從2018年的中興事件，2019年的華為事件，再到2020年剛剛頒布的AI軟件禁令，地緣化的國(guó)際形勢(shì)，不斷將我們的目光鎖定在那些“技術(shù)敏感”領(lǐng)域。

這一次，被禁令捆綁在一起的是“AI”和“遙感”。

關(guān)心時(shí)事的朋友恐怕已經(jīng)知道了，根據(jù)美國(guó)聯(lián)邦政府文件的規(guī)定，被限制出口的是某些類(lèi)型地理空間圖像軟件的公司，其中受影響最大的就是無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

用美國(guó)國(guó)際戰(zhàn)略研究中心智庫(kù)的技術(shù)專(zhuān)家James Lewis的說(shuō)法，這是為了“阻止美國(guó)公司幫助中國(guó)制造更好的人工智能產(chǎn)品，以幫助其軍事力量。”

等等?人工智能與空間遙感技術(shù)加在一起，怎么就跟軍事有關(guān)了?

前不久美國(guó)就為世人演示了AI遙感的“新玩法”——地方最高指揮官蘇萊曼尼被精準(zhǔn)“斬首”，任務(wù)的執(zhí)行者甚至都不是人，而是一架 “收割者”無(wú)人機(jī)。遠(yuǎn)在千里之外的操作員投下了4枚“地獄火”，boom——

當(dāng)然，在中國(guó)乃至絕大多數(shù)國(guó)家，AI與遙感，更多地將與農(nóng)業(yè)、測(cè)繪、勘探、地圖軟件等應(yīng)用聯(lián)系在一起。那么，軟件出口的禁令，會(huì)給這個(gè)新興領(lǐng)域帶來(lái)“半導(dǎo)體式”的危機(jī)嗎?

鑄劍為犁：AI與遙感的時(shí)代情緣

“遙感”這個(gè)詞，想必絕大多數(shù)都不陌生。無(wú)論是活動(dòng)在海洋、深山、太空的工作者，還是每天在城市里啟動(dòng)導(dǎo)航和無(wú)人機(jī)的普通人，都離不開(kāi)遙感技術(shù)的支持。

而遍布海陸空的遙感監(jiān)測(cè)，并由此形成的“空間大數(shù)據(jù)”，也給人工智能提供了一份好工作。

為了讓大家更直觀地感受“AI+遙感”的技術(shù)能力，我們不妨引用“收割者”無(wú)人機(jī)的最近戰(zhàn)績(jī)，來(lái)解讀一下。

總體來(lái)看，AI在遙感領(lǐng)域的應(yīng)用，主要發(fā)揮了三個(gè)核心作用：

1、高強(qiáng)度、實(shí)時(shí)性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力

過(guò)去數(shù)十年的產(chǎn)業(yè)信息化進(jìn)程，讓遙感領(lǐng)域已經(jīng)基本完成了數(shù)字化和可視化。這也導(dǎo)致遙感數(shù)據(jù)的來(lái)源更加多樣，比如在執(zhí)行操作時(shí)，往往需要對(duì)攝像頭采集數(shù)據(jù)，低軌、高軌衛(wèi)星提供空間信息，分辨可見(jiàn)光、紅外光譜等多種光源，認(rèn)知復(fù)雜環(huán)境中的不同物體等等。

而人工智能算法的加入，則能夠幫助遙感系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)集成、分析、決策等一系列的工作，更高效地完成任務(wù)。

比如這次“收割者”無(wú)人機(jī)的操作員，就是通過(guò)衛(wèi)星回傳的高清熱成像畫(huà)面，對(duì)地面進(jìn)行監(jiān)控，將畫(huà)面通過(guò)衛(wèi)星實(shí)時(shí)回傳給地面站，確認(rèn)行動(dòng)目標(biāo)到位后，操作員快速按下發(fā)射按鈕，100%命中車(chē)體。如果無(wú)人機(jī)的算力達(dá)不到實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)、快速，恐怕也不會(huì)在瞬間完成“收割”。

