与非网 1 月 14 日讯,近日,美国政府对核心 IT 技术的出口政策进行了一番新的修订,根据这一规定,从美国出口的地理空间图像软件(Geospatialimagerysoftware,简称 GIS,必须经过申请许可才能输出到海外。这项措施涵盖了可以被传感器、无人机和卫星使用的地理空间图像软件。

 

 

业内人士告诉《证券日报》记者,地理空间图像的下游应用场景众多,包括智能化传感器、自动驾驶等下游软件应用的技术出口将或多或少会受到相关政策的一定影响。对于自动驾驶来说,如果在高精度地图、算法上有外购于美国厂商的软件应用,则也很可能受到一定限制。因此对于企业自身来说,拥有自上而下完整的自主技术体系至关重要。

 

不过,可以看到的是,一批拥有自主知识产权的国产替代产品企业已经在相应领域深耕多年。据四维图新(002405)方面向《证券日报》记者介绍,四维图新在高精度地图领域拥有丰富的地图数据及测绘经验,目前已经形成全自主的完整高精度地图工具链,能够以标准化、高品质量产自动驾驶地图产品。公司在围绕大数据和计算能力的主航道上,积累了近 20 年的全国高品质道路视频、图像数据,超过 30 万公里的全国高速道路高质量点云数据。除自身拥有专业的地图数据采集团队外,还包括了覆盖全国的合作伙伴数据和用户贡献数据。

 

业内人士指出,随着美国方面在高科技领域对中国软硬件限制政策的逐渐升级,在产业链条中真正拥有自主知识产权的企业竞争力将愈发突出。“四维图新将继续以优质的位置服务赋能客户、合作伙伴发展,致力成为出行领域的‘智能汽车大脑’”。四维图新方面表示。

 

AI GIS“三部曲”

大数据、物联网、人工智能、区块链、5G……不断涌现的新技术,为人们的生产、生活带去了更多可能。其中,凭借着独特的“智慧”,人工智能已然成为各行各业研究的新趋势,成为众多领域的新推力。

 

地理信息领域亦是如此。人工智能技术与 GIS 的技术融合,能产生出 1+1>2 的效果,未来拥有广阔的应用空间。

 

2018 年,超图在数据挖掘、自然语言处理和计算机视觉等三个方向上,对 AI GIS 进行了一定的探索。2019 年,超图进一步加深了在 AI GIS 领域的研发力度,推出了 AI GIS 技术体系,为用户带去了更加先进、更加智能化的解决方案。2019 GIS 软件技术大会上,超图集团总裁宋关福介绍了超图在人工智能 GIS 方面的最新进展。

 

融入 AI 的 GIS

1956 年 8 月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,众多科学家聚集于此。大家为会议讨论的内容起了一个名字:人工智能。因此,1956 年也就成为了人工智能元年。

 

基于当时的生产发展水平,人们发现,人工智能虽然美好,但实现起来确实有很多技术挑战,20 世纪 70 年代,人工智能进入到低谷。

 

1980 年,机器学习的出现,使得人工智能回到了人们的视线中。进入 21 世纪之后,深度学习出现,这项技术使得人工智能再一次被广为探讨和应用,特别是广为人知的 AlphaGO 打败人类围棋选手事件,将人工智能概念传播推向了新的高度,并把热度延续到了今天。

 

“人工智能成为当今最热门的技术,是经济和科技双重发展的结果。”宋关福说,如今,AI 技术已经应用于众多领域,正在给人们的生产生活带来巨大变革。“AI 的核心价值是什么?如果说工业革命核心价值是解放人类重复的体力劳动,那么人工智能就是解放了人类重复的脑力劳动。”

 

2018 年,超图就推出了一些 AI GIS 功能和应用。2019 GIS 软件技术大会上,超图正式发布了新产品——SuperMap GIS 10i,在该产品中增加了更多人工智能的算法和功能支持。超图提出的 GIS 软件技术体系也在原来“CCTB”四大技术体系(大数据 GIS 技术体系、新一代三维 GIS 技术体系、云原生 GIS 技术体系和跨平台 GIS 技术体系)的基础上,新增了人工智能 GIS 技术体系,进化成为“BitCC”五大技术体系。

