美国AI软件禁令后,中国遥感如何挣脱“捆绑”

美国AI软件禁令后,中国遥感如何挣脱“捆绑”

时间:2020-03-24 15:22 作者:admin 点击:
阅读模式 [ 亿欧导读 ] 当遥感从静态走向实时,从孤军作战到与AI深度融合。

图片来自“123RF”

从2018年的中兴事件,2019年的华为事件,再到2020年刚刚颁布的AI软件禁令,地缘化的国际形势,不断将我们的目光锁定在那些“技术敏感”领域。

这一次,被禁令捆绑在一起的是“AI”和“遥感”。

关心时事的朋友恐怕已经知道了,根据美国联邦政府文件的规定,被限制出口的是某些类型地理空间图像软件的公司,其中受影响最大的就是无人机、自动驾驶等领域。

用美国国际战略研究中心智库的技术专家James Lewis的说法,这是为了“阻止美国公司帮助中国制造更好的人工智能产品,以帮助其军事力量。”

等等?人工智能与空间遥感技术加在一起,怎么就跟军事有关了?

前不久美国就为世人演示了AI遥感的“新玩法”——地方最高指挥官苏莱曼尼被精准“斩首”,任务的执行者甚至都不是人,而是一架 “收割者”无人机。远在千里之外的操作员投下了4枚“地狱火”,boom——

当然,在中国乃至绝大多数国家,AI与遥感,更多地将与农业、测绘、勘探、地图软件等应用联系在一起。那么,软件出口的禁令,会给这个新兴领域带来“半导体式”的危机吗?

铸剑为犁:AI与遥感的时代情缘

“遥感”这个词,想必绝大多数都不陌生。无论是活动在海洋、深山、太空的工作者,还是每天在城市里启动导航和无人机的普通人,都离不开遥感技术的支持。

而遍布海陆空的遥感监测,并由此形成的“空间大数据”,也给人工智能提供了一份好工作。

为了让大家更直观地感受“ AI+遥感 ”的技术能力,我们不妨引用“收割者”无人机的最近战绩,来解读一下。

总体来看,AI在遥感领域的应用,主要发挥了三个核心作用:

1、高强度、实时性的多源异构数据处理能力

过去数十年的产业信息化进程,让遥感领域已经基本完成了数字化和可视化。这也导致遥感数据的来源更加多样,比如在执行操作时,往往需要对摄像头采集数据,低轨、高轨卫星提供空间信息,分辨可见光、红外光谱等多种光源,认知复杂环境中的不同物体等等。

而人工智能算法的加入,则能够帮助遥感系统提升数据集成、分析、决策等一系列的工作,更高效地完成任务。

比如这次“ 收割者 ”无人机的操作员,就是通过卫星回传的高清热成像画面,对地面进行监控,将画面通过卫星实时回传给地面站,确认行动目标到位后,操作员快速按下发射按钮,100%命中车体。如果无人机的算力达不到实时、精准、快速,恐怕也不会在瞬间完成“收割”。

“收割者”无人机的模拟检测车辆演练

2、应对复杂天气和环境的高避障、自动化作业能力

说到无人机,我们知道自动驾驶技术就依赖于微波雷达观测,结合卫星信息来进行导航与避障,但在实际环境中,经常会遇到各种各样的意外状况。像是卫星又不太可能对一小时之内的天气现象进行观测,这就会导致无人机执行任务时遭到风雨等恶劣天气。

一旦卫星影像研究区域的云覆盖率到了10%以上,就很难从中提取优质数据;亦或是在复杂的区域如森林中飞行,如何保证对于快速变化进行识别和评估?

这些都需要人工智能的支持。比如选取一定的特征参数,训练天气预测模型,让人工智能提前指挥完成规避;再比如通过模型对物理特征进行分类识别,进而认知环境的发展变化,在空间导航、避障等方面实现更高的自动化水平。

实际上,在“收割者”无人机身上,我们就能看到它对航路清除、监视侦察、噪音排除等能力的加强。

其吊舱内的高清热成像摄像机和激光测距/照射机,加上智能飞行系统,能保证无论是白天黑夜,飞行在25000英里的高空,依然可以精准抵达数百英里外的作业区域并顺利执行任务。

3.提高对人力难至地区的环境监测、判断、预警能力

人工智能在遥感领域的另一个价值,就是通过与无人机、无人车等传感仪器相结合,可以赋予终端设备一个智慧的“大脑”,来代替人类完成一些以前不可能达成的任务。

这点在“收割者”无人机上并没有太大的体现,毕竟操作员可是24小时轮班在线监督的。但在一些人迹罕至的领域提前部署搭载AI的卫星遥感技术,能够大大降低人工操作,对重大自然灾害等实现应急观测和预警。

比如中国资源卫星的专业灾害检测团队,就曾向向国土资源部、中国地震局、中国气象局等20余家用户单位,提供应急服务数据3203景,平均应急响应时间不超过1.5小时。在大家为澳洲持续数月的山火而揪心的时刻,或许未来人工智能可以为这个地广人稀的国家提供另一种防灾思路。

说到这里,可能大家已经get到了“AI+遥感”的力量,既可以化为浓烟毁灭一个城市,也可以化为甘霖,普惠地球上的生灵。 铸剑为犁,或许才是科技的正确打开方式。

AI禁运:中国遥感产业会“地震”吗?