“收割者”無(wú)人機(jī)的模擬檢測(cè)車(chē)輛演練

2、應(yīng)對(duì)復(fù)雜天氣和環(huán)境的高避障、自動(dòng)化作業(yè)能力

說(shuō)到無(wú)人機(jī)，我們知道自動(dòng)駕駛技術(shù)就依賴于微波雷達(dá)觀測(cè)，結(jié)合衛(wèi)星信息來(lái)進(jìn)行導(dǎo)航與避障，但在實(shí)際環(huán)境中，經(jīng)常會(huì)遇到各種各樣的意外狀況。像是衛(wèi)星又不太可能對(duì)一小時(shí)之內(nèi)的天氣現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)，這就會(huì)導(dǎo)致無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)時(shí)遭到風(fēng)雨等惡劣天氣。

一旦衛(wèi)星影像研究區(qū)域的云覆蓋率到了10%以上，就很難從中提取優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù);亦或是在復(fù)雜的區(qū)域如森林中飛行，如何保證對(duì)于快速變化進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估?

這些都需要人工智能的支持。比如選取一定的特征參數(shù)，訓(xùn)練天氣預(yù)測(cè)模型，讓人工智能提前指揮完成規(guī)避;再比如通過(guò)模型對(duì)物理特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，進(jìn)而認(rèn)知環(huán)境的發(fā)展變化，在空間導(dǎo)航、避障等方面實(shí)現(xiàn)更高的自動(dòng)化水平。

實(shí)際上，在“收割者”無(wú)人機(jī)身上，我們就能看到它對(duì)航路清除、監(jiān)視偵察、噪音排除等能力的加強(qiáng)。

其吊艙內(nèi)的高清熱成像攝像機(jī)和激光測(cè)距/照射機(jī)，加上智能飛行系統(tǒng)，能保證無(wú)論是白天黑夜，飛行在25000英里的高空，依然可以精準(zhǔn)抵達(dá)數(shù)百英里外的作業(yè)區(qū)域并順利執(zhí)行任務(wù)。

3.提高對(duì)人力難至地區(qū)的環(huán)境監(jiān)測(cè)、判斷、預(yù)警能力

人工智能在遙感領(lǐng)域的另一個(gè)價(jià)值，就是通過(guò)與無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)等傳感儀器相結(jié)合，可以賦予終端設(shè)備一個(gè)智慧的“大腦”，來(lái)代替人類(lèi)完成一些以前不可能達(dá)成的任務(wù)。

這點(diǎn)在“收割者”無(wú)人機(jī)上并沒(méi)有太大的體現(xiàn)，畢竟操作員可是24小時(shí)輪班在線監(jiān)督的。但在一些人跡罕至的領(lǐng)域提前部署搭載AI的衛(wèi)星遙感技術(shù)，能夠大大降低人工操作，對(duì)重大自然災(zāi)害等實(shí)現(xiàn)應(yīng)急觀測(cè)和預(yù)警。

比如中國(guó)資源衛(wèi)星的專(zhuān)業(yè)災(zāi)害檢測(cè)團(tuán)隊(duì)，就曾向向國(guó)土資源部、中國(guó)地震局、中國(guó)氣象局等20余家用戶單位，提供應(yīng)急服務(wù)數(shù)據(jù)3203景，平均應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間不超過(guò)1.5小時(shí)。在大家為澳洲持續(xù)數(shù)月的山火而揪心的時(shí)刻，或許未來(lái)人工智能可以為這個(gè)地廣人稀的國(guó)家提供另一種防災(zāi)思路。

說(shuō)到這里，可能大家已經(jīng)get到了“AI+遙感”的力量，既可以化為濃煙毀滅一個(gè)城市，也可以化為甘霖，普惠地球上的生靈。鑄劍為犁，或許才是科技的正確打開(kāi)方式。

AI禁運(yùn)：中國(guó)遙感產(chǎn)業(yè)會(huì)“地震”嗎?

說(shuō)完了AI與遙感技術(shù)的關(guān)系，該來(lái)聊聊，美國(guó)的AI軟件禁運(yùn)，到底會(huì)對(duì)中國(guó)的遙感事業(yè)起到多大的“打擊”作用?

