摘要:近日在第十五届中国国际航空航天博览会上,出现一款融合了AI技术的卫星在轨智能处理系统。而此前,在9月,成都一家企业研发的全球第一颗AI大模型科学卫星成功发射。业内普遍认为,“商业卫星+AI”已成为行业发展趋势。
川观智库研究员 黄爱林
商业卫星的AI“含量”正在上升。
近日在第十五届中国国际航空航天博览会上,出现一款融合了AI技术的卫星在轨智能处理系统。而此前,在9月,成都一家企业研发的全球第一颗AI大模型科学卫星成功发射。业内普遍认为,“商业卫星+AI”已成为行业发展趋势。
国家航天局总工程师李国平在公开演讲中提到的一组数据显示,我国商业航天企业已达500家,其中9成以上企业分布在卫星领域。卫星又包含通信、导航、遥感和科研四类,遥感卫星被认为是第一个实现全链条商业化的产业。目前我国在轨商业卫星492颗,其中商业遥感卫星有340余颗,遥感卫星被认为是商业航天产业中最具商业价值的赛道。
围绕AI给商业遥感卫星行业带来的变化以及行业痛点,川观智库对话西南首个商业遥感卫星星座“天府星座”的投资运营方——环天智慧科技股份有限公司(以下简称环天智慧)副总经理杨振宇,以及首颗“四川造”SAR遥感卫星“涪城一号”的研发设计方——绵阳天仪空间科技有限公司(以下简称天仪研究院)副总裁杜志贵。
Part.1
赋能:“AI+遥感”,卫星开“天眼”
●效率提升,卫星遥感服务从相对滞后向快速甚至实时化转变
●推动应用,卫星遥感服务从小众需求走向大众应用
●优化定量,卫星遥感服务从“能看”走向“会算”
中国遥感卫星经过30多年的发展已取得明显成就,但还存在应用模式传统、商业化进程缓慢等问题。2023年,中国科学院院士、中国工程院院士李德仁在论文中提到,目前遥感信息服务的时效性、有效性和应用的广泛性尚不能很好地满足高时效用户和大众用户的应用需求。
但近年来随着AI技术的发展,这种情况有望改善。业内人士认为,将AI逐步与卫星融合,将给商业遥感卫星行业带来变革与转机。
受访者们均表示,最直接的变化就是效率提升。效率提升带来的最大改变是服务响应速度成倍加快,他们表示这一改变解决了传统遥感信息服务滞后的问题。针对一般的应用场景来说,过去遥感卫星的服务流程是用户向企业提交需求后,再经过“地面运控→天上卫星成像→地面站接收→数据中心处理分发→专业应用”等流程,用户可能要经过十几天甚至一个月的等待才能拿到数据,不能满足高时效性用户的应用需求。
时效性的提升在灾害应急场景体现最为明显。杜志贵告诉川观智库,过去公司为客户出具一份卫星水利报告需要6—12个小时,现在基本能缩短到1小时以内,卫星遥感服务从相对滞后向快速甚至实时化转变。
这一变化是因为AI的应用,让遥感数据处理从人工化走向流程化、智能化。具体体现在两个方面:一方面,传统遥感数据处理是将卫星拍摄的海量原始数据全部下传到地面后再进行处理,存在无效信息过多、海量数据下传耗时长等问题。对此,杨振宇表示,可以在卫星上加入AI模块,将卫星数据的生产和初筛放到天上,也就是星上智能处理,让海量大数据变为小数据。比如,过去卫星拍回的照片很多因为云层覆盖无法使用,现在可通过算法识别和筛选有云的照片,甚至可通过算法除云,同时有针对性地提取用户感兴趣的信息,只向地面传回有效数据,大大降低回传数据量。另一方面,传输回地面的数据同样可通过AI识别、分析和处理。杜志贵表示,AI做数据提取和分析,时效性和精准度更高,人力成本能节省不少。具体节约多少,杨振宇给出答案,比如用AI进行地块识别与分割以及农作物的识别,基本上可省掉70%的人力。
AI还可加速遥感卫星在各细分行业的应用,可促使卫星遥感服务从小众需求走向大众应用。卫星产业长期存在应用需求不足的问题,主要原因是大部分人不知道卫星能干啥。“卫星具有很高的认知门槛和使用门槛,很多人不知道如何将卫星和自身需求联系起来,所以卫星应用需求难以推开。”杨振宇坦言,正因如此,很长一段时间只有政府部门对卫星影像具有稳定需求。“卫星数据本身的价值是有限的,只有深挖应用,让卫星遥感和细分行业结合起来,才能找到更多用户。”在杨振宇看来,AI大模型为遥感卫星商用带来更多可能,AI能够处理和分析多种类型的遥感数据,为不同行业和领域提供更广泛的应用场景。例如,在城市规划、环境监测、灾害预警、农业管理等方面,AI大模型都展现了强大的应用潜力。
更重要的是,AI降低了卫星遥感终端用户的使用门槛。传统遥感信息服务模式主要是通过人工判读和半自动化软件协助,需要终端用户具有相关专业知识,使用门槛较高。“终端用户其实并不关心卫星影像具体是什么,他们只需要得到结论。”杜志贵说。随着AI算法的发展,AI解译能力已超越专业人员平均水平。北京空间科技信息研究所发布的文章显示,遥感行业应用端服务模式正在改变。一是应用终端呈现轻便化趋势,如打造能够随身携带的终端设备,将卫星应用融入智能手机、穿戴设备,用户使用更便捷;二是多样化卫星应用软件不断增多,操作更简单,信息呈现更清晰,能满足更多消费者使用需求。
