泰伯網(wǎng)獲悉，北京市規(guī)劃和自然資源委員會（以下簡稱為“市規(guī)劃自然資源委”）與阿里云建立合作關系，雙方將共同推進遙感AI在城市規(guī)劃建設和自然資源調(diào)查中的應用。目前，雙方基于阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室研發(fā)的天巡遙感盒子，通過其遙感影像的自動智能識別比對分析算法，應用于北京市的“大棚房”專項整治，以及后期相關的常態(tài)化監(jiān)管。
 
      “大棚房”是對農(nóng)業(yè)用地中原本用于作物種植的設施農(nóng)業(yè)大棚進行改造，使之用于以居住為目的的違法建筑，其危害在于破壞了原有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)秩序，且在形成規(guī)模后破壞國家的糧食生產(chǎn)安全。今年6月，北京市昌平區(qū)崔村鎮(zhèn)六合成觀光園“大棚房”問題被媒體曝光后，北京市迅速展開部署，開展了全市范圍的“大棚房”專項整治行動。
 

從專項、常態(tài)到廣度

 
      據(jù)接受泰伯網(wǎng)采訪的市規(guī)劃自然資源委科技與信息化處張茜介紹， 在全市 “大棚房”專項整治行動中，市規(guī)劃自然資源委主要負責對全市“大棚房”整改情況進行核查驗收，同時摸清全市設施農(nóng)業(yè)大棚的基數(shù)及分布情況，建立全市設施農(nóng)業(yè)大棚數(shù)據(jù)庫。為更好支撐此項工作開展，市規(guī)劃自然資源委通過遙感影像數(shù)據(jù)對全市設施農(nóng)業(yè)大棚進行人工提取并下發(fā)各區(qū)級檢查部分，作為“大棚房”摸查整治的一手線索。
 
      截至目前，全市設施農(nóng)業(yè)大棚整治核查工作已經(jīng)完成，但為了防止類似的問題再次發(fā)生，啟動全市“大棚房”的常態(tài)化、動態(tài)化監(jiān)管則顯得迫在眉睫。張茜提到，專項整治階段以人工為主的遙感篩查，每次都要投入大量人力且花費很長時間，因而一旦面向今后的常態(tài)監(jiān)管，從成本到組織執(zhí)行都存在著很大挑戰(zhàn)。
 
      突破口在于遙感AI技術在數(shù)據(jù)處理和影像自動化提取方面的優(yōu)勢，能有望面向設施農(nóng)業(yè)大棚在全市整體數(shù)量的變化，以及對“大棚房”的篩查，提供高頻度、低成本的監(jiān)管支持。
 
      特別是在疑似“大棚房”的篩查中，由于大棚頂部有覆蓋層材料的遮擋，即便AI也很難直接發(fā)現(xiàn)“大棚房”的跡象，但一些與“大棚房”相關的端倪，卻可以交由AI從影像中發(fā)現(xiàn)：例如大棚耳房的擴建，附屬設施的新建、大棚周圍道路的改建，以及諸如家用車輛等其他居家生活要素的集中出現(xiàn)，都可以從側(cè)面推測是否有可疑情況。AI會對這些要素的識別建立模型，再經(jīng)過多輪識別訓練和驗證，不斷提高識別的精度；在常態(tài)化的監(jiān)測實踐中，數(shù)據(jù)顯示AI對要素的識別精度，從一開始的80%提升到目前的90%左右。
 
      利用定期更新的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，市規(guī)劃自然資源委對“大棚房”的常態(tài)化監(jiān)測目前已確定為每月開展一次。張茜強調(diào)，雙方在遙感AI方面的合作，仍然處于研究和探索階段；但毫無疑問的是，遙感AI技術正在進入深耕期，未來結(jié)合多元化的遙感數(shù)據(jù)，從自然資源調(diào)查、國土空間規(guī)劃，到包括違法建設查處、城市體檢評估在內(nèi)的城市綜合治理等細分領域，遙感AI技術都有機會應用其中。
 
