智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇

2017-11-30 09:51:41    来源:《武汉大学学报·信息科学版》2017, Vol. 42

摘要:人工智能时代,系统性、时空观、创意性3个思维方式将成为测绘行业开启智能时代大门的钥匙。

  4 智能时代的测绘与位置服务的机遇

  4.1 智能时代测绘行业的优势

  测绘行业掌握了时空位置数据的基准:法律地位上的空间位置基准[17],应用意义上的时间同步基准,对于经济民生、节能减排、国家安全、社会治理等领域是至关重要的基础支撑。测绘行业有时空位置基准的法律主导解释权,时空位置数据精确性、特征性、复杂性标准的制定权,在一定领域里,对于中国在国际上获得相关话语权举足轻重。

  测绘行业已建立了位置大数据产生、获取、感知和服务的基础设施以及新的类似基础设施的法律上的管辖权,可以为政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域提供时空大数据基础信息数据库,依托国家数据共享交换平台、数据开放平台等公共基础设施,通过整合社会各类数据平台和数据中心资源,可以形成覆盖全国、布局合理、链接畅通的一体化服务能力,为国家经济建设和社会治理大数据应用提供基础设施支撑。此外,测绘行业通过服务也能够掌握交通流、人流、物流等重要的时空信息流。随着技术进步,时空位置作为时空基准必将进入移动和工业互联网领域,对资金流、信息流、能源流这些数据流也能提供管控和协同服务的能力,因而承载着最有价值的,涉及经济、社会、文化、国家安全乃至政治和个人的地理信息和时空位置信息。总之,测绘行业有跨界合作的广泛机遇,智能道路就会越走越宽;反之,利用行业优势,心怀管控之私,智能道路则会越走越窄,优势终将失去。

  4.2 智能时代测绘行业的机遇举例

  智能时代测绘行业的机遇源于不断增长的时空位置服务需求,例如位置服务的范畴将不局限于地球表层信息,还将涵盖到人体本身(如智能虚拟个人的建立和服务,时空环境对特殊人群影响,流行疾病的时空特征分布等),建立与人体的动态和姿态变化相适应的人体时空参考框架,并实现传感生命体征的参数与人体器官健康运行宏观和微观状态的精准融合。在位置服务的范畴涵盖到人体本身之后,对于医疗的认知度和精准度将提升到一个新的层次。位置服务将作为精准医疗的动态时空基础,对于医疗方式、医养模式和医院智慧管理带来深远影响。

  此外,加快培育具有重大引领带动作用的人工智能产业,促进人工智能与各产业领域深度融合,形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创共享的智慧经济形态,也将是未来的重要趋势之一。

  智慧经济就是创意、创新、创造、创业经济,是创新性知识在产业经济中占主导、创意产业成为龙头的知识经济形态,包含智慧城市、智能交通、智慧农业、智慧医疗、智慧能源等[18]。如智能交通,就是要对与道路、车辆、人及环境相关的位置数据进行全面感知(实现人、车、路、环境全面互联),对每一条道路进行交通全时空感控,对每一辆汽车进行交通运行全过程管控(进路控制、运行控制、出路控制、安全控制)。其核心就是建立具有智能精准控制的车联网和智能网联汽车。因此,智能精准控制的车联网就是一个提供精准时空位置服务的CPS网络,远程时空位置精准协同控制是其必备需求。

  互联网和通信网络的能源消耗和其降耗问题也是“互联网+”必须面临的另一巨大挑战。据美国国家矿业协会资助的一项研究显示[19],全球移动通信网络每年耗电达1.5万亿千瓦时,相当于德国和日本用电的总和,达到全球发电总量的10%以上,比航空业耗能还要多出50%。

  随着各个行业互联网化发展趋势的日益明显,网络基础设施建设、维持和更新所占耗能将会越来越大。采用北斗系统作为授时源进行时间同步,不仅可以实现网络时间同步精度从目前的城域范围毫秒级和广域范围微秒级到全球范围纳秒级的飞跃,而且可以简化时间同步(授时源-时间传送-时间分配)的流程。如果能做到互联网中的每一关键节点(如基站、网关、路由、服务器等)设备都加载北斗时间位置测量模块,实现高精度的时钟同步和位置感知,时钟同步的设备将能够在没有通信的情况下进行协作,极大地提高网络数据传输效率,减轻网络带宽负荷,减少网络延迟以及数据包丢失,降低设备尤其是无线设备的功耗。

  新的智慧经济业态也会给测绘行业带来新的机遇。比如共享经济、非场所经济等,基于泛在位置服务、CPS以及移动智能移动终端实现人-机-脑融合和远程感控,可实现非现场劳动,使人们从固定劳动时间和固定场所中解放出来,释放智慧劳动的效能,这也是人类智慧生活的开始。智慧生活拓展了人们非现场的活动时空,将出现非现场的工作、交流和交易。这些都极大地依赖于时间和空间位置信息的智能化获取。

