坐井觀天：5G＋AI，攝影測量的未來在哪裡？
前幾天老師給我發了個信息，希望我整理一下現在的攝影測量與遙感出現的新公司，開腦洞暢想一下5G時代會得到什麼樣的發展，我思考了很長時間，沒有動手，一是確實時間精力有限，二是我想老師作為行業內頂級專家，必然比我更懂，我寫了也是班門弄斧。正式運營公司快兩年，目力所及的範圍內，自我感覺發展還是不夠快的，也許欠缺的就是沉澱下來對時代和行業的變遷做一個更深入的思考。
雷軍說「站在風口豬也能飛」，強調的是「勢」的重要性，那麼我們行業的「勢」又在哪裡呢，我常常在想，什麼樣的商業模式才能才能更好的滿足客戶的需求，降低成本，持續穩定的獲取利潤。我有一些思考的結論，也許不夠完善，倒是可以拿出來與大家分享，來一番思想的碰撞。
攝影測量學每個大的時代變革都是有由其外部的計算方式和設備的變化推動的，如從模擬到解析，從解析到數字，那麼數字時代之後是什麼呢？有人談及其為信息化攝影測量時代，也有人認為信息化只是數字化的高級階段，並不能劃為獨立的時代。我們認為新的一個時代變革的劃分，不是以時間或者階段來劃分，應該以是否導致生產方式發生變化，是否導致生產力大幅提升，服務模式是否改變來劃分。從現有的階段發展來看，不足以明顯區別於數字化攝影測量時代。
那麼我們所處的時代或者不久地將來哪些相關地技術將引領我們走進全新的時代呢？我認為5G、人工智慧、雲計算，三項技術的發展進步將不斷改變未來攝影測量的生產方式，將大幅提升生產力，甚至會從簡單地數據生產向數據服務完全轉變。
目前的傳統產業鏈條為，客戶提出需求，各單位響應需求，作業單位需要實地飛行採集數據，實地採集地面控制點，獲取外業數據之後再將數據放到硬碟之中送回內業處理部門，內業處理部門採購特定行業處理軟體進行處理，根據處理結果，響應單位或者客戶自身進行分析，最終得到客戶需要地各種應用成果和分析報告。
在這一鏈條之中，攝影測量的存在，更多地是以工具的角色而存在，是數據生產中的一個環節。然而設想我們在有5G網路，雲存儲、雲計算、以及AI演算法地情況下其產業鏈條和變成什麼樣呢？
我想未來產業鏈條將只存在影像數據採集，和在線數據服務兩個環節，中間環節將在技術地進步中消失。未來客戶提出一個需求，只需要找到數據採集商獲得影像數據，上傳採集的影像數據到軟體廠商搭建的SaaS（Software-as-a-Service）平台，由於5G技術的成熟將使得數據上載的速度瓶頸被完全解決，雲存儲和雲計算的成熟化使得數據處理能夠高效地在線化處理，AI技術的進步發展能夠使得數據分析能夠完全智能化，用戶可以在線獲得並應用成果，可以在線獲得智能化分析報告，外業的控制點則可由RTK和控制網取代。
在線服務模式並不是新鮮事物，然而早期參與的公司，如Pix4D，AutoCAD的Recap等產品形式，更多的還是一個在線化的工具，一個工具的在線化的意義十分有限。例如將PhotoShop放在線上並沒有意義，用戶需要的是有一鍵美顏的傻瓜式產品。放到我們的行業中，例如有油管泄露檢測需求的客戶，關注的並非如何更好的使用攝影測量相關產品和技術去完成檢測，客戶更多關心的只是最終的結果，將一個工具放在web端並沒有簡化其工作流程，也沒有對結果獲取帶來便利，其屬性也固定在了工具一端，實際上客戶需要的方便、快捷的服務，攝影測量軟體產品不能只停留在數據生產一端，應該在特定的場景中引入AI技術做更多的分析應用，為終端客戶提供直接服務。
在此模式上走的比較前的公司，可以參考SkyCatch和DroneDeploy。其中DroneDeploy是一家專門為無人機提供雲服務解決方案的軟體企業，其在三年時間服務了涉及全球160個國家的客戶，完成了3000萬英畝的無人機數據的雲端處理和應用，其體量和發展速度不是傳統的軟體商，也不是傳統的服務商能夠媲美的。以DroneDeploy為例，通過大疆無人機的SDK，已經做到一鍵化的數據採集，結合雲端的數據處理和分析，可以說是真正做到無專業化門檻、在線隨時隨地服務。DroneDeploy應用市場不僅使得用戶得以連通世界上最大的無人機成像資料庫，它還為開發者提供了多種新機會，目前首發的應用已經在逐步的構建起DroneDeploy的應用生態圈：與Box公司文檔共享，從MyJohnDeere導入土地界限，數據導出到Autodesk，用WhiteClouds對無人機地圖3D列印，通過Verifly購買即期航空保險等等。其他應用包括AirMap的飛行控制軟體，EZ3D的屋頂檢查軟體，DroneLogbook，Flyte,，Kittyhawk,，NVdrones和Skyward的飛行記錄軟體；還有Aglytix, AgriSens, Birds.ai, Skymatics, SLANTRANGE和TensorFlight的農業軟體。
SkyCatch公司也採用SaaS雲端服務模式，SkyCatch為小松公司設計智能化工程項目，利用一隊無人機測繪三維地圖，然後指導機器人控制大型工業車輛作業，Skycatch無人機繪製地圖不但節約時間，同時也減少了犯錯的機會。無人機將配備立體攝像頭，系統能夠以三維數據的形式，獲得施工人員和其他建築機械的作業結果(地形變化)。然後對當前數據與施工前使用無人機測量的地形數據、三維竣工圖的數據進行自動對比，從而提高施工效率並管理施工進度。此前小松測量團隊利用傳統方法繪製某塊區域的地圖大約平均需要兩周時間，現在使用無人機在一天之內就會完成全部繪製工作。
從矢量數據的生產上看，傳統的攝影測量大量使用立體測圖的模式，目前有些公司採用了半自動的採集的模式，然而其都沒有辦法完全擺脫人工的參與。但是深度學習的快速發展已經使得物體的識別以及輪廓的提取，比如這個領域之中Ecopia公司，利用SaaS+AI分析模式能夠全自動地從遙感影像之中獲取建築和道路地矢量數據。
同樣地模式在初創公司北京佳格天地科技有限公司也取得較為成功，其通過衛星和無人機實時採集地面和氣象數據，整合土壤、地塊、作物、農資等全方位信息，通過AI分析，實現產量預估、病蟲害防治知道、農業灌溉、農業金融等全產業鏈數據支持和管理級服。
傳統軟體商大量走向SaaS服務，雲和AI已經是未來不可阻擋的趨勢，因而提供在線化的數據服務必然是各個行業軟體商必須重視的問題，放到地理信息行業上看，整個行業中90%是中小企業，90%企業是數據服務企業，軟體又限於盜版的泥沼之中，知識產權沒有得到完全的重視，在這樣的環境下，順應時代技術的變遷，直接為終端客戶提供服務，改造行業中零散、服務質量低的從業者，用演算法替代人工，用更方便和透明的服務模式替換複雜冗長的商業鏈條，我們認為將是未來無可阻擋的趨勢，中測智繪未來的使命，也將是提供在線化的智能數據服務，為相關行業帶來更多的便利，節省更多的成本。
作者簡介中測智繪
朱俊鋒， 中測智繪科技有限公司創始人，武漢大學博士，師從張祖勛院士，專註於機器視覺技術的應用和發展
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