深入千行百業，AI遙感都能做啥？
作者 | 孫佳
編輯丨高岩
來源 | 野馬財經
人工智慧大模型引發的疊代之風從國外刮到國內以來，各家大廠都在摩拳擦掌，相關產品更是如雨後春筍般湧現。而作為頭部廠商之一，商湯科技（0020.HK）的一舉一動，自然也吸引著業界的關注。
近日，被譽為時空信息「科技創新風向標」的WGDC（全球地理信息開發者大會）2023在北京開幕。商湯在大會上展示了基於大模型體系下構建的遙感大模型，並發布了SenseEarth3.0智能遙感雲平台和「商湯地界」智慧遙感數據產品。
遙感技術有「天眼」之稱。簡而言之，在的幫助下，這種技術手段可以在遠距離對「照片」進行解譯和分析，定格地球上各種事物的形態與分布。而AI與遙感的結合，則可以大幅提升遙感影像解譯的處理效率，從而輸出更精細化、更準確且更加美觀的提取和解譯結果。在此基礎上，AI遙感可以在農業、綠色金融、自然資源、環保、城市治理等領域中，完成大量自動識別工作，縮短數據使用流程，降低人工消耗，從而更好幫助行業降本增效。
不過，AI遙感的應用也長期存在門檻高、成本高、數據來源多元異構化、解譯困難等問題，這成為了該項技術產生廣泛經濟效益的掣肘。
在此背景下，商湯發布的SenseEarth 3.0智能遙感雲平台及「商湯地界」智慧遙感數據產品，不僅能為傳統遙感應用市場提供更好的服務，也大幅降低了智能遙感的使用門檻。從而讓AI遙感下沉到各個產業細分場景中。
當各行各業擁有了「上帝視角」，世界會迎來怎樣的改變？
大模型優勢成就遙感應用新篇章
「在深度學習的重大突破之後，AI已經處於從1.0邁入2.0的拐點。」這是創新工場董事長兼CEO李開復在今年3月的判斷。
在李開復看來，AI 2.0可以克服此前單領域、多模型的限制， AIGC便是2.0時代的第一個現象級應用。以ChatGPT為例，其前身GPT-3模型使用了超過1750億個參數，訓練使用約45TB的數據，包含近1萬億單詞文本，約等於1351萬本牛津詞典。
這些數字，便是大模型成為主流路線在AI領域的驗證，而這正是商湯積累多年的領域。
早在2018年前後，商湯已經開始著手大模型初期需要的算力、算法、數據等籌備工作。2022年初，商湯AIDC正式啟動運營，AIDC是SenseCore商湯AI大裝置的重要算力基座，目前是亞洲最大的人工智慧計算中心之一。
在此基礎上，商湯的大模型已經在視覺感知、語言理解、內容生成、推理決策等多領域取得了眾多突破。
相比於國內外其他大模型，商湯建立的全棧大模型研發體系，憑藉多模態大模型的優勢，在視覺大模型取得了核心技術突破。
而商湯的AI遙感大模型，正是基於其通用視覺大模型構建的。有了通用能力的基礎，企業或開發者只需在預訓練模型基礎上進行微調，就能「出產」勝任具體場景任務的應用，如同工業化批量生產商品一樣，讓AI遙感實現簡單高效發展。
可以預見的是，AI遙感有著廣泛的應用前景，如可以用於地表覆蓋分析、地形分析、城市規劃、農業監測、自然資源管理等領域。其所帶來的更低成本、更高效能也將助力各行各業的數位技術升級和推廣。
遙感大模型的經濟價值
長久以來，遙感作為數據密集型業務，一直存在算力緊缺、無法釋放數據價值等問題。一幅標準影像圖往往就可達數十億像素，覆蓋上萬平方公里，僅憑之前的深度神經網絡模型來解譯難度頗大。而這也正是商湯構建AI遙感大模型的意義所在。
得益於與通用視覺大模型共享結構和參數，商湯AI遙感大模型在解譯精度和時間上都實現了突破。
具體而言，商湯AI遙感大模型已經實現了全國不同地物種類、不同影像類型、不同影像時間的高泛化能力，擁有先進的地物解譯能力和媲美人工標註的生成式圖斑效果，並涵蓋了46類語義分割、5類目標監測、4類變化檢測、2類超解析度算法。
效率上，過去處理25個不同的語義分割模型要25個單位時間，現在利用商湯AI遙感大模型只需要1個單位時間。精度上，其地物分割能力在百萬級圖斑驗證集上的平均精度超過80%，可直接滿足各類業務場景應用需求。