  4.3 测绘行业把握机遇的钥匙

  逻辑思维,奠定了古希腊和欧洲高度发达的思辨文化。牛顿机械论思维,引发了人类的第一次科技革命。相对论思维和不确定性思维,驱使人类进入了信息时代。互联网时代则诞生了以大数椐、零距离、趋透明、慧分享、便操作、惠众生为主要特征的互联网思维[20]。随着4G/5G通信的发展,手机等移动设备的迅速普及,移动互联网时代又有了以去中心化和伙伴经济为特征的移动互联网思维。本文认为,到了人工智能时代,以下3个思维方式将成为测绘行业开启智能时代大门的钥匙。

  1) 系统性思维是智能时代最为重要的思维方式。在物理层面,融合的高效智能算法、节能设计、软硬件芯片化集成将是必然的趋势。融传感器、模数转化、中央处理器、控制器于一体的系统级封装(system in package,SIP)是微型化从感知到认知,再到反馈控制集成智能终端的普遍形式。人工智能的本质也是服务,硬件只是服务的载体,最好的人工智能服务会成为云端的服务、“隐形”的服务,而硬件将高度集成化、微缩化。如随着自然语音处理技术的成熟,会话式用户界面极可能成为下一代智能服务的入口,这是一个足以颠覆搜索引擎和移动应用程序的应用场景[21]。另外,跨界融合、群智开放、共享经济等都需要思维方式的整体性和系统性。

  2) 时空观思维在智能时代将贯穿宏观和微观两个层面。智能发展的目的是让其为人类发展种种难题提供多维的,即古今中外不同区域、不同文化、不同思想与智慧的解决思路。因此,需要从历史时间维度、地理空间维度、文化哲学维度采集和建立数据、经验和知识等各类大数据,通过人工智能方法为难题的解决提供智慧。这就是智能时代需要的时空观思维。要对数百年的老行业,特别是数十年的新行业的经验与知识建库;要对跨世界各洲、各国相关行业、企业的经验、知识、专家进行建库,为建立测绘大脑提供知识养料。泛在测绘在时空域上也有宏观和微观两个发展方向,测绘界对精准位置的应用与服务已有精到的认识,当今要把时间特别是精准时间应用与服务作为泛在测绘的主要任务。就时空观而言,在宏观上,所谓不谋万世者,不足以谋一时,不谋全局者,不足以谋一域;在微观上,所谓不积跬步无以至千里,不争分秒,难以成大事。

  3) 创意性思维。智慧经济就是创意、创新、创造、创业经济,是创新性知识在产业经济中占主导、创意产业成为龙头的知识经济形态。人工智能驱动创意革命时代的到来,数据和知识将成为经济增长的第一要素,人机协同成为主流生产和服务方式,跨界融合成为重要经济模式,共创共享成为经济生态基本特征,个性化需求与定制成为消费新潮流。因此,在泛在测绘的应用层面,还需要有创意思维。做到“跟着兴趣走”,即把兴趣、探索、创意作为智能与智慧产生的源动力;“跟着感觉走”,即感知作为智能的数据基础;“跟着认知走”,即把认知的不断完善作为智能与智慧化的核心。正如GPS的首任总设计师帕金森教授所指出的:全球卫星导航系统同时提供时空位置解决方案,它的应用只受人们想象力的限制。

  5 结语

  智能时代的来临所带来的巨大挑战与机遇是空前的,将引起未来至少五十年的产业变革、社会变革、权力格局变革、资源分配变革及思维模式变革。每个国家、区域、行业的领导者和个人都必须认真思考,积极应对,既做一个推动发展的积极参与者,也做一个消解负面影响的清醒批判者。

  在智能变革时代,行业的转型、资源的重组、权力格局的变化、智能主导权对人的行为、思维的变化与自主决策的影响,是对行业和个人最大的挑战。

  测绘与位置服务行业应牢牢把握时空位置服务在基础设施、数据资源和法律标准的掌控优势,转变思维方式,树立系统性思维、时空观思维和创意性思维,通过跨界融合,服务社会,服务国家安全,争取智能化的主导权,实现测绘与位置服务向绿色、智能、泛在发展的整体转型。

       

  参考文献[1]Deepmind Corporation. Full Length Games for Go Players to Enjoy[EB/OL]. https://deepmind.com/research/alphago/alphago-vs-alphago-self-play-games/, 2017

  [2]Hudson A. '40% of Jobs' Taken by Robots by 2030 but AI Companies Say They're Here to Help[EB/OL]. http://metro.co.uk/2017/05/10/40-of-jobs-taken-by-robots-by-2030-but-ai-companies-say-theyre-here-to-help-6628469/, 2017