 

解读 AI GIS“三部曲”

AI GIS 是什么?业内曾认为它就是 GeoAI,即融合 AI 的空间分析与处理技术。然而在需求不断推进技术发展的今天,AI GIS 的内涵进一步增多。宋关福对 AI GIS“三部

 

曲”GeoAI、AI for GIS、GIS for AI 逐一展开了解读。

第一,GeoAI。

当 AI 与 GIS“联姻”,GeoAI 就此“诞生”。GeoAI 是 GIS 与 AI 充分结合的产物,是充分融合 AI 的空间分析与处理算法。随着空间统计学、空间机器学习、空间深度学习的不断发展进化,各种分析算子不断提出,正在帮助人们解决越来越多的应用问题。

 

比如空间热点分析、空间密度聚类分析、基于森林的回归分析,可以帮助人们进行商业热点区域探查、住宅小区集聚情况分析、以及城市不同区域的房产价格推测。空间深度学习算子主要聚焦影像数据分析,提供目标检测、场景分类、二元分类、地物分类等功能,可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区等应用,可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

 

宋关福介绍,机器学习应用一般包括数据准备、模型构建、模型应用三个主要过程,超图 AI GIS 可以为用户提供完整的 AI 模型构建流程工具,更好地满足不同用户场景的 AI 应用需求。

 

第二,AI for GIS。

在 AI 赋能 GIS (AI for GIS)方面,宋关福用一系列 AI 应用做了精彩展示。比如利用 AI 进行空间数据属性采集,可迅速帮助城市管理人员完成对违章停车、小广告、乱堆物料、城市部件等信息的智能化采集,实时识别目标,高效采集数据,简化人工输入。

 

工作人员借助一台手机,装载一个二三维一体化移动 GIS APP——SuperMap iTablet,即可完成室内便捷测图,其背后是视觉融合惯导定位技术作为支撑,也是 AI 和 AR 与 GIS 结合的产物。语音 AI 操控、智能识别手势骨骼,更是可以达到“声”控和“身”控的效果。这一切的应用都基于 AI 技术,不断增强和完善 GIS 软件功能。

 

第三,GIS for AI。

GIS 也在持续赋能 AI。将 AI 识别结果在 GIS 中进一步处理与分析,可以带来很多新型应用。例如,结合了地理围栏实时告警技术和 AI 识别的交通流量监控,可用于交通数据监控、城管执法信息可视化,同时还可用于案件追踪、套牌车辆识别等各种应用。

 

AI GIS 不仅已经有了一些初步的应用,其技术体系也初具形态,如上图所示。

 

未来 AI GIS 会怎样发展?宋关福展示了一条 Gartner AI 光环曲线:横轴是成熟度,纵轴是显现度。他介绍,语音识别是最成熟的,自然语言处理和计算机视觉还在低谷期,机器学习和深度学习正在从过热期走向低谷期。此外,AI PaaS、边缘 AI、通用 AI 等技术还处于萌芽期,正在不断的发展和探索中。如下图所示。

 

宋关福解释,图中绿框内的技术跟 GIS 已经初步结合,构建了 AI GIS 的框架。未来 AI GIS 的发展还需要蓝框内的技术与 GIS 的进一步结合,“相信会产生更多的想像空间。”

 

尽管发展了几十年,但 AI 目前的应用还是聚焦具体问题,属于弱人工智能(Narrow AI),即针对特定问题场景进行 AI 算法设计和模型训练应用。未来,AI 要向着通用人工智能(Artficial General Intelligence,AGI)方向发展。

 

“未来也许会产生一种新的通用 AI 模型和方法,来丰富 AI GIS 的解决方案。”宋关福说,“AI 的路还很长,它还需要进一步发展,AI GIS 进化地理智慧才刚刚拉开序幕,精彩尽在未来。”