迈入空间智能赛道的地理信息产业 | 全国测绘法宣传日特别策划
“画一张地图吧。”当你向最近颇受欢迎的 AI绘画工具输入指令，有着海量大数据储备的它会为你呈现什么？第一张图，是山川河流的自然风光；第二张图，是车水马龙的城市街景；第三张图则是略显抽象的迷宫拼图……但这些都不是能应用在地理信息上的地图。“类似的 AI大模型为我们提供了一种全新的工作、学习方式，但它依然是基于语义线性映射的文字推理思维方式。现实应用中的地图或者说地理信息则不一样，特别是‘智慧’级的应用，必须基于科学的、合规的空间智能技术。”中国地理信息产业协会地理信息安全技术工作委员会副主任委员、国家测绘产品质量检验测试中心（以下简称“质检中心”）研究员蔡艳辉说。近年来，人工智能、大数据、物联网等技术的深度融合，让地理信息智慧走向了空间智能。不少业内专家认为，以测绘地理信息为基础的空间智能技术的创新与应用，本身就是人工智能技术的具体体现，未来对人工智能技术的依赖将会进一步加深。空间智能时代来临，测绘地理信息产业将迎来哪些新的机遇和挑战？
8月23日，自然资源部举行例行新闻发布会，部国土测绘司相关负责人介绍，日前印发的《自然资源部关于加快测绘地理信息事业转型升级更好支撑高质量发展的意见》提出，加快推进测绘地理信息事业理念创新、管理创新、技术创新、服务创新，确定了“为数字中国建设打造统一的时空基底、为高质量发展提供丰富的数据要素保障、为地理信息产业发展营造优良环境、为构建新安全格局严守测绘地理信息管理底线”的工作方向。
在此背景下，如何将新一代人工智能理论技术与测绘地理信息相结合，不仅是一个重大的挑战，而且是一个难得的机遇。
“测绘地理信息领域的新技术、新产品层出不穷，转型升级、跨界融合、创新发展成为关键词，从基于位置服务（LBS）到智能城市、从智慧城市到地理信息智慧，以及近些年提出的空间智能，测绘地理信息的创新伴随着人工智能的发展。从海量地理信息数据中更加高效地发现、挖掘深层次、高价值的信息和知识是当前的主要命题。”蔡艳辉说。
如今，在政府管理、防灾减灾、共享经济、智慧出行、物流快递等数字化应用场景中，测绘地理信息作为地理空间基底和数据融合平台所扮演的角色愈加重要。
自动驾驶地图、智能汽车基础地图等是当前热议度较高的话题。北京市东南五环外的亦庄自动驾驶示范区如今正发展为我国无人驾驶的智能交通高地。
无人驾驶是“炒概念”还是真靠谱，近日，记者前往亦庄自动驾驶示范区一探究竟。
按照打车软件的预约时间，记者前往上车点，几分钟后，一辆无人驾驶的小轿车平稳地停在记者身前。扫码开门，系好安全带，车辆缓缓启动匀速前行。
为了“考验”这辆无人驾驶汽车的应变能力，记者选择人流较大的商业购物街区为终点，其间会经过环岛、医院等路况复杂的地段。
通过16个红绿灯路口，完成3次变道，绕过1次障碍物后，记者所乘坐的无人驾驶汽车在预计时间内按照规划路线抵达终点。全程没有急停急刹，无人驾驶的“车技”值得点赞。
自然资源部地理信息管理司相关负责人介绍，2019年，自然资源部会同工业和信息化部、北京市人民政府签署《关于车联网（智能网联汽车）和自动驾驶地图应用试点的合作协议》，支持北京在亦庄开展自动驾驶地图测试区建设。
短短3年多时间，无人驾驶车、无人零售车、无人快递车、无人小巴士在亦庄自动驾驶示范区内有序运营。据统计，目前示范区入网车辆达500余辆，地图显示700多个运营站点，累计自动驾驶里程超1450万公里。某网约车软件技术人员告诉记者，大家使用软件时，通过手机发送用车信息后，平台会根据手机自带的 GPS锁定使用者起点及终点的空间坐标和时间基准，查找附近可使用车辆，规划行程路线，并预估路费。相较于普通的导航地图，用于自动驾驶场景、自动驾驶系统的高精地图，在空间智能领域表现得更为出众，其精度更高，数据维度更多，定位也更加精准。
智能网联汽车自动驾驶地图基础平台产业联盟秘书长冯昶认为，高精度地图绘制以及自动驾驶技术所需的环境感知、行为决策等，高度依赖影像数据、卫星导航定位、惯性导航、激光雷达点云数据等空间智能地理信息数据，还要与其他类型数据或技术相结合。
在他看来，正是测绘地理信息技术与智能网联技术的碰撞，孕育出了“众源更新”技术，它是汇聚了车端、路侧、市政交通等各方面数据，基于 AI多源数据融合的一种算法，可以高效快速地生产并满足高等级自动驾驶所需的地图数据。