对此,杜志贵举了一个例子。比如发生洪涝灾害时,客户最想知道的是洪峰到哪儿了、水淹到哪儿了、淹了多大面积等信息。这些信息只有通过卫星图片才能获取,之前是人工判读,现在可利用AI直接出具结果。同时,结合历史遥感数据和地形地貌等多元数据进行综合评估,AI可识别出哪些区域在洪涝灾害中更容易受到威胁,为救援工作及防灾减灾提供科学依据。AI赋能,不仅计算快速,而且准确性提高,将原本普通用户看不懂的卫星图像转化为大多数人都能理解的结论信息,降低终端用户的应用门槛。
除此之外,有了AI,卫星正从“能看”升级为“会算”,应用场景不断拓展,加速空间信息应用于众多行业。“AI让卫星更擅长定量服务。”在杨振宇看来,传统卫星更擅长做定性服务,也就是“能看”,而真正的定量服务要求“会算”。他举例说,如传统遥感卫星监测一块农田,可判别出农田位置、大小、栽种作物,对地块质量等级作出粗略的判断,只能实现部分定量工作,但随着季节更替或其他因素的微小变化,会带来算法的变化,导致传统遥感定量分析精准度不高,应用场景有限。随着AI的介入,大量数据样本和强大算力能力参与,让卫星模型的普适性和应变力更优秀,从算法层面解决实际问题,实现定量服务。现在,遥感卫星除了能提供农田基本信息外,还能判断出这块地农作物的长势、灾害情况和预期产量等信息,为农业决策提供支持。
Part.2
痛点:数据太稀缺,发展“卡脖子”
●卫星遥感数据资源稀缺已阻碍卫星AI模型发展
●高质量的标注数据是卫星AI模型训练的关键
●从卫星遥感数据标注到卫星AI模型训练任重道远
综合来看,AI主要在卫星数据处理方式和卫星应用两个方面带来显著变革,而这些都依托于卫星遥感数据。
卫星遥感数据稀缺是目前行业的痛点,这直接阻碍卫星AI模型应用的发展。中国测绘科学研究院燕琴院长在最新发布的论文中提到,AI遥感大模型走向规模化应用需要高质量的样本数据,目前高质量的遥感数据样本体量很小。
杨振宇告诉川观智库,一般做大模型,最基础都要过亿或者10亿的数据样本,通用大模型更需要百亿样本来训练。环天智慧在业内算是较早开始研发卫星大模型的,除了公司自身项目积累的数据样本,也有来自地方政府和行业提供的数据样本,即使这样公司也只有一两类数据样本量过亿。杨振宇坦言,他们的大模型算法放到不同的场景、地区,仍存在不适配的情况。
天仪研究院在国内最早成功发射并部署商业SAR卫星,是中国商业卫星赛道的头部企业,依然有数据样本不足的烦恼。杜志贵坦言,公司涉足AI的业务,主要集中于数据智能处理方面。因为目前SAR卫星的数据量其实不太够,所以暂未大规模涉足大模型领域。在近期商业智库机构泰伯智库的调研中提到,国内众多遥感应用企业一致认为当前市场缺少高分辨率、高质量的SAR卫星遥感数据,进而影响了应用服务的广度和深度。在2024珠海论坛商业航天发展论坛上,李国平建议放开国家卫星数据,盘活存量数据资源。
卫星遥感数据资源不足,其中数据标注是一大关键因素。作为AI训练的关键环节,数据标注不仅是连接原始数据与AI模型的桥梁,更是助力AI技术不断突破、应用拓展的“隐形英雄”,在推动数据资源汇聚、提升数据质量、盘活数据要素价值中发挥着重要作用。川观智库注意到,据公开信息,今年9月美国国家地理空间情报局(NGA)启动有史以来规模最大的数据标注计划,将耗资7亿多美元在未来几年内对该局掌握的图像和其他信息资源进行注释,用于训练AI和机器学习模型。
“AI训练一定要有大数据,大数据一定是标注后的数据。”杜志贵简单明了地指出其中的关键。美国之所以花重金进行数据标注,只因大量、准确的标注数据对于机器学习和模型训练至关重要。
卫星图像本身并不能直接被计算机理解和分析,需要大量人工对卫星图像进行信息提取。具体而言就是对遥感图像中的目标、属性、区域等信息进行标注,如用最小外接矩形框包住目标,并给目标赋予类别标签(如建筑物、道路、汽车、船只等),这些标注后的数据才能用于训练机器,以提高模型对遥感图像的识别和理解能力。
卫星遥感数据标注工作既要投入大量的人力资源和时间成本,又需要标注人员具备丰富的专业知识和技能,是一项兼具劳动密集型和知识密集型的工作。杨振宇认为,从卫星遥感数据标注到卫星AI模型训练仍任重道远,是个长期积累的过程,很难突然爆发或者突然有质的飞跃。
显然,数据标注已成为卫星应用发展的关键。在访谈中,川观智库注意到四川在卫星遥感数据标注领域暂未有较为突出的表现。今年5月,国家数据局发布承担数据标注基地建设任务的城市名单,全国仅7个城市入选,四川省成都市位列其中。通过任务的承担,或将有更多人关注卫星遥感数据标注,让四川卫星产业跑出“加速度”。
名词解释
遥感卫星:指利用遥感技术和遥感设备,对地球进行观测的人造卫星。
SAR卫星:载有合成孔径雷达(SAR)的对地观测遥感卫星的统称,通过向地面发射电磁脉冲,并接收这些脉冲从地面反射回来的回波,来实现对地面的观测。具有全天时、全天候观测,高分辨率成像和地表穿透能力强的特点。
商业遥感卫星星座:多个商业遥感卫星在特定的轨道上按照预定的轨道和时间分布进行部署,形成一个可以进行遥感数据的收集、传输和处理的卫星网络。
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