如商湯的耕地檢測模型，其地塊識別效果堪比人工勾繪，8小時可完成南方區域2000平方公里耕地識別，工作效率相比人工作業提升60餘倍；而商湯的農作物檢測模型，則可以在5小時內完成一個區縣農作物識別，工作效率相比人工作業提升5倍，且作業範圍越大提升效率越顯著。
值得注意的是，AI遙感的改變並不僅僅停留在天馬行空的數字上。此前衛星企業雖然也手握大量數據，但由於數據處理能力不足，通常只能面向政府客戶，整體變現能力較弱；但在以商湯為代表的服務商通過AI技術平台盤活數據資源，讓其成為普羅大眾也可消費的數據產品後，產業鏈已經隨之縮短，數據要素自身的價值也正在不斷放大。
目前，基於AI遙感大模型，商湯遙感業務已服務行業用戶超過2萬個，覆蓋自然資源、農業、金融、環保、光伏等行業。
特別是在被譽為「遙感百業之首」的自然資源領域，商湯AI通用變化檢測憑藉能力優勢，目前已在包括浙江、廣東、廣西、雲南、貴州等在內的超14個省市自然資源執法監察中廣泛應用，幫助用戶提升工作效率3-5倍。
除此之外，商湯AI遙感大模型在非農非糧監測、糧食安全監測、光伏屋頂普查、綠色金融、裸地揚塵等領域也已落地應用。
不難看出，AI遙感大模型基於其對目標場景的精準識別，已經擴展出了豐富的應用領域。在這對「天眼」下，小到一株作物，大到一片耕地、一座城市，都能一覽無餘。有了這項工具的輔助，農戶能管控糧食生產，商家能篩選合適的位置資源，管理者能掌握城市的建設情況……只要存在地理信息的場景，AI遙感均能覆蓋，並提供高質量解譯服務，助力各行業用戶降本增效。
當遙感不再遙遠
改善了對信息的識別精準度之後，如何降低用戶的使用門檻成為了行業接下來考慮的重點。畢竟即使有好的產品，如果得不到用戶的青睞，也無法形成商業閉環。
不過，由於遙感應用極為豐富和多樣，且數據來源多元異構化，想要做到這點並非易事。
在這方面，本次商湯伴隨SenseEarth 3.0平台推出的「商湯地界」數據產品DaaS（Data-as-a-Service數據即服務）服務，或將給行業帶來新的啟示。
具體而言，「商湯地界」除了提供傳統遙感影像以外，還提供成套的結構化矢量數據，能非常直觀的看到各類地物的情況，可直接用於分析，幫助用戶解決業務問題，大幅降低智能遙感的應用門檻。
同時，源於AI遙感大模型強大的分析能力，SenseEarth 3.0平台還提供超30種智能遙感分析算法，覆蓋地物分類、變化檢測、目標識別等應用場景，並具有豐富的地圖、圖表、文字、時間軸等應用組件，支持可視化自由布局。藉助這些工具，用戶可實現自然資源、農業、新能源等不同業務系統的搭建。
目前，平台已上線超120+個「商湯地界」數據產品，總面積達87146平方公里。此外，商湯預計將於今年年底發布覆蓋全國的「商湯地界」數據產品。
值得注意的是，如今隨著空間基礎設施建設不斷完善，地理信息產業正成為國內數字經濟新的增長極。在此背景下，其中的衛星遙感服務產業自2014年至今迎來了一系列政策支持。
如2022年6月，國務院在《「十四五」國家應急體系規劃通知》中提到，要穩步推進衛星遙感網建設；今年2月，國務院更是在《數字中國建設整體布局規劃》中明確提出，要加快構建智慧高效的生態環境信息化體系。
優良的政策環境疊加政府部門農林水科目的支出的穩定增長，都為衛星遙感服務行業的發展打下了堅實的基礎。
更重要的是，隨著大模型深入行業，其還會變得更加「聰明」。華金證券就指出，長期來看，以 GPT 為代表的大模型隨著海量數據的訓練不斷湧現出新的能力，遙感數據天然具備規則標準、質量較高、可不斷累積等特點，在經過AI訓練後有望形成新的價值。
對於商湯而言，其模型在接入更多客戶、合作夥伴後，會產生更高質量的數據，這些數據循環後會再回灌到模型，使模型再次疊代，形成一個良性的循環。
每一次智能技術水平的飛躍都帶來社會生產力的巨大進步，如今AI遙感已展現了「飛入尋常百姓家」的勢頭。可以想見，未來其會在造福城市建設與社會民生，推動經濟結構轉型升級的過程中起到重要作用。
你對遙感有怎樣的認識？自己的工作是否能與AI遙感相結合呢？歡迎評論區留言討論。