3 智能时代的测绘与位置服务的机遇与挑战
人工智能和智能时代的到来，意味着颠覆性的技术革命和传统性观念的革新，智能时代的测绘与位置服务领域同样需要重新审视自己，以应对未来的机遇与挑战。
3.1 作为行业，不会消失，但须转型
时间和空间位置是人类生存和发展一切活动的基础，人类永远需要了解基于时空位置的生存和发展环境，永远需要获取时空位置对地球、太空进行层次观测。因此，测绘与位置服务作为一个行业是不会在智能化浪潮的冲击下消失的。
另外，了解自身生存和发展环境的现状和变化，并与环境相适相生，是人类生存和发展的重要演化动力。随着科技的发展和社会的进步，人类对时空位置信息的需求从事后走向实时和瞬间，从静态走向动态和高速，从粗略走向精准和完备，从陆地走向海洋和天空，从区域走向广域和全球，从地球走向深空和宇宙。目前，正从实体空间走向虚拟网络空间，从自然走向人类社会和人自身。为满足这些广泛而巨大的新需求所带来的机遇与挑战，测绘与位置服务行业必须推进本身的转型升级。否则，不进则退，生存空间将会越来越小。
测绘与位置服务行业曾借助计算机技术实现了从模拟到数字的转型，借助互联网和移动互联网技术，又实现了信息化的转型。如今，借助卫星定位和遥感等技术，测绘与位置服务在准确性、实时性、可靠性、泛在性、可持续性方面的能力不断提高，再融合云计算和大数据技术，正在实现从传统测绘到泛在测绘的新一轮转型[16]。智能化革命浪潮冲击下的测绘与位置服务行业，又产生了向智能化转型的新需求。由此，构成了泛在化和智能化双重转型的复杂叠加。显然，若测绘与位置服务行业的内涵和外延不与时俱进，必将制约这一双重转型的成功而造成行业的衰退。
本文认为，对于测绘与位置服务行业转型中其内涵作用的认识，就是要深刻体会作为产生和获取时空位置大数据的行业，测绘与位置服务的优势如何发挥，而作为人工智能和智能革命中数据、算法、计算能力三大支柱的基础支撑，时空位置大数据的顶梁柱作用又如何发挥。另外，从同类和跨界的不同类大数据中找出数据间的关联，直接发现事物的结果并找出其原因是大数据智能的思维模式和处事哲学，是支撑智能决策的核心。而时空位置的关联始终是获取数据间关联的最普适、最可信、最坚强的关联。因此，时空位置大数据的智能发掘和利用，其共享方式和规则将是测绘与位置服务行业转型绕不开的机遇与挑战。另一方面，对测绘与位置服务行业外延在转型中作用的认识，就是测绘与位置服务行业及其信息和数据必须实现跨界融合，并遵循群智开放。跨界融合和群智开放既是组织行为学上21世纪的最伟大创新，也是人工智能当前发展加速的最关键特征。
例如，对未来自动驾驶或无人驾驶汽车而言，价格便宜的厘米级精度卫星导航接收机、高精度低漂移惯导、前视后视和侧视摄像机和激光雷达等是其标配，它们既是汽车行驶时的场景感知设备，又都是高精度实时泛在测绘设备，能够产生全天候、全道路实时场景及车流、人流实时状态大数据。测绘与位置服务行业占有直接提供精准时空基准服务的先机，还有这些数据融合处理获取三维高分辨率视频数据的长期积累，如何构建好实时、无缝、可靠、高精度的位置服务平台满足百万、千万级自动或无人驾驶用户的需求，如何跨界共享这些数据，如何通过众包、众筹的群智开放，利用这些数据支持众创进一步开发智能产品，满足大众和社会各界的需求就是测绘与位置服务行业现在就要规划的行业转型目标和任务。
在测绘与位置服务向智能化转型的过程中，规划建设一批智能化新型基础设施迫在眉睫。
1) 建立新型的一体化智能测绘与位置服务基础设施。包括建立对地观测智能感知的基础设施(陆海空天环境感知网)，形成低轨遥感卫星或可附加导航增强与通信信号组成的太空平台，区域性定点遥感高空平台，区域性中空和低空移动遥感平台，作为地基增强时空位置基准的卫星连续运行参考站和作为地基感知网平台的物联网，共同感知地球表层信息，即事件、目标、信息的特征及其发生的时间和位置状态及其变化。这些信息和数据是产生智能活动的前提条件和必要条件，也是测绘实现从静态感知获取信息到动态感知、从定时动态感知到实时和永久性监测的转型所必须建立的基础设施，如图 1所示。
图 1 对地观测的智能感知基础设施