但我们也要清醒地意识到，自动驾驶高精度地图所需的地理信息数据，与国家安全密切相关，这就要求地图数据发布前经过严格审图流程，确保国家地理信息安全。从这一角度来看，自动驾驶示范区的建设也是测绘安全管理和行业市场需求间的探索。
北京百度智图科技有限公司总经理刘玉亭认为，随着智慧物流、共享出行、高等级自动驾驶等人工智能技术的发展，时空大数据的市场需求越来越大，对时空大数据的采集、传输、存储安全保障提出了新的要求。
“我们在 AI技术的应用中，采用了数据脱敏、传输加解密等技术，也积极参与相关的行业标准和规范制定。保障地理信息安全是企业的责任，地理信息行业的新兴技术发展需要时间和空间的检验，企业通过测试研究为政府提供监管技术保障，政府设立试验区让企业探索尝试，政企携手共同实现‘小步快跑’，保障时空大数据赋能千行百业安全应用。”刘玉亭说。
挑战，一方面来自对技术的不断创新与应用。另一方面，则对严守测绘地理信息安全底线提出了更高要求。2022年4月，安徽省合肥市自然资源和规划局公布行政处罚：安徽两家公司分别上线“一起看地图”App、“天天看地图”App，均存在违法为用户提供在线地图浏览、简单地图标注并收取会员费的行为，责令停止违法行为，没收违法所得，并处测绘约定报酬一倍的罚款。
2022年5月，北京市规划和自然资源委员会公布行政处罚结果：北京某公司因涉及“在六寸地图网站及 App登载未送审地图”的违法事实，予以警告，处罚款人民币10万元。
“空间智能的飞速发展，给测绘地理信息安全带来前所未有的挑战。”蔡艳辉表示，高精地图、自动驾驶等新技术、新产品、新服务的迭代均依赖高精度坐标、高清影像等数据支持，这类测绘地理信息数据的内在高价值性决定了其一旦遭到泄露、篡改或是非法使用，会对国家安全、公共安全、个人隐私等造成重大影响。
2020年，自然资源部、国家保密局印发《测绘地理信息管理工作国家秘密范围的规定》，提出测绘地理信息管理工作国家秘密等级，并明确了测绘地理信息管理工作国家秘密的事项名称、密级、保密期限、知悉范围等。为更好推进地理信息社会化安全应用，2021年，自然资源部办公厅印发《关于推进地理信息保密处理技术研发和服务工作的通知》，提出支持各地针对矢量数据、栅格数据、三维模型、实景数据以及导航电子地图（含智能汽车基础地图）等涉密地理信息，研发对其空间位置、精度、属性内容及其相互关系等全部或者部分进行保密处理的技术方法。8月29日，是我国第20个全国测绘法宣传日，主题为“规范使用地图一点都不能错”。国家安全无小事。作为承担地理信息安全检测相关工作的“国家队”，质检中心在维护国家地理信息安全方面有着不可替代的作用。“相较于测绘产品事前审查的‘把关人’，我们更多地是在测绘地理信息安全监管方面扮演‘质量坚守者与消费保护者’的角色。”蔡艳辉说。在他看来，推进测绘地理信息数据产权、授权和安全治理等基础制度创新建设，推广安全可信的地理信息技术和设备，健全基础测绘和重大测绘项目的数据安全保障措施，强化测绘地理信息安全监管的方方面面，缺一不可。近年来，质检中心作为我国地理信息安全检测与评估能力建设的重要支撑部门，紧跟地理信息“智慧”应用走向，在地理信息数据安全脆弱性、数据安全风险多目标分析等方面开展探索研究，提出了一系列创新技术方法，在地理信息数据安全检测、地理信息安全技术成熟度评估、地理信息保密处理技术认定、自动驾驶数据安全分析等方面提供了较好技术支撑。在地理信息的生产加工端，数据采集处理方面的保密工作也不容忽视。“我们的内部数据中心设立了保密区域，所有涉密数据都要在合规环境进行加工处理。”四维图新副总裁张建平表示。经过脱敏、加偏、编译、审图等一系列环节，才会对客户交付最终成果。“地理测绘信息应用技术要适应人工智能时代的发展趋势，我们要把握好发展应用与信息保密的平衡点，如此才能处理好测绘成果与经济建设之间的关系。”张建平说。
面对数据体量激增、技术应用需进一步融合发展、构建新安全格局等问题，如何开展空间智能技术、产品、应用等科研攻关，助推时空大数据产业的高质量发展，成为当下地理信息领域的“发展之问”。
时空大数据意味着什么？“我们可以将其理解为地理空间大数据的升级版。”蔡艳辉说。时空大数据包含了时间、空间、专题属性等三维信息。
业内普遍认为，同地理信息产业相比，时空大数据产业内涵更宽泛，规模更大，类型更具多维性和多样性，知识更密集，速度更快，产品更加多样化和个性化，应用领域更加广阔，是一片充满发展前景的“蓝海”。
当时空大数据“邂逅”AI，又会碰撞出怎样的“火花”？