      泰伯網(wǎng)了解到，市規(guī)劃自然資源委方面希望通過此次實踐，樹立在遙感AI應用層面的示范標桿，他們希望走在國內(nèi)更多城市的前面，并能向全國分享和推廣相關經(jīng)驗。
 

遙感AI走向深耕

 
      阿里云的政府項目負責人王壘提到，此次與市規(guī)劃自然資源委的合作，源于阿里巴巴對于商業(yè)航天數(shù)據(jù)在垂直行業(yè)領域應用的關注。
 
      其中，隨著全球和中國政企加快對商業(yè)遙感的布局，對于已有和潛在的市場，將形成越來越龐大、豐富的遙感數(shù)據(jù)源。但遙感影像的應用價值在于如何從中判別和提取需要的信息，從現(xiàn)狀看，仍然有相當規(guī)模的遙感應用還主要依托人工為主的目視解譯和一些半自動化解譯方法，受制于效率，其應用的廣度和深度也受到了較大制約。

      阿里對于遙感AI的研究，正是希望能面向現(xiàn)存的問題，提高對遙感影像的數(shù)據(jù)挖掘能力，從而在海量數(shù)據(jù)源和市場需求之間建立連接。對于遙感AI在政務市場中的前景預判，王壘認為今年以來國務院組建的自然資源部、應急管理部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等部門，對于基于遙感影像的大場景監(jiān)測將有天然的剛需；但作為同時以技術和生態(tài)驅(qū)動行業(yè)發(fā)展的企業(yè)，阿里要做的事，除了以核心技術和算法在市場中推動應用典型外，更主要從生態(tài)的角度，聯(lián)合越來越多的企業(yè)通過整合解決方案共同向市場提供服務。
 
      目前在遙感AI生態(tài)的聚合進程中，阿里云已和AI芯片廠商、各類遙感影像提供商、遙感大數(shù)據(jù)應用服務商等企業(yè)，逐漸建立起合作關系。
 
      正在和阿里云對接合作的速思智能，是注意到遙感AI市場潛力的芯片端企業(yè)之一?；贕PU集群構(gòu)件算法體系，其所構(gòu)建的衛(wèi)星遙感影像智能高速識別解決方案，目前能夠分別對應省級和地市級的需求，對不同分辨率的遙感影像中所需要的地物要素進行快速識別和提取。
 
      在速思智能副總裁蘇明看來，國家戰(zhàn)略下對自然資源及土地利用情況的持續(xù)調(diào)查，以及對于城市的監(jiān)管和治理，對于遙感影像的信息挖掘?qū)⒂懈叨纫蕾?；趨勢上，對大量衛(wèi)星遙感影像的處理，必定會過渡到AI的自動化識別，但整個過程中自然無法缺少結(jié)合具體的需求對算法模型不斷精研的長期投入。
 
      提供遙感影像及數(shù)據(jù)應用服務的世景公司，其總經(jīng)理徐麗萍認為，遙感大數(shù)據(jù)在自然資源調(diào)查、國土空間規(guī)劃、城市綜合治理等場景中早已有著明確應用。
 
      徐麗萍也強調(diào)：只有當蘊含在遙感影像像素中的海量信息被充分挖掘出來，才能作為一種可靠的大數(shù)據(jù)源為行業(yè)所用，現(xiàn)在看來，遙感影像的大數(shù)據(jù)化必須靠批量、高效的自動信息提取技術來推動；而對遙感影像中地物要素等信息的識別和提取，經(jīng)歷了監(jiān)督分類、面向?qū)ο蟮男畔⑻崛〉劝l(fā)展階段，到了如今以計算機深度學習來驅(qū)動的AI時代，遙感影像的大數(shù)據(jù)化，更加有望得到精進。
 
      在徐麗萍看來，遙感AI技術一旦可以穩(wěn)定做到針對特定地物目標的精準識別，便可以迅速拉動政務市場的存量需求，以及挖掘更多的新需求，并實現(xiàn)遙感政務服務的進一步精分。但從目前世景與AI合作伙伴的實踐來看，她認為遙感AI技術在精度方面仍然還有可提升的空間。
 