说完了AI与遥感技术的关系,该来聊聊,美国的AI软件禁运,到底会对中国的遥感事业起到多大的“打击”作用?

目前来看,大家似乎在看戏吃瓜之后,已经各回各家、该干啥干啥了。既没有像半导体产业一样被禁运就启动“备胎”,也没有声嘶力竭地谴责追问。

是AI软件对遥感的作用不够大吗?

首先,禁运的是自动分析地理空间图像的软件,并不会很快带来连锁反应。

这类软件的主要功能,是用于训练深度卷积神经网络,来自动分析地理空间图像和点云的地理空间图像。比如说识别车辆、房屋等目标,能够减少图像在缩放、旋转等操作时的像素变化……

美国工业和安全局的限制文件

总体而言,相关AI软件的禁令,还不足以让大家草木皆兵。

其核心原因, 一方面来自于禁运所导致的拉锯战会比较漫长,所牵涉的利益群体也比较多 。比如说,这次禁令会影响一些使用相关软件、在基础上开发的航拍地图、3D地图等企业,因为其中有许多成品软件是建立在AWS和GCP等直接提供地图处理API的平台上。

但在TensorFlow和pytorch上的开源软件却并不受影响,相关企业、平台、社区可以通过积极动作来规避这一问题。

最直接的例子,2018年10月,美国商务部就将海康、大华、科大讯飞、旷视、商汤、依图等8家中国企业列入实体清单,规定英伟达、英特尔等公司不得出售芯片给这些公司。然而直至今日,中国依然是这些企业不可或缺的重要市场。

所以说,这不是美国第一次限制技术出口,也不可能是最后一次。封着封着大家也都习惯了,自己的产业也发展起来了……只能说,“川建国”名不虚传。

当然,更重要的是, 软件的“封锁”,客观上可能对中国的无人机、自动驾驶企业的研发等,造成一定的“时延” 。

但一来,空间遥感软件想要和人工智能合体,有众多要素,比如对高分辨率遥感影像波段组合的实践积累,针对垂直领域的专属芯片和数据集等等,这些都会影响AI在遥感领域的准确性、可用性。

与此同时,中国自身在AI算法领域就有着足够强的前期积累和研发优势,比如技术最好的无人机公司 大疆DJI ,在边端侧AI计算上发力的 华为 ,自动驾驶研发能力的 百度 ,推出过遥感影像智能解译解决方案的AI企业 商汤 等等,并不逊色的“软实力”前,禁运自然也就没那么紧张了。

更关键的是,美国这次AI软件禁运还可能“ 伤敌800,自损1000 ”。

众所周知,人工智能快速发展,离不开开放的氛围和产业环境,软件尤其依赖于开源、信任、全球化的交流环境。

众多美国产学界也需要中国力量来参与共建,这也是为什么,当美国要求github对华禁止登录时,对方甚至开始打起了来中国开子公司的主意。

毕竟中国作为人工智能研发、应用、产业链制造等都规模庞大的市场,对中国“不可见”也意味着“不可见”中国,只会加速催生出中国版的安卓、IOS、GitHub。

这也是为什么有网友说这次空间地理软件的禁运,就像2000 s的“强密码出口禁令”,注定失败。因为——你可以阻止一个拥有独特技术的供应商提供具有禁令的硬件组件,但你不能阻止整个领域的知识传播!

而巧合的是,这一次“知识”在中国,甚至不需要“出口”。

AI遥感:接下来需要走进 “无人区”

当然,这也并不意味着中国的智能遥感技术就可以高枕无忧了。

尽管某一次软件禁运不会让整个产业伤筋动骨,但整体而言,遥感领域还有许多地方等待着我们去补全。

比如说,中国遥感领域的AI推理算法已经有长足的进步,但专有的推理芯片却依然掣肘,大部分还是采用英伟达等的通用计算芯片,这就导致特定领域架构DSA可能会出现一定的 效率差距 , 制程精准度 也需要提升,从而影响像“收割者”无人机这样的高尖端遥感设备研发。

另外,前面提到数据之于智能遥感的重要性,而地理空间的众多遥感数据是由卫星网络等协同提供的。这就对航空信息产业提出了一定的要求,来保证 高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率、高分数据的体系建设 ,比如前不久北斗卫星网络的成型,就对智能遥感有着重要长远的意义。而更高精度、复杂性的遥感数据,则需要更强算力来进行处理,进一步要求国产半导体行业持续攻坚。

此外,遥感技术也依赖于传感器、监测设备、无人机等领域的整体技术升级。比如MQ-9收割者在飞行途中就“几乎没有声音”,这才能够让攻击目标不会事先发现。而目前来看,无论是卫星遥感影像的应用、人工智能的技术门槛,都缺乏足够的相关专业人士助力,从 影像采集、解译、分析、训练 等一条龙技术的迭代速度,还有待提升。

总而言之,当遥感从静态走向实时,从孤军作战到与AI深度融合,未来我们还将看到更多造福人类社会的创新。在这样的趋势面前,需要的不是盲目乐观的“奥利给”,唯有众志成城,筚路蓝缕,以启山林。

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