用計(jì)算機(jī)和人工智能來替代讀圖員，把浩如煙海的遙感原始數(shù)據(jù)變成有用的知識(shí)，同時(shí)把遙感應(yīng)用引向普及和深入，甚至走進(jìn)普通民眾的生活，這是業(yè)界幾十年來的夢(mèng)想。人們?yōu)榇藝L試了很多算法和方法，但是要把它變成產(chǎn)業(yè)，變成行業(yè)和個(gè)人能夠使用的工具。卻是一項(xiàng)知易行難的工程。

　　判讀員不夠用了

　　從遙感圖像里提取信息，是遙感應(yīng)用和遙感產(chǎn)業(yè)的基本生產(chǎn)方式。在衛(wèi)星遙感發(fā)明出來以前，航空遙感是人們俯瞰地球的主要手段。那時(shí)的航空遙感相機(jī)都是用膠片作為記錄手段的。圖像判讀員們要對(duì)著這些照片做人工目標(biāo)判讀工作。衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)明和應(yīng)用，特別是傳輸性對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星的出現(xiàn)，讓這些傳統(tǒng)的判讀員們有了新的任務(wù)。

　　但是越來越豐富的圖像資源帶來了新的問題：判讀員不夠用。按照美國(guó)軍方的標(biāo)準(zhǔn)，一名合格的判讀員培養(yǎng)周期長(zhǎng)達(dá)八年之久。即使在技術(shù)人才最為充裕的美國(guó)軍隊(duì)和美國(guó)情報(bào)部門，也長(zhǎng)期面臨著判讀員嚴(yán)重匱乏的問題。所以大部分衛(wèi)星圖像——不管是數(shù)字的還是膠片的——從來沒有人看過。

　　同樣的問題也出現(xiàn)在民用領(lǐng)域，自從傳輸型遙感衛(wèi)星投入使用，衛(wèi)星遙感圖像的數(shù)量再也不受膠片攜帶量的限制。高分辨率衛(wèi)星的商業(yè)化和商業(yè)星座的普及，更是讓數(shù)字遙感圖像成了要多少有多少的海量資源。

　　僅僅從國(guó)內(nèi)而言，目前在軌運(yùn)行的就有國(guó)有制的資源、高分系列衛(wèi)星，以及商業(yè)機(jī)制的吉林一號(hào)星座和高景星座，更多商業(yè)星座正在籌劃和部署之中。判讀員不夠的問題，比以前更加突出了。

　　這形成了遙感應(yīng)用產(chǎn)業(yè)中最為薄弱的一個(gè)環(huán)節(jié)，龐大的資源和龐大的需求之間，靠極為有限的人力判讀環(huán)節(jié)維持著。產(chǎn)能不足必然會(huì)抑制需求，這也是遙感應(yīng)用市場(chǎng)一直沒有像位置服務(wù)及廣播電視那樣發(fā)展壯大的原因。

　　熬夜得來的驅(qū)動(dòng)力

　　國(guó)外遙感應(yīng)用界最近才把這個(gè)問題推向前臺(tái)。2017年9月，在歐洲咨詢公司主辦的“世界衛(wèi)星商業(yè)周”上，人們熱議的話題正是“對(duì)地觀測(cè)行業(yè)從銷售數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向銷售答案”。要從數(shù)據(jù)中取得答案，就不可能像傳統(tǒng)上那樣靠人力來分析數(shù)據(jù)，只能依靠人工智能和深度機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

　　在遙感產(chǎn)業(yè)界規(guī)模最大、名氣最大的數(shù)字地球公司，則把自己的業(yè)務(wù)全面轉(zhuǎn)向了亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司(AWS)，利用AWS所掌握的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)深度分析，服務(wù)于防務(wù)、情報(bào)、公共安全、測(cè)繪、環(huán)境保護(hù)、油氣勘探和導(dǎo)航等領(lǐng)域。這一連串的事件得到了國(guó)際航天媒體的廣泛報(bào)道。但是國(guó)外航天媒體所沒有報(bào)道的是，中國(guó)的商業(yè)航天創(chuàng)業(yè)者們不但很早就意識(shí)到了這個(gè)問題，而且表現(xiàn)出了更高的行動(dòng)力。

　　早在2006年，一家叫做航天星圖科技(北京)有限公司(以下簡(jiǎn)稱航天星圖)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，就啟動(dòng)了向遙感圖像智能處理進(jìn)軍的進(jìn)程。迄今為止，他們已經(jīng)開發(fā)出了五代產(chǎn)品，從GEOVIS 1到GEOVIS 5，智能化程度越來越高。在曙光超級(jí)計(jì)算機(jī)和智能計(jì)算基數(shù)的支撐下，這種產(chǎn)品平臺(tái)正在發(fā)揮著日益顯著的效能。不但如此，航天星圖還打算融合用戶的知識(shí)與力量，共同建立產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，開發(fā)GEOVIS平臺(tái)的應(yīng)用，共同把遙感數(shù)據(jù)中的信息變成對(duì)社會(huì)運(yùn)行有用的知識(shí)。

　　航天星圖并不是因?yàn)橥话l(fā)奇想才選擇了遙感圖像智能處理這個(gè)研究方向。早在21世紀(jì)初，國(guó)內(nèi)就開始采購(gòu)國(guó)外高分辨率商業(yè)遙感衛(wèi)星圖像。當(dāng)時(shí)這類衛(wèi)星圖像數(shù)量較少，而且應(yīng)用非常有限，用人力處理圖像還是可以接受的方式。

