空间大数据产业还是一片“蓝海”

文／本刊记者 陈 杰

在人工智能、大数据等技术的加持和推动之下，互联网产业开始进入下半场，基于企业的to B服务的春天也正式到来。这一点从在AI和大数据技术诞生之前就能广泛提供一些数据服务的产业上更能得到验证。其中，商业气象服务和基于卫星遥感的空间大数据产来便是最为明显的代表。

两者都是传统产业+AI的产物但际遇却不尽相同，如果说在需求更加显化的商业气象服务市场在发展之初就进入白热化竞争的红海，那么门槛更高一些，市场需求还有待进一步拓展显化的空间大数据产业，则还处在一片蓝海之中。

纵深需求有待挖掘

空间大数据是将传统的卫星遥感数据辅以AI技术全新算法而来，是一种更加结构化的遥感大数据。在AI还未赋能产业之时，这些分散零散的遥感数据可利性并不高，是AI技术则使得对海量卫星遥感数据的自动化处理成为可能，从而成就了当前的空间大数据产业。

在国土资源监察领域，高分卫星影像分析已经是被广泛使用的技术，可以大大提高有关部门查证及执法的效率。此外，多光谱卫星影像数据也已经服务于水体污染识别等环境保护议题。而以InSar技术为代表的一系列雷达卫星遥感分析技术也已经在基础设施形变检测、沉降监测等领域证明了其巨大的价值。

“之所以我们大多数人感觉空间数据应用领域比较集中，主要是因为受限于当前的数据利用水平，空间数据对于终端应用的服务能力还不够，或者说不能完全满足终端行业的需求。”空间大数据平台大地量子CEO王驰表示，如果我们能够摸清终端行业的业务逻辑，并且用技术进步来促使数据产品满足行业需求，那么空间大数据技术的应用潜力必将被更好地释放出来，且这些需求的背后对应的都是智慧城市，智慧交通，智慧水利等更加巨大的市场。

从当前市场需求的反馈来看，基于卫星遥感的空间大数据的需求很多也很广，且这种需求很垂直很深，需要厂商应根据不同场景进行个性化的挖掘，这就考验行业从业者在AI算法模型上的功力了。国内目前有一些传统的遥感公司已经存在多年，但更多的新市场是伴随AI和大数据去做的更好，在这个模式上的公司其实大部分是创业公司，还没形成明显的格局。

“卫星遥感技术最大的优势是广阔的覆盖范围以及多样化的数据采集类别，而AI技术则使得对海量卫星遥感数据的自动化处理成为可能。”王驰表示，能看得见天空的地方其实就可以受益于空间大数据。未来，包括大地量子内的空间大数据服务提供商们完全能够为众多的行业提供丰富的空间大数据产品。

全球化是产业必然

AI人工智能技术正在深刻改变着大量传统产业的发展思路和方向。国内专业且传统的卫星遥感产业也随着AI技术的进步和应用的拓展，开始涌现出了一批以AI技术推动卫星遥感商业化落地的初创企业，大地量子只是其中的佼佼者之一。

据了解，成立才两年的大地量子主通过对海量卫星遥感数据进行整合，并结合人工智能技术对数据进行加工处理，目前已开发落地了基于API的空间数据平台，其中包括了作物识别、污染监控、大坝形变等一系列空间数据产品。而在商业落地方面，大地量子除了农业行业合作伙伴之外，还开拓了为国土空间规划、大坝形变、污染监控、金融等行业提供IT服务的合作伙伴。

“当前，空间大数据创业企业的数据来源主要来自于两方面，开源数据来源于比如NASA、中国航天等，这是全球主要潮流，对一些基础数据是公开的。除此之外，还有一部数据则是通过商业公司来获取。”王驰表示，这是一个注定需要国际合作才能形生态链的产业，对空间数据的开发既不完全是政府需要做的事，也不只是公司去做的事，而是需要产业链的融合。而从国家的角度来讲则更多应该关注平台搭建，创造政策条件和政策窗口去帮助商业公司做这些事。

根据美国忧思科学家联盟（UCS）数据，全球遥感卫星数量达到684颗，中国也有高分一号、高分二号、资源三号等国产高分辨率遥感卫星。这些卫星都会采集海量的遥感数据，只有将数据应用到行业中去，真正服务到行业客户才能发挥数据的价值。

“基于国内客户的需求，大地量子前段时间做出了全美大豆种植面积统计、自然灾害监测等关键大数据信息。”王驰不无骄傲的说，因为这一数据比美国农业部的相关数据还要早一天发布。

诚然，空间大数据产业的领域性质天然需要国际合作或竞争，而行业众业者做出的产品也需要面临和应对国际化的竞争。而从当前的行业需求高度强调数据实际服务能力来看，在考验行业企业AI核心算法的同时，也提升了行业门槛，让产业处在一种健康的“蓝海”环境中。