2022年1月，质检中心、北京百度网讯科技有限公司、土豆数据科技集团有限公司在北京共同成立时空大数据 AI研究院，三方发挥各自技术与能力优势，构筑全场景的时空信息AI服务能力，助推时空产业的高质量发展。
“我们的目标是挑战时空大数据的数据质量和数据可靠性难题，为地理信息社会化应用架起快速通道。希望通过整合各方资源，以 AI为核心生产力打造云原生时空信息服务的基础设施，便捷、高效、普惠地提供全在线、全链路的时空信息服务。”蔡艳辉表示。质检中心将结合其承担的时空信息相关标准、规范编研项目，开展时空大数据质量、可靠性和安全性相关课题研究，为时空大数据全生命周期应用的可信性和可靠性提供保障。
刘玉亭介绍，AI研究院的成立，是面向自然资源管理、智慧城市建设以及时空产业各类应用场景的需求，构建能够真正映射现实物理世界的数字孪生时空底座，赋能各行业领域的数智化转型升级。以百度地图服务为例，其北斗高精定位服务日调用量超5000亿次，累计服务超过60万个移动应用。同时，实现了96%的数据加工环节 AI化，覆盖道路里程达1200万公里。2022年2月，自然资源部办公厅印发《关于全面推进实景三维中国建设的通知》提出，实景三维通过“人机兼容、物联感知、泛在服务”实现数字空间与现实空间的实时关联互通，为数字中国提供统一的空间定位框架和分析基础，是数字政府、数字经济重要的战略性数据资源和生产要素。
2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出到2025年，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放，数字经济发展质量效益大幅增强，政务数字化智能化水平明显提升，数字社会精准化普惠化便捷化取得显著成效，数字生态文明建设取得积极进展，数字技术创新实现重大突破等。
时空大数据产业这片“蓝海”有了指路“灯塔”。
中国工程院院士王家耀告诉记者，人工智能是地理信息产业融合升级的核心驱动力，时空大数据是测绘地理信息产业融合发展的必由之路，而算法则是用好大数据和人工智能计算能力的关键。在人工智能算法、时空大数据、计算能力“三驾马车”的驱动下，地理信息产业到时空大数据产业的转型升级必将加速实现。
先行者已然登船，劈波斩浪勇立潮头需要多方智慧。
2023年6月，2023年度地理信息软件技术大会在京举办。专家学者在探讨空间智能技术的创新与应用的同时，也提出了困惑：地理现象在空间上存在异质性，地学大模型的泛化能力和迁移能力尚有疑惑待解，特别是对识别构成复杂、非线性的地理信息，构建大模型还面临巨大挑战。
如何对多模态、多元地理空间大数据更好地进行融合训练，成为摆在专家、学者面前的重要难题。
中国国土勘测规划院院长冯文利提出，当前针对实现精准和高效的国土空间管控，不仅需要对空间数据的快速处理，还需要精准分析。希望能借助人工智能技术，实现以人工智能为主、实地调查为辅工作模式的转型。
美国威斯康星大学长聘副教授、国际华人地理信息科学协会理事会主席高松认为，在一个区域特定时段训练的模型，被迁移到另一区域和新的时间阶段，就现有研究结果来看，具有地理空间相似性区域的模型表现较好，但如果环境影响因子不相似，其表现就较差。用全球尺度数据训练的地学空间大模型或许能解决空间异质性的问题。
今年“七下八上”防汛关键期，从东南沿海到北方内陆，遭遇了多轮极端强降雨天气。地质灾害隐患点在哪里？何时可能会发生？这两大困扰地质灾害防治人员的痛点，或许可以从时空大数据产业中寻求帮助。
近年来，基于实景三维建设趋势，业界正在探索利用光学卫星遥感、InSAR、机载 LiDAR、无人机摄影测量、航空物探、SLAM、多波束等多种技术手段，构建“天—空—地—内”全时空实景三维地质灾害防治体系，让人们看到了难题破解的曙光。
目前，“天—空—地—内”全时空实景三维地质灾害防治体系已在四川、贵州、甘肃、云南、陕西、西藏等省份开展应用实践。未来，该体系还会在地震预报、矿山边坡监测等方面发挥作用。
王家耀表示，地理信息产业作为处理位置数据的核心产业，可以积极推动其基于“通用时空大数据平台+”模式深度融入数字产业化、产业数字化、数字化治理与数据价值化领域；积极融入自然资源管理工作整体布局，主动引领以地理信息为基础的新型智慧城市、实景三维中国、新型基础测绘建设；推进地理信息产业向全产业链发展，扩大地理信息产品供给面，加大地理信息消费级产品研发，鼓励新应用、培育新市场。让地理信息产品通过生态建设、智慧管理、数字经济服务国家战略并惠及全社会。