　　隨著圖像數(shù)量的增加和用戶任務(wù)的頻繁，人力處理的弊端越來越突出。航天星圖的幾位創(chuàng)業(yè)者當(dāng)時(shí)供職于中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所。這是中國(guó)第一個(gè)綜合型電子信息科學(xué)研究所，也是國(guó)內(nèi)航天遙感技術(shù)的領(lǐng)先單位。有關(guān)科研人員經(jīng)常為用戶進(jìn)行遙感衛(wèi)星圖像的處理工作。在遇到應(yīng)急任務(wù)的時(shí)候，就需要增加人手或者徹夜加班。創(chuàng)業(yè)者們逐漸萌發(fā)了用計(jì)算機(jī)來自動(dòng)處理圖像，提取目標(biāo)的想法。后來發(fā)生的一件事情堅(jiān)定了他們的認(rèn)識(shí)。

　　當(dāng)時(shí)，用戶要求從海洋遙感圖像當(dāng)中找到一條船的位置，而留給他們的時(shí)間只有一個(gè)晚上。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)為此組織了二三十人進(jìn)行圖像判讀，忙了一晚上之后，總算順利完成了客戶交付的任務(wù)。但這僅僅是一個(gè)用戶要找一條船而已，如果用戶需要找十條船、一百條船怎么辦?如果是一百個(gè)、一千個(gè)用戶同時(shí)下單怎么辦?很顯然，靠堆人力是不可能應(yīng)對(duì)爆發(fā)式需求的。

　　實(shí)際上，幾乎每個(gè)領(lǐng)域的遙感科研人員都遇到了這種問題。人們紛紛嘗試著計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理，進(jìn)行了大量的理論研究和算法編制，發(fā)表了大量論文。航天星圖的創(chuàng)業(yè)者們也不例外。為了提高生產(chǎn)效率，他們嘗試著利用計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)來對(duì)遙感圖像進(jìn)行粗略篩查。本著“寧可選錯(cuò)不可放過”的原則，先把所有疑似目標(biāo)都挑選出來，然后再由人力進(jìn)行精細(xì)的識(shí)別和選取。

　　這種方式提高了生產(chǎn)效率，也降低了工作人員的負(fù)荷，取得了初步的成效。但是這種粗略篩查，有著很高的虛警率。計(jì)算機(jī)經(jīng)常把小塊的云團(tuán)當(dāng)作海上目標(biāo)提取出來，也經(jīng)常把那些被云層遮蓋了一半的船只漏過。能不能更進(jìn)一步，消除計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別的虛警率呢?

　　這個(gè)時(shí)候，人工智能和深度機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用化階段。國(guó)際上這兩項(xiàng)技術(shù)的研究和應(yīng)用取得了很大的成效，一次次的人機(jī)對(duì)弈都會(huì)登上新聞?lì)^條。創(chuàng)業(yè)者們敏銳地意識(shí)到了深度機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)遙感產(chǎn)業(yè)的意義。

　　經(jīng)過艱苦的努力，團(tuán)隊(duì)將人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在計(jì)算機(jī)圖形圖像處理當(dāng)中，成功實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確率的圖像自動(dòng)識(shí)別和目標(biāo)提取，虛警率已經(jīng)降低到了人工分析的水平。

　　而且，計(jì)算機(jī)可以不眠不休地日夜工作，不會(huì)疲勞、不會(huì)厭倦，更不會(huì)像人類那樣為瑣事所困擾，這是人力永遠(yuǎn)無法相提并論的。遙感圖像智能處理技術(shù)終于取得了決定性的突破。

　　左圖為原始影像 ，右圖為提取結(jié)果(道路、建筑物、水體、植被)

　　會(huì)研發(fā) 也會(huì)應(yīng)用

　　技術(shù)成熟之后，就面臨著產(chǎn)品化和業(yè)務(wù)化的問題，然而中國(guó)科學(xué)院電子研究所是一家以科研為主要工作模式的學(xué)術(shù)型單位。對(duì)于這家研究所的科研人員來說，取得成果、發(fā)表論文是主要的考核模式，這與商業(yè)企業(yè)的運(yùn)行模式是不同的。

　　為了把計(jì)算機(jī)圖像自動(dòng)處理技術(shù)推向市場(chǎng)、廣泛服務(wù)于用戶，在中科院成果產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的大背景下，中科院電子所和中科曙光共同組建了航天星圖。電子所有圖像智能處理的技術(shù)積累，中科曙光有超級(jí)計(jì)算機(jī)和商業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，彼此促進(jìn)。經(jīng)過十余年積累，公司已經(jīng)在國(guó)防、交通、國(guó)土、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、城市管理等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了業(yè)務(wù)化運(yùn)行。這對(duì)于中國(guó)遙感乃至世界衛(wèi)星遙感產(chǎn)業(yè)來說，都是較為前沿的嘗試。

　　它的意義不僅僅在于將先進(jìn)技術(shù)投入商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，而且在于通過商業(yè)運(yùn)行獲得的投資和利潤(rùn)，反哺技術(shù)開發(fā)、反哺基礎(chǔ)理論突破，創(chuàng)建一種有示范價(jià)值的科研成果應(yīng)用和轉(zhuǎn)化機(jī)制。這對(duì)于遙感應(yīng)用和衛(wèi)星產(chǎn)業(yè)的所有領(lǐng)域，都有著推動(dòng)作用。