发布日期：2024-10-23 05:44 点击次数：78
近日，航天圈有几个热门，不仅有SpaceX星舰5“筷子夹火箭”得胜，更有我国得胜竣事全球首颗AI卫星起飞。当AI参加天际后，如何让卫星变得更\"灵巧”？畴昔咱们可能会用上AI卫星技能带来的哪些便利？还有即是马斯克的火星霸术是不是要提前了？
10月16日晚19:00氪星直播间邀请到了商汤智能产业商量院院长及《田丰说》首创东说念主 田丰、丝路天图CEO韦文怡、畴昔宇航首创东说念主兼CEO牛旼，和咱们一齐聊聊当卫星遭逢AI ，会产生什么火花？
在这场直播中三位嘉宾主要商议了以下问题：
1.2024年9月24日，全球首颗AI大模子科学卫星得胜辐照入轨。这次AI卫星的考验得胜，关于卫星技能有什么遑急的真谛？
2.卫星应用本来就需要研讨能耗，大模子更是个烧算力的应用，如何均衡AI算力和卫星应用的能耗问题？
3.AI 的价值确乎很大，在天际中AI是如何让卫星变得愈加灵巧？
4.卫星在天际中采集到的数据是宽敞且复杂的，当有了 AI 的加持后，卫星在数据的获取上会有什么不一样吗？
5.当今交易航天的应用在C端市集如故比较空缺，AI卫星的考证得胜是否为咱们开放新的交易契机？
6.卫星应用是属于闲散增长的，在当前的市集环境下，交易航天公司应该更专注于深入已教授证过的交易应用深耕，如故应该积极探索未知的新应用，寻找更多增长点？
36氪：2024年9月24日，全球首颗AI大模子科学卫星得胜辐照入轨。这次AI卫星的考验得胜，关于卫星技能有什么遑急的真谛？
田丰：卫星技能的悠久历史以及钱学森老先生关于卫星和东说念主工智能的早期设计。从1950年代苏联得胜辐照第一颗卫星启动，好意思苏之间的卫星科技竞争便拉开了序幕。钱学森老先生在阿谁时间依然料意想卫星构成的“星际船埠”（即天际站）主见，与航天系统招引的“第五代筹画机”或“智能机”。跟着时间的发展，AI技能渐渐纯熟，并与卫星技能竣事了深度交融。这种交融带来了卫星自主性和任务协同智商的权臣擢升。卫星在天际中的运行环境复杂多变，信号传输延伸长，使得实时大地操作变得不毛。因此，卫星需要具备一定的自主性，以应付通讯延伸或故障等情况。AI大模子的应用为卫星提供了这种自主性。当卫星与大地络续较慢或需要处理复杂的新任务时，AI大模子大要诱导卫星进行自主决策和调理，确保任务的顺利完成。此外，通过AI技能，多个卫星不错酿成一个星座结伴体，利用群体智能进行复杂的操作。这种协同不仅提高了卫星的职责遵循，还增强了卫星系统的合座稳固性和可靠性。
韦文怡：在当前的航天限制，AI技能的应用正在转换数据处理的方式。传统的卫星数据处理过程需要深广的东说念主工参与，包括数据收受、预处理、标注等，这些职责不仅耗时耗力，何况遵循低下。关联词，跟着AI技能的引入，这一景色得到了权臣改善。AI技能通过自动化和智能化的方式，将蓝本需要东说念主工处理的数据经由化、机器化，从而大大提高了数据处理遵循。韦文怡提到，当今从数据收受到预处理，再到最终的分析息争释，所有这个词过程皆不错酿成一个经由化的梳理模式，使得数据处理时期从当年的数天以致数周缩小到数小时。此外，AI技能还惩处了多模态数据交融处理的难题。在卫星对地感知的过程中，需要交融来吹法螺地、空中庸天际的多源数据。关联词，这些数据经常具有不同的情势、离别率和精度，传统的处理方法很难竣事存效地交融。而AI技能通过学习和认识数据的内在功令和关联，大要竣事对多模态数据的精确交融，从而提供更全面、更准确的信息。
