過去的幾年中,遙感產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生一些快速的變化。一直以來人工智能都在遙感領(lǐng)域有發(fā)揮著重要的作用,然而伴隨著AI的全面爆發(fā),遙感產(chǎn)業(yè)也開始蓄勢進取。 據(jù)SpaceNews報道,致力于人工智能的Orbital Insight 完成了5千萬美元的C輪融資,Descartes Labs完成3千萬美元的B輪融資, Ursa Space Systems完成7百萬美金A輪融資,Spaceknow完成A輪4百萬美元融資。 2017年度,在遙感數(shù)據(jù)人工智能領(lǐng)域的投資是非??捎^的。那么人工智能是否可以為空間數(shù)據(jù)帶來大的價值增長呢? 人工智能會否成為空間數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的最大助力呢? 可以說人工智能撬動空間數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)變局的要素看起來都越來越齊備了。首先是空間數(shù)據(jù)量的快速增長。Planet和Black Sky建設(shè)的空間微納衛(wèi)星集群在獲取持續(xù)增長的衛(wèi)星影像。這些擁有大量衛(wèi)星的數(shù)據(jù)獲取的企業(yè)自己其實也致力于AI的研發(fā)。所以開始有了足夠多的數(shù)據(jù)。 從而逐步開啟了空間數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品從衛(wèi)星影像向數(shù)據(jù)分析的信息轉(zhuǎn)變。關(guān)于這一趨勢的理解可以出門左轉(zhuǎn)看看我之前的文章:空間數(shù)據(jù)的流化,空間數(shù)據(jù)2.0的時代。
很多過去只是用來定性理解的內(nèi)容,現(xiàn)在在人工智能的驅(qū)動之下在逐步地走向數(shù)據(jù)化,達到一定的標(biāo)準(zhǔn)之后,就可以實現(xiàn)定量化的分析了。
由于這些數(shù)據(jù)與空間和時間的相關(guān)性,由這些數(shù)據(jù)所提取的空間信息就和空間上的經(jīng)濟活動高度地關(guān)聯(lián)起來。
這些信息一旦完成了持續(xù)、可信的圖像提取,就會成為高價值的資源,這也是基于AI對遙感數(shù)據(jù)的價值增長推動。
要想用戶數(shù)量增加不如讓用戶花更多錢 無論遙感數(shù)據(jù)的數(shù)量如何增長,實際上真正使用這些數(shù)據(jù)的用戶還是非常有限的。認(rèn)清這一點就不會錯誤的判斷潛在的用戶群。真正的價值增長不在于數(shù)量上的增長,而是找到更有價值的需求,并滿足這些需求。 經(jīng)過AI進行數(shù)據(jù)挖據(jù)后,實際上是可以服務(wù)的對象越來少,然而可以通過提升價值來產(chǎn)生更大的利潤。例如找到有長期穩(wěn)定高質(zhì)量需求的客戶,通過更加定制化的服務(wù)來提升等等。 當(dāng)然同時數(shù)據(jù)民主化也是非常重要的方向,也是為了在用戶數(shù)量上進行培養(yǎng),但是短期內(nèi)這并不是主要的增長點。 無人機消化掉的市場 顯然在很多更加細分的領(lǐng)域,無人機影像提供的服務(wù)也在發(fā)揮越來越大的作用。無人機隨時響應(yīng),高精度觀測的能力是衛(wèi)星難以比擬的。
尤其是在精細化的農(nóng)業(yè)和電力檢測等方面發(fā)揮的作用遠勝過衛(wèi)星可以發(fā)揮的作用。 但是很明顯,無人機消化掉的市場份額顯然本來也不是衛(wèi)星影像所擅長的領(lǐng)域。同時在大尺度的應(yīng)用上面還是主要依靠衛(wèi)星的影像數(shù)據(jù),所以現(xiàn)在看來還處于互相補充的關(guān)系,未來隨著業(yè)務(wù)的交叉,慢慢地也會產(chǎn)生競爭。 要使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值還有很多工作有待完成,但是毫無疑問的是在未來的一個十年里,這個產(chǎn)業(yè)充滿了機會。
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