目前來(lái)看，大家似乎在看戲吃瓜之后，已經(jīng)各回各家、該干啥干啥了。既沒(méi)有像半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)一樣被禁運(yùn)就啟動(dòng)“備胎”，也沒(méi)有聲嘶力竭地譴責(zé)追問(wèn)。

是AI軟件對(duì)遙感的作用不夠大嗎?

首先，禁運(yùn)的是自動(dòng)分析地理空間圖像的軟件，并不會(huì)很快帶來(lái)連鎖反應(yīng)。

這類(lèi)軟件的主要功能，是用于訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)自動(dòng)分析地理空間圖像和點(diǎn)云的地理空間圖像。比如說(shuō)識(shí)別車(chē)輛、房屋等目標(biāo)，能夠減少圖像在縮放、旋轉(zhuǎn)等操作時(shí)的像素變化……

美國(guó)工業(yè)和安全局的限制文件

總體而言，相關(guān)AI軟件的禁令，還不足以讓大家草木皆兵。

其核心原因，一方面來(lái)自于禁運(yùn)所導(dǎo)致的拉鋸戰(zhàn)會(huì)比較漫長(zhǎng)，所牽涉的利益群體也比較多。比如說(shuō)，這次禁令會(huì)影響一些使用相關(guān)軟件、在基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的航拍地圖、3D地圖等企業(yè)，因?yàn)槠渲杏性S多成品軟件是建立在AWS和GCP等直接提供地圖處理API的平臺(tái)上。

但在TensorFlow和pytorch上的開(kāi)源軟件卻并不受影響，相關(guān)企業(yè)、平臺(tái)、社區(qū)可以通過(guò)積極動(dòng)作來(lái)規(guī)避這一問(wèn)題。

最直接的例子，2018年10月，美國(guó)商務(wù)部就將海康、大華、科大訊飛、曠視、商湯、依圖等8家中國(guó)企業(yè)列入實(shí)體清單，規(guī)定英偉達(dá)、英特爾等公司不得出售芯片給這些公司。然而直至今日，中國(guó)依然是這些企業(yè)不可或缺的重要市場(chǎng)。

所以說(shuō)，這不是美國(guó)第一次限制技術(shù)出口，也不可能是最后一次。封著封著大家也都習(xí)慣了，自己的產(chǎn)業(yè)也發(fā)展起來(lái)了……只能說(shuō)，“川建國(guó)”名不虛傳。

當(dāng)然，更重要的是，軟件的“封鎖”，客觀上可能對(duì)中國(guó)的無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛企業(yè)的研發(fā)等，造成一定的“時(shí)延”。

但一來(lái)，空間遙感軟件想要和人工智能合體，有眾多要素，比如對(duì)高分辨率遙感影像波段組合的實(shí)踐積累，針對(duì)垂直領(lǐng)域的專(zhuān)屬芯片和數(shù)據(jù)集等等，這些都會(huì)影響AI在遙感領(lǐng)域的準(zhǔn)確性、可用性。

與此同時(shí)，中國(guó)自身在AI算法領(lǐng)域就有著足夠強(qiáng)的前期積累和研發(fā)優(yōu)勢(shì)，比如技術(shù)最好的無(wú)人機(jī)公司大疆DJI，在邊端側(cè)AI計(jì)算上發(fā)力的華為，自動(dòng)駕駛研發(fā)能力的百度，推出過(guò)遙感影像智能解譯解決方案的AI企業(yè)商湯等等，并不遜色的“軟實(shí)力”前，禁運(yùn)自然也就沒(méi)那么緊張了。

更關(guān)鍵的是，美國(guó)這次AI軟件禁運(yùn)還可能“傷敵800，自損1000”。

眾所周知，人工智能快速發(fā)展，離不開(kāi)開(kāi)放的氛圍和產(chǎn)業(yè)環(huán)境，軟件尤其依賴于開(kāi)源、信任、全球化的交流環(huán)境。