牛旼：传统的东说念主工标注职责不仅工作密集，何况需要专科常识。遥感数据的标注尤其如斯，因为它需要识别和认识多样地舆特征和物体。关联词，跟着AI技能的发展，这种繁琐而复杂的职责正在被迟缓替代。AI通过学习和西席，大要自动识别和标注遥感数据中的特征，从而大大提高了数据处理遵循和准确性。卫星实质上更像是一个具有能源系统的“车”，它有我方的“大脑”（即按捺系统），但面前这个“大脑”更像是一个“小脑”，主要认真按捺卫星的姿态和轨说念调理。关联词，跟着AI技能的引入，卫星的“大脑”将变得愈加智能和强盛。AI在卫星上的主要应用是在遥感信息的处理上，这雷同于智能监控中的角落筹画。通过将AI部署在卫星上，不错竣事数据的实时处理和决策，从而减少了数据传输和处理的延伸。畴昔，跟着更多卫星上天并酿成星座汇集，星间招引和云的酿成将成为枢纽。AI卫星构成的算力星座将具有更大的实质应用价值。
田丰：我再补充一个小故事。商汤科技在AI遥感限制的第一个场景即是，客户公司买过来深广卫星相片数据，但其中许多相片因为云层覆盖而无法使用。因此，其时开发的第一个算法即是用来识别和筛选掉这些有云的相片，以便剩下的相片不错用于进一步的分析。有些相片不错通过算法处理去除云层，但有些因为云层覆盖面积太大而无法处理。
牛总还提到了遥感技能在不雅测地球物体方面的两个主见。发轫是感知对象，以时尚星可能只可识别特定的物体，比如舰船。但当今，大型AI模子具有泛在智能的智商，不错识别从塔吊到建筑物，再到水文、丛林，以致大型动物等多种物体。这种大型AI模子不错视为一种通用的感知智商，这曲直常有价值的。因为这些模子不错在大地上西席好，然后缩小参数目，比如将10亿参数目或几亿参数目的大模子压缩成妥贴卫星搭载的小模子。
另一个遑急主见，即识别和分类。举例，识别一个景区或建筑物需要分类，并用不同激情进行标注。当年，这种分类和标注职责需要东说念主工完成，职责量至极大。但当今，跟着大模子时间的到来，大模子不错自动进行标注。举例，植物不错用绿色标注，水文用蓝色标注，路网用紫色标注，这样就不错快速地将图层和对象分类出来。这大大便利了后续的处理职责。总的来说，AI技能在遥感限制的应用，不仅提高了数据处理的遵循，还蔓延了卫星的感知智商，使得卫星大要识别和分类更多的地球物体。
36氪：卫星应用本来就需要研讨能耗，大模子更是个烧算力的应用，如何均衡AI算力和卫星应用的能耗问题？
牛旼：卫星技能的发展与汽车工业的演变有着相似之处，就像燃油车向电动车的飞舞一样，卫星技能也在阅历着能源一体化的变革。当年，许多卫星依赖化学推动剂来调理轨说念和姿态，卫星的寿命经常不是由于硬件损坏，而是燃料耗尽，导致无法保管轨说念而失效。这与燃油车的局限性相似，需要如期加油。
当今，卫星技能正朝着电推动系统发展，这雷同于电动车的电动机。电推动系统需要电力供应来保持轨说念，这就需要卫星配备高效的能源系统。关于算力卫星来说，能耗是一个紧急需要惩处的问题。在天际中，太阳能是独一的能源开头，但近地轨说念的卫星在绕地球运转时，会有一段时期处于地球的暗影中，这时就需要破钞卫星自带的电板能量。面前，许多卫星佩戴锂电板来提供能量储备。
畴昔，有两个技能惩处决策可能会被给与。一是进一步贬抑卫星的功耗，二是进行能源技能的改进，比如使用钙钛矿太阳能电板或开发能量密度更高的储能电板。此外，跟着算力卫星的出现，畴昔可能会出现挑升用于储能的新式航天器，雷同于电力卫星。这些卫星不错认真汇集太阳能并储存起来，然后通过激光或微波传输的方式为高能耗的卫星提供能量。
总的来说，卫星技能的畴昔发展将朝着降痴呆耗和提高能源遵循的标的发展，这与汽车工业从燃油车向电动车的飞舞有着相似的轨迹。