  [3]Ng A. What Artificial Intelligence can and can't Do Right Now[EB/OL]. https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now, 2016

  [4]Oltermann P. Jürgen Schmidhuber on the Robot Future:"They Will Pay as Much Attention to us as We Do to Ants"[EB/OL]. https://www.theguardian.com/technology/2017/apr/18/robot-man-artificial-intelligence-computer-milky-way, 2017

  [5]Gartner Corporation. Top Trends in the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017[EB/OL]. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/, 2017

  [6]Mao Zhenhua, Li Kun. World Intelligence Conference Issued the "Tianjin Declaration" Called for Creating Intelligent Technology to Build Intelligent Economy[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/tech/2017-06/30/c_1121243621.htm, 2017 ( 毛振华, 李鲲. 世界智能大会发表《天津宣言》呼吁共创智能科技共建智能经济[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/tech/2017-06/30/c_1121243621.htm, 2017 )

  [7]The State Council. Notice of the State Council on Printing and Distributing a New Generation of Artificial Intelligence Development Plan[EB/OL]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm, 2017 ( 国务院. 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm, 2017 )

  [8]Ciucci F. Deep Learning Is Not the AI Future[EB/OL]. https://www.linkedin.com/pulse/deep-learning-ai-future-fabio-ciucci, 2017

  [9]Tian Y, Chen X, Xiong H, et al. Towards Human-Like and Transhumant Perception in AI 2.0:A Review[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

  [10]Qian Xuesen. Open and Complex Giant System Review[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 1991(1): 1–4 ( 钱学森. 再谈开放的复杂巨系统[J]. 模式识别与人工智能, 1991(1): 1–4. )

  [11]Li Wei, Wu Wenjun. Swarm Intelligence:An Important Direction for New Generation of Artificial Intelligence[EB/OL]. http://stdaily.com/index/kejixinwen/2017-08/03/content_564559.shtml, 2017 ( 李未, 吴文峻. 群体智能: 新一代人工智能的重要方向[EB/OL]. http://stdaily.com/index/kejixinwen/2017-08/03/content_564559.shtml, 2017 )

  [12]Zhang T, Li Q, Zhang C, et al. Development Trend of Intelligent Unmanned System[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2017(1): 68–86

  [13]Xinhua Net. Artificial Intelligence Power Strategy[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/globe/2017-03/29/c_136168263.htm, 2017 ( 新华网. 人工智能大国战略[EB/OL]. http://news.xinhuanet.com/globe/2017-03/29/c_136168263.htm, 2017 )

  [14]Wuzhen Think Tank. Wuzhen Index:Global Artificial Intelligence Development Report 2016[EB/OL]. http://sike.news.cn/hot/pdf/10.pdf, 2016 ( 乌镇智库. 乌镇指数: 全球人工智能发展报告2016[EB/OL]. http://sike.news.cn/hot/pdf/10.pdf, 2016 )

  [15]Bao Damin. Five Strategies for Future Development of Chinese Artificial Intelligence[EB/OL]. http://www.iyiou.com/p/47545, 2017 ( 鲍达民. 中国人工智能未来发展的五大战略[EB/OL]. http://www.iyiou.com/p/47545, 2017 )

  [16]Liu Jingnan. The Concept and Development of Ubiquitous Mapping & Surveying and Ubiquitous Positioning[J]. Digital Communication World, 2011(S1): 28–30 ( 刘经南. 泛在测绘与泛在定位的概念与发展[J]. 数字通信世界, 2011(S1): 28–30. )

  [17]The National People's Congress of the People's Republic of China. Surveying and Mapping Law for People's Republic of China[EB/OL]. http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/2017-04/27/content_2020927.htm, 2017 ( 中国人大网. 中华人民共和国测绘法[EB/OL]. http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/2017-04/27/content_2020927.htm, 2017 )

  [18]Chen Shiqing. What Is Intelligent Economy[J]. Business Culture, 2016(29): 14–16 ( 陈世清. 什么是智慧经济[J]. 商业文化, 2016(29): 14–16. )

  [19]Vereecken W, van Heddeghem W, Deruyck M, et al. Power Consumption in Telecommunication Networks:Overview and Reduction Strategies[J]. IEEE Communications Magazine, 2011, 49(6): 62–69DOI:10.1109/MCOM.2011.5783986

  [20]Chiang J, Lin C. A Bite of China:Is 'Internet Thinking' a Fad?[EB/OL]. https://www.forbes.com/sites/ceibs/2014/05/20/a-bite-of-china-is-internet-thinking-a-fad/#2eb5c7e1a817, 2014

  [21]Mallya H. How Google Is Going from Mobile-First to AI-First While Competition Heats Up[EB/OL]. https://yourstory.com/2016/10/google-ai-strategy/, 2016


声明:中国勘测联合网登载此文出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其描述,文章内容仅供参考。