      徐麗萍認為，機會將留給市場中提供AI技術并對遙感行業(yè)有極大興趣的企業(yè)。AI初創(chuàng)型公司，諸如商湯科技等大體量的深度學習公司，以及大型互聯(lián)網(wǎng)公司及泛IT企業(yè)，都有能力進入其中，并在遙感產(chǎn)業(yè)鏈涉及數(shù)據(jù)處理和應用的中下游位置，形成獨有的競爭力。這些公司參與其中的看點還在于，他們不僅可以對可見光影像進行基于AI的數(shù)據(jù)挖掘，還能滲透至更多波段的遙感數(shù)據(jù)，從而放大遙感應用的空間。
 
      但遙感AI技術當前所存在的瓶頸，同樣需要被客觀認知。
 
      正在向市場提供產(chǎn)品化軟件“簡譯”的專業(yè)遙感影像解譯服務公司治元景行，近年來也將他們的技術研發(fā)方向，延伸到了遙感AI。在創(chuàng)始人龍飛看來，遙感AI技術正觸達某個階段的天花板，其問題主要體現(xiàn)在AI深度學習技術所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡模型泛化能力，離完全自動識別提取地物要素還有一定的距離。
 
      由于模型泛化能力有限，一方面，從指定遙感影像中所訓練出來的模型，會在因光照不同、或存在季節(jié)差異的其他遙感影像中，變得難以適用，且尚未有有效辦法對此進行解決；另一方面，理想中的AI模型應該是訓練更多的遙感影像，就可以使識別的精度有效提升，但實際情況是，雖然這種模型對各種數(shù)據(jù)的適應性得到增強，但精度并沒有提升，甚至這種模型針對指定影像的識別精度，往往還不如只用這些指定影像自身提取數(shù)據(jù)所訓練出來的模型。
 
      對此龍飛認為，遙感AI在現(xiàn)階段尚不具備完全自動化去解決行業(yè)需求的能力，為了確保識別的精度，人工參與校驗始終是不可或缺的環(huán)節(jié)。
 
      但他同樣認為，遙感AI現(xiàn)在可以部分做到針對特定地物的常態(tài)化監(jiān)測，這樣的能力，或已經(jīng)開始對遙感應用市場產(chǎn)生積極的影響，以往主要受制于人力成本而難以得到快速發(fā)展的遙感應用服務，也將隨著自動化能力的提升和成本的降低，而被新老市場所接受。
 
      提供了InSAR衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)及相關應用服務的企業(yè)東方至遠科技，目前正在對接、并計劃參與到例如阿里云這樣的行業(yè)生態(tài)之中。作為多元化遙感數(shù)據(jù)中的一種，InSAR遙感數(shù)據(jù)正在走出學術界的象牙塔，并已面向地質(zhì)災害的觀測和預警，以及針對城市建筑基礎設施的形變風險監(jiān)測，提供市場化的服務。對InSAR遙感數(shù)據(jù)中的規(guī)律、現(xiàn)象、趨勢的挖掘，實現(xiàn)以AI化為目標的數(shù)據(jù)自動化處理，是東方至遠的技術研發(fā)方向。
 
      東方至遠創(chuàng)始人兼CEO李吉平提到，InSAR數(shù)據(jù)應用正處于市場培育階段，但團隊在產(chǎn)品和服務層面加大對AI技術的研發(fā)投入，可以加快海量、長時序的InSAR數(shù)據(jù)和具體應用中專業(yè)知識結(jié)構(gòu)的整合進程，并使結(jié)合的成果，能快速在市場中得到使用，從而提高市場、特別是當前所聚焦的政府服務市場對于InSAR遙感服務的認知度；InSAR遙感服務本身，還有望通過AI的賦能變得更物美價廉。
 
      在李吉平看來，AI對于遙感服務和市場雙輪驅(qū)動的利好，已經(jīng)有目共睹。在政府需求放緩的態(tài)勢中，AI在效能和成本方面所體現(xiàn)的優(yōu)勢，仍然使市場的供給側(cè)和需求側(cè)在合作中找到不可忽視的價值。而這樣的價值，也讓李吉平和越來越多的業(yè)內(nèi)從業(yè)者，都樂觀看待未來。