眾多美國(guó)產(chǎn)學(xué)界也需要中國(guó)力量來(lái)參與共建，這也是為什么，當(dāng)美國(guó)要求github對(duì)華禁止登錄時(shí)，對(duì)方甚至開(kāi)始打起了來(lái)中國(guó)開(kāi)子公司的主意。

畢竟中國(guó)作為人工智能研發(fā)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)鏈制造等都規(guī)模龐大的市場(chǎng)，對(duì)中國(guó)“不可見(jiàn)”也意味著“不可見(jiàn)”中國(guó)，只會(huì)加速催生出中國(guó)版的安卓、IOS、GitHub。

這也是為什么有網(wǎng)友說(shuō)這次空間地理軟件的禁運(yùn)，就像2000's的“強(qiáng)密碼出口禁令”，注定失敗。因?yàn)椤憧梢宰柚挂粋€(gè)擁有獨(dú)特技術(shù)的供應(yīng)商提供具有禁令的硬件組件，但你不能阻止整個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)傳播!

而巧合的是，這一次“知識(shí)”在中國(guó)，甚至不需要“出口”。

AI遙感：接下來(lái)需要走進(jìn) “無(wú)人區(qū)”

當(dāng)然，這也并不意味著中國(guó)的智能遙感技術(shù)就可以高枕無(wú)憂了。

盡管某一次軟件禁運(yùn)不會(huì)讓整個(gè)產(chǎn)業(yè)傷筋動(dòng)骨，但整體而言，遙感領(lǐng)域還有許多地方等待著我們?nèi)パa(bǔ)全。

比如說(shuō)，中國(guó)遙感領(lǐng)域的AI推理算法已經(jīng)有長(zhǎng)足的進(jìn)步，但專(zhuān)有的推理芯片卻依然掣肘，大部分還是采用英偉達(dá)等的通用計(jì)算芯片，這就導(dǎo)致特定領(lǐng)域架構(gòu)DSA可能會(huì)出現(xiàn)一定的效率差距，制程精準(zhǔn)度也需要提升，從而影響像“收割者”無(wú)人機(jī)這樣的高尖端遙感設(shè)備研發(fā)。

另外，前面提到數(shù)據(jù)之于智能遙感的重要性，而地理空間的眾多遙感數(shù)據(jù)是由衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)等協(xié)同提供的。這就對(duì)航空信息產(chǎn)業(yè)提出了一定的要求，來(lái)保證高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高光譜分辨率、高分?jǐn)?shù)據(jù)的體系建設(shè)，比如前不久北斗衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的成型，就對(duì)智能遙感有著重要長(zhǎng)遠(yuǎn)的意義。而更高精度、復(fù)雜性的遙感數(shù)據(jù)，則需要更強(qiáng)算力來(lái)進(jìn)行處理，進(jìn)一步要求國(guó)產(chǎn)半導(dǎo)體行業(yè)持續(xù)攻堅(jiān)。

此外，遙感技術(shù)也依賴于傳感器、監(jiān)測(cè)設(shè)備、無(wú)人機(jī)等領(lǐng)域的整體技術(shù)升級(jí)。比如MQ-9收割者在飛行途中就“幾乎沒(méi)有聲音”，這才能夠讓攻擊目標(biāo)不會(huì)事先發(fā)現(xiàn)。而目前來(lái)看，無(wú)論是衛(wèi)星遙感影像的應(yīng)用、人工智能的技術(shù)門(mén)檻，都缺乏足夠的相關(guān)專(zhuān)業(yè)人士助力，從影像采集、解譯、分析、訓(xùn)練等一條龍技術(shù)的迭代速度，還有待提升。

總而言之，當(dāng)遙感從靜態(tài)走向?qū)崟r(shí)，從孤軍作戰(zhàn)到與AI深度融合，未來(lái)我們還將看到更多造福人類(lèi)社會(huì)的創(chuàng)新。在這樣的趨勢(shì)面前，需要的不是盲目樂(lè)觀的“奧利給”，唯有眾志成城，篳路藍(lán)縷，以啟山林。