AI、5G、區塊鏈，衛星遙感行業會迎來賺錢的新機遇么？

衛星遙感，已經在國防安全、國土監測、海事、災害應急管理等領域被應用，被發揮作用。但對於衛星遙感產業鏈來說，這個看似科技含量很高的行業，並沒有想像中的那麼賺錢。隨著 AI、5G 、區塊鏈技術出現，衛星遙感行業會迎來賺錢的新機遇么？

高科技的衛星遙感行業並沒有想像中的賺錢

普通人的印象中，科技含量高的領域應該很賺錢。但這往往是錯覺，衛星遙感行業可能就是其中之一。

根據美國NSR諮詢公司估算，2013年全球商業遙感數據和增值產品產值其實只有23億多美元，其中遙感衛星數據約為10.65億美元，增值產品約為12.35億美元。歐洲諮詢公司(Euroconsult)估算數據更不樂觀，2013年全球遙感數據和增值產品市場規模為15億美元。

另外，數據顯示，在我國，優於2.5米解析度的衛星原始數據直接消費額為3億～5億元/年，年平均增長率約為15%；基於遙感數據的後續處理加工應用服務等產業規模為年均數十億元，保持較快增長。

而根據美國衛星工業協會（SIA）發布《2017年衛星產業狀況報告》的數據（見下圖），2016年全球衛星遙感行業的市場營收規模約在20億美元左右，其中美國市場在8億美元左右。

不管是23億美元，還是3-5億元人民幣，放在全部的行業中，都不是一個大體量的市場。目前中國多肉植物的市場規模在10億元左右。有人開玩笑說，做衛星的都不如做娃娃機的賺錢，甚至不如做線上娃娃機的賺錢。這也難怪，數據顯示，中國娃娃機的市場規模在600億元，線上抓娃娃機領域頭部產品月流水或過千萬，小規模毛利率可達60%。

當然，事情並沒有那麼悲觀。同樣來自SIA《2017年衛星產業狀況報告》的分析預測，因為新的競合關係出現、數據分析類的商業智能產品增長，衛星遙感行業未來有望出現大幅增長。

商業衛星遙感行業的困局

產業鏈格局、使用成本等因素，造成商業衛星遙感行業「理想豐滿、現實骨感」局面。

SIA指出，多年來，全球衛星遙感業務一直由少數運營商提供，包括Airbus D&S、Planet、Spire等。當前購買衛星遙感圖像的成本價格從幾千元/景到幾萬元不等，對於潛在購買者來說，成本高昂。當前，雖然有不少公司希望通過微小衛星組網降低使用成本，但整體來看，相對於航空（中高空、近地空）遙感產品及服務的解析度及成本，依然基本沒有優勢。

另一方面，當前的一個趨勢是，基於衛星圖像的商業智能產品及服務開始出現，如利用衛星圖像進行客流預測、期貨行情預測、金融行情預測等，產業附加價值高，客戶付費能力及意願強，但這並不是當前衛星遙感行業的強項。

中科遙感科技集團CEO任伏虎此前曾分析了中國衛星遙感產業化亟待掃清四大障礙，基本概括了當前中國衛星遙感產業化的難題。他認為，四大障礙主要包括：第一，數據保障問題，現在有很多衛星在做全球觀測，但要讓這些數據能及時實現應用的產業化，目前還沒法做到及時供給，這對產業化就是一大障礙；第二，產業化成本問題，一是經濟成本，二是使用成本；第三，數據服務的挖掘問題，「賣數據」已經不是現在產業發展的一個最佳模式，越來越少的公司做數據代理，都在轉向全面增值服務，但現狀是，對遙感數據的挖掘仍舊不夠，即便幫用戶找到數據後做的也是一些基本處理，中間的增值環節差很多，遙感的數據業務要變成信息業務，把從賣麵粉變成賣蛋糕，產業價值才能提升；第四，產業協同問題，遙感產業鏈並沒有完全形成，現在，遙感上下游產業鏈非常不完整，缺少很多技術連貫支撐。