2) 构建测绘行业大脑。在构建上述对地观测智能感知基础设施以获取信息和数据的基础上，智能时代的测绘与位置服务也必须将感知提升到高级认知阶段。一方面要通过信息、数据和人工智能满足传统测绘所需要的地物、地貌分类等认知，并用图示符号或编码体系表征其数学和物理特征。另一方面要利用已有的卫星定位地基增强网络获取实时、精准、连续的时空位置大数据与其他行业数据跨界融合，通过深度学习、群智开放等技术手段为各行各业和相关大众提供高精度位置基准服务、跨界时空信息监控和管控智能化服务。因此，测绘大脑在功能上应具备：(1)记忆和思维能力。能简约或按需动态存储感知到的外部事件的历史和现状，存储前人思维产生的知识，同时能够利用已有的知识对过去和现在的信息特征状态进行分析、计算、比较、判断、联想，形成新的知识，并利用动态信息和新的认知在指定的时间点做出改变事件、目标位置、姿态或状态的决策与控制。(2)学习能力和自适应能力。通过事件、目标与环境的相互作用，不断学习积累经验和知识，使其自身能够适应环境变化，这些变化多与时间和位置相关。(3)管控决策能力。对外界的感知所形成的刺激做出反应，形成决策并传达相应管控的信息。(4)智慧化能力。更强的感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应能力、决策管控能力，进而拥有预测和预判的能力。
拥有了这些能力的智能化硬件环境可以构成测绘大脑，物联网可看作与大脑中枢神经系统及其控制连接的感觉神经系统和运动神经系统，通过终端节点具有感知和控制能力。一体化的陆海空天网信息基础设施构成了大脑的信息传输通路。大数据则是测绘大脑各神经系统在运转过程中传输和计算的信息源。过去50年随着互联网的快速扩张而数据量急速膨胀，未来的数据体量将为测绘大脑形成人工智能知识池提供充分的原材料。云计算则可看作测绘大脑的中枢神经系统，它通过服务器、网络操作系统、神经元网络、大数据和基于大数据的人工智能算法对测绘大脑的其他组成部分提供计算能力。人工智能算法则作为测绘大脑产生智能的核心思维方法，不仅通过算法如深度学习和机器学习与大数据结合，也运用到测绘大脑的神经末梢、神经网络和智能终端中，使得各个神经系统同时提升认知能力。
测绘大脑的硬件环境是依托于互联网、专有云和公有云的协同，并通过互联网和物联网实现对端、对事物和目标(人或物)的管控。随着人类对脑结构及其功能认知的深化，测绘大脑的硬软件环境也将随之进化。其结构如图 2所示。
图 2 测绘大脑框架示意图
3.2 作为学科，不会扩张，但须跨界
测绘学科从来都是先导性、基础性学科，而不是主导性、主干性学科。其先导性、基础性使其不会消亡，其非主导性、非主干性使其也不会过度扩张。但在信息时代，特别是互联网、物联网阶段，跨界则生、守成则死，善处则生、孤高则死。抓住信息时代对时空位置服务的需求，实现学科间的交叉和知识内涵的跨界融合，服务于行业跨界需求，是学科发展之道。应鼓励测绘学科在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“测绘+人工智能”跨学科专业培养新模式。
人工智能是基于数据和算法解决不确定性的理性判断工具，随着其应用领域不断扩大，其与数学等自然科学、计算机等技术科学的交叉融合将越来越深，构成许多跨界融合的工具性智能方法模块。这些工具性模块也使得测绘学科与其他自然科学及技术科学的跨界融合越来越容易。另一方面，解决人类生存问题的各类工程，除了需要科学技术支撑之外，还必须融合如艺术、哲学、心理学、人类学、社会学、政治学、组织管理学等学科的知识、经验和思维方式，才能建造一个符合生态需求、人文和社会需求的现代化、智能化工程。而这些人文社会学科或创意性强，或影响因素复杂多变，或相应大数据不够充分，使得不确定性更高，跨界融合工具性模块等智能方法一时较难形成。因此，作为工程学科的测绘学科研究者，还必须具备人文社会科学的相应知识基础和思维方式，使思维更富想象力，更具发散性，更有创意感，更有法规意识，更有文化内涵，更有生态观念，才能满足现代工程对人才能力和素质的要求。
3.3 作为职业，蓝领消失，创客、智士领军
随着智能传感设备和测量设备的精确性、智能性、实时性和可靠性越来越高，以前要由人跋山涉水、手提肩扛甚至冒着生命危险来完成的勘测工作，在智能时代将逐步由智能设备或机器人来完成。特别是地球空间信息智能感知网络的形成和成熟，专职数据采集型的蓝领从业人员，需求量将会逐步萎缩，甚至消失。
大数据的发掘、应用和服务是需要创意的。创意是一切创新、创造、创业的灵感和先导。善于结合测绘行业和跨界服务发展需求，开展创意构思，善于运用已有的开放源代码智能软件、深度学习软件构建新的智能应用，善于运用众筹开发多种应用型智能软件、智能装备的创客将引领潮流;善于捕捉市场机遇，利用大数据资源开发互联网新应用的极客将成为新科技的弄潮儿;善于思考测绘未来发展智能模式，提出解决方案的智士将成为新的行业领军人物。
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