田丰：牛总刚才提到的算力问题至极真谛，这确乎是咱们许多东说念主的常识盲区。当今卫星的算力依然至极强盛，比如，要是一个机器东说念主的算力是100T，那么自动驾驶汽车的算力也能达到100T。卫星算力以致能达到200T以上，最新式卫星还能成立1000T的算力。有的卫星以致以算力来定名，炫耀了其强盛的筹画智商。
关联词，这样大的算力是否大要由现存的锂电板供电，这是一个问题。这里咱们不错从另一个角度来想考，即芯片的发展妥贴摩尔定律。摩尔定律指出，轻便每18个月，芯片的性能会翻一番，而本钱会贬抑。这意味着，本年的200T算力芯片与来岁的200T算力芯片比较，后者的本钱和能耗可能会更低。
因此，咱们不错瞻望，也许在畴昔一两年内，大型AI模子将变得愈加节能，而芯片的算力会更强，但其能耗和本钱并莫得权臣高涨。这实质上是摩尔定律带给咱们的指数级红利。总的来说，跟着技能的跳动，咱们不错期待卫星的算力会络续增长，同期能耗和本钱会得到更好的按捺。这将为卫星技能的发展带来巨大的后劲和契机。
韦文怡：咱们刚才提到的即是在星上如何样用算力的问题，其实不光在星上， AI在遥感限制的应用需要的算力，在大地上皆至极大。举例，我今天刚遭逢一个案例，有一个农业大模子需要筹画宇宙所有县市某种作物的所有这个词出产周期，这自己即是一个巨大的挑战。在遥感限制，每种作物皆有其特有的区域特征，因此不成马虎地将一个区域的模子应用到另一个区域。这就意味着，要是要使用一个大模子来结伴处理这些问题，需要至极强盛的耦合机制，这在大地上依然至极不毛。
以西电1号卫星为例，该卫星于2022年辐照，搭载了高光谱和模子界说载荷。这些载荷用于主义识别和轮廓索求，关于可见光图像来说，它们大要识别主义；而关于高光谱卫星，它们大要感知并识别出不同作物的光谱特征。由于每一景数据量至极大，轻便有10GB，是以在数据传输过程中压力很大。为了收缩这种压力，卫星上搭载了一个在轨压缩载荷，不错在卫星上平直对数据进行压缩处理，然后再将压缩后的数据传回大地，这样就大大收缩了传输压力。要是大要将AI大模子平直部署到卫星上，那么卫星就不错平直处理数据并传输处理扫尾，这将愈加浮浅。或者，只传输特征值，这样数据量会小许多。这样，卫星不错匡助咱们筛选出所需的数据，而无需处理毋庸的数据。
此外，卫星上的传感器也至极遑急，举例红神话感器不错平直看到地下的东西，具有很高的价值。像SAR卫星这样的开拓不错穿云透雨，关于遥感应用来说至极有用。总的来说，跟着技能的发展，咱们不错期待卫星上的传感器和AI模子将愈加高效和智能，大要更好地舒服咱们的需求。
36氪：AI 的价值确乎很大，在天际中AI是如何让卫星变得愈加灵巧？
牛旼：我举一个自动驾驶汽车的例子，它匡助咱们认识了畴昔天际交通治理可能靠近的挑战。面前，自动驾驶汽车装备了稠密传感器，大要竣事从L3到L5级别的自动驾驶功能，其中最基本的功能即是幸免碰撞。雷同，天际中的卫星数目在当年几年里依然大幅增多，尤其是星链霸术的实施，预示着畴昔卫星数目可能会再增多一个数目级。这就像早期汽车刚出面前，说念路上车辆罕见，不需要研讨交通拥挤和碰撞风险。但跟着车辆数目的增多，交通照顾和规定制定变得至关遑急。
关于卫星而言，畴昔天际交通治理也将靠近雷同的挑战，包括如何制定例则以遮掩碰撞。卫星也需要具备雷同自动驾驶汽车的碰撞预警和自主遮掩功能。举例，要是两颗卫星有轨说念交织的风险，它们不错调理轨说念角度以幸免碰撞。畴昔，每个卫星皆可能具备这样的功能，这需要AI技能赋能卫星的自主按捺和轨说念调理智商。这雷同于将自动驾驶汽车的AI模子算法应用到无东说念主机按捺技能，并进一步蔓延到天际限制。
