伸縮的效果。

　　還有一點，雖然極海平臺是一個很復(fù)雜的系統(tǒng)，現(xiàn)在已經(jīng)有幾十個功能模塊運行在里面。但是各個功能模塊彼此之間都是相互獨立的，也就是說在私有云部署的環(huán)境，是可以按需去部署的，而不是整體打包，這樣的話能為用戶節(jié)省很多的時間和成本。這個例子基于極海的私有云平臺，由極海和中國院聯(lián)合開發(fā)的全國新型城鎮(zhèn)化監(jiān)控平臺，在這個里面充分利用了地理大數(shù)據(jù)的可視化和分析來掌握城市化進(jìn)程的發(fā)展?fàn)顩r。

　　大家看一下，我們總結(jié)一下，前面介紹了極海平臺去應(yīng)用的一些場景，實際上，在極海平臺能做很多的事情，大家可以舉一反三，自行腦補一下，能不能幫助你解決問題。實際上我今天所介紹的不是具體的功能，而是一種把地理技術(shù)的新的產(chǎn)品形態(tài)，我們把數(shù)據(jù)，把模型，把計算能力放到云端，把地理技術(shù)非常復(fù)雜的，非常專業(yè)性的東西放在云端，提供給用戶的是一種低成本的，低門檻的，觸手可及的地理服務(wù)。所以說極海其實是在用一種新的方式為大家提供地理技術(shù)服務(wù)。而且技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在這個階段，大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算，我們相信這能給地理云平臺帶來更多的能力，比如說更豐富、更權(quán)威的數(shù)據(jù)、更智能的模型，這也是極海目前正在積極去做的事情。

　　當(dāng)然了，說的好不如做的好，極海到底能不能幫助大家解決問題?還需要大家來檢驗。所以大家掃描右側(cè)的二維碼就可以在手機上注冊，我們等著大家來檢驗。謝謝大家。