當遠在太空的衛(wèi)星與前沿熱門的人工智能技術(shù)“碰撞”，將擦出怎樣的高科技“火花”？

去年12月至今，一些科研院所和商業(yè)航天公司陸續(xù)推出人工智能遙感大模型，引發(fā)業(yè)內(nèi)關(guān)注。

中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機械與物理研究所圖像部主任孫海江說，遙感衛(wèi)星影像廣泛應(yīng)用于農(nóng)林生產(chǎn)、環(huán)境監(jiān)測、智慧城市、地理測繪、土地規(guī)劃等領(lǐng)域。隨著衛(wèi)星規(guī)模增大，全球每天獲取的觀測數(shù)據(jù)已經(jīng)開始以Pb量級測算。傳統(tǒng)手動、單一領(lǐng)域的遙感信息提取方法難以適應(yīng)海量遙感數(shù)據(jù)的快速解譯。并且，由于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的特殊性，其涵蓋了大量的地理、氣象、環(huán)境等多元信息。這些信息的高效利用也需要強大的數(shù)據(jù)處理能力和特征提取技術(shù)予以支撐。

人工智能技術(shù)的興起，讓行業(yè)迎來變革?！耙源髷?shù)據(jù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合的遙感大模型，推動了多元遙感數(shù)據(jù)的提取與識別技術(shù)發(fā)展?！睂O海江說。

長光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司農(nóng)林領(lǐng)域應(yīng)用負責人曲春梅以農(nóng)作物定損舉例，遙感衛(wèi)星拍攝農(nóng)作物后，需要經(jīng)歷人工標注指定范圍，通過衛(wèi)星遙感光譜分析技術(shù)判斷識別，經(jīng)過模型計算分析等過程。整個過程比人工查勘定損效率高，但依舊需要人工在地物分割、邊界精確等方面進行大量操作。

人工智能技術(shù)改變了這些現(xiàn)狀。人工智能遙感技術(shù)是指通過對遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的深度分析和學(xué)習，實現(xiàn)自動化識別分類地表特征，提高數(shù)據(jù)處理的效率和解譯的準確性。目前該技術(shù)有兩種實現(xiàn)方式，一種是衛(wèi)星上增加人工智能模塊，相當于為衛(wèi)星裝上一個擁有數(shù)據(jù)解譯能力的智能大腦；另一種是地面建立人工智能大模型，基于深度學(xué)習智能處理遙感衛(wèi)星影像。

“人工智能可以取代人力勾繪農(nóng)作物地塊，快速完成耕地識別，工作效率相比人工作業(yè)提升數(shù)十倍。”曲春梅說。

人工智能與遙感技術(shù)結(jié)合后，還可以實施目標識別和變化檢測等功能。試想，讓遠在蒼穹的衛(wèi)星“關(guān)注”一座大型工廠的建設(shè)。建設(shè)期間，無論是施工場地的大型機械運動軌跡，還是施工進展，都能被捕捉記錄。對比多日的施工數(shù)據(jù)，人工智能遙感技術(shù)還能自動分析當?shù)厥┕な欠裢瓿杉榷ㄓ媱?，明日還需再追趕哪些進度等。

通過高分遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測城市發(fā)展，有效指導(dǎo)城市規(guī)劃和管理，實現(xiàn)交通流量監(jiān)測、城市綠化覆蓋評估等。通過監(jiān)測作物生長狀況，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理，提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)。監(jiān)測森林覆蓋變化、水體污染等，為環(huán)境保護提供科學(xué)依據(jù)……細數(shù)人工智能遙感技術(shù)的作用，長光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司市場經(jīng)理馬鉷滔滔不絕。

談及未來發(fā)展，孫海江也充滿期待。在他看來，我國在星上智能處理和地面遙感AI大模型技術(shù)上同步發(fā)力，推進人工智能遙感技術(shù)發(fā)展，太空中的衛(wèi)星將變得越來越“聰明”。