AI、5G 、區塊鏈，衛星遙感行業會迎來賺錢的新機遇么？

當前，諸如AI、5G、區塊鏈等新技術湧現，這會是衛星遙感行業的新機遇么？

5G、AI在一定程度上解決了衛星遙感行業的傳輸速度及成本問題。

5G因為帶寬的增加，有可能在一定程度上解決衛星遙感數據傳輸的難題。據說，當前亞馬遜的AWS Snowmobile服務（卡車傳輸數據的服務）中，客戶就有衛星公司，這在一定程度上反饋了數據傳輸的難題。當前5G還缺少殺手級的應用，衛星遙感很可能被列入一個重要的應用方向，但整體上來看，可能並沒有辦法解決行業的根本難題。

AI技術則主要體現在利用機器視覺的技術，在太空完成部分圖像處理的工作，減少非必要數據的傳輸。比如36氪此前報道的鯤雲智能與中國航天合作，將其技術及硬體產品內置在衛星中，衛星在太空實時拍攝圖片，進行本地處理，篩選出有效信息，再傳輸回地面，從而幫助客戶節省大量的傳輸費用。

整體來看，5G、AI 能解決部分傳輸的問題，加速數據流轉的速度，降低數據流轉的成本，但可能並不能解決根本問題。

機器視覺、機器學習等為代表的AI技術或能提升下游數據分析的效率與準確度。

當前行業的價值正在從「賣數據」轉向「賣數據服務」，需要對遙感數據進行深度挖掘。機器視覺、機器學習等為代表的AI技術或能在提升效率與準確度方面發揮作用。

在從「賣數據」轉向「賣數據服務」的過程中，其中有一部分的工作是從圖片中提取出來「圖像」代表的「意義」，這部分工作在一定程度上類似所謂的「圖像識別」，包括商湯在內的計算機視覺公司也推出了遙感影像智能解譯解決方案，基於深度學習技術解譯遙感數據，多方面提升遙感數據的自動化處理、分析能力，官網數據顯示像素級解譯分類精度超過 95%，目標檢測準確率優於 98%。

另一方面，分析遙感圖像背後的商業信息，機器學習等技術則有可能產生價值。2016年，機器學習專家斯特凡諾·俄曼（Stefano Ermon），聯合地球科學專家大衛·羅貝爾（David Lobell ），利用NVIDIA的GPU，訓練了一個神經網路，通過衛星採集到的公路、農田以及住房等影響，能夠準確預測各地的貧困程度。

區塊鏈技術能否讓上、中游產業鏈玩家分享到「賣數據服務」的紅利？

「賣數據服務」的價值正在被發現，但因為涉及到行業的Know-How，原有產業鏈中的大量參與者並不擅長，以至於很難從中分一杯羹。技術上，又很難有辦法溯源追蹤到每一景遙感圖像的使用。理論上來說，區塊鏈技術有可能從技術上解決這一問題。當前，國外的Monegraph、Blockai、Pixsy、TinEye、 Ascribe、SingularDTV、Mediachain 、Colu、 Proof of Existence，國內的億書、紙貴、原本等創業公司均以希望利用區塊鏈技術解決版權問題。如果區塊鏈技術有可能用於衛星遙感圖像，則有可能帶來商業衛星遙感領域的模式變革。但在競爭的環境下如何讓產業鏈的各方願意接受這一模式，可能並不容易。

綜上，我們認為，以5G、AI等為代表的新技術，確實能在一定程度上提升產業的效率，以區塊鏈為代表的技術若能夠被各方採用，則有可能帶來行業利益的重分配。但整體來看，無人機、5G、AI、區塊鏈這些技術的成熟，同樣會促進航空商業遙感領域的進步和變革，仍會對衛星遙感行業帶來一定的衝擊。

（完）

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