面前，尽管卫星在天上看不见、摸不着，但仍有挑升的团队通过大地站按捺卫星，收受遥测参数。要是卫星降轨，不错发送辅导让它升轨。许多自动化策略依然启动实施，减少了东说念主工不雅测、处理和发送辅导的需求。畴昔的发展标的是将这些策略进一步集成到卫星上，竣事自主测控，最终达到无东说念主化照顾。这意味着卫星将大要在莫得大地干涉的情况下，自主实施任务和调理轨说念，大大提高了遵循和安全性。跟着AI技能的发展，咱们有望看到卫星在天际中的自主性和智能化水平不竭提高，以应付日益增长的天际交通挑战。
田丰：哨兵卫星，以及清洁工卫星的主见，皆至极真谛。清洁工卫星是指那些挑升策动用来处理天际垃圾或者维修故障卫星的航天器。当卫星参加故障状态需要维修，或者依然退役时，要是它们配备了AI，它们不错自动参加坟场轨说念。坟场轨说念是天际中一个特定的区域，用于存放不再使用的卫星，以减少它们与其他在轨卫星发生碰撞的风险。
牛总提到的智能化体当今，卫星不错通过AI进行自我学习和更正。AI中的强化学习是一个枢纽主见，它允许卫星通过与环境的交互来学习，而不单是是依赖于东说念主类的诱导。这雷同于AlphaZero，它们通过自我对弈来学习棋谱。当卫星在实施特定任务时失败，这些失败的数据至极贵重，不错用来在末端上自我更正。要是算力弥漫，卫星不错通过自我强化学习变得愈加智能。
此外，要是一个卫星学会了新技能，它不错将这些技能播送给其他卫星。这样，所有这个词卫星星座就不错分享这种常识，使得所有这个词汇集的智能升级速率比单个卫星的单体智能升级快得多。这雷同于自动驾驶汽车的情况，比如特斯拉可能有300万辆车，要是一辆车学会了如安在一个危急路段驾驶，其他车辆也不错赶紧学会。东说念主工智能的这种群体智能和自我学习的智商，是其最强盛的特色之一。通过这种方式，卫星星座不错不竭自我更正，提高遵循和安全性，同期减少对大地按捺的依赖。
36氪：卫星在天际中采集到的数据是宽敞且复杂的，当有了 AI 的加持后，卫星在数据的获取上会有什么不一样吗？
韦文怡：在获取数据时，卫星不错进行初步的数据处理，比如数据压缩，这样不错在卫星上对最初采集到的原始数据进行粗加工，然后以粗加工的居品形式传回大地。在大地上，这些经过初步处理的数据不错用于多样不同的应用场景，带来许多改进。举例，在农业限制，以前每个地区皆有我方的算法来处理遥感数据，林业和其他限制如生态环保等亦然如斯，因为每个地区皆有其特有的地域特征。但当今，要是所有这些限制皆能使用结伴的数据预处理方法，那么在一个大的模子体系中处理后，不错得到一个愈加范例和结伴的论断。这样的论断不错填补遥感应用限制中的一些空缺，比如在精度轨范等方面的不一致问题。
此外，AI和大模子的应用还能竣事以前无法作念到的事情。举例，在地质灾害照顾方面，传统的方法是过后处理，比如发现失火后再进行应付。但当今，通过AI处理，不错在应用层面提前预警。好意思国有挑升监测野火的卫星，它们主要通过红外技能来监测。中国科学家王建宇院士也在红外遥感限制作念出了发轫职责，通过红外监测，咱们不错赶紧捕捉到丛林中的极度热度，即使它不一定真实发生了失火。通过概述研讨当地的落叶堆积、树种、温度、湿度等多种身分，咱们不错建立一个机理模子，预测失火发生的可能性，并赶紧见告救急部门，以致调节无东说念主机到现场进行处置。这种智商在以前是难以竣事的，因为即使失火发生，也不一定有卫星无意拍到了失火现场。当今通过AI和大模子的应用，遥感数据的处理和应用变得愈加高效和智能化，大要提前预警并快速反应多样灾害和环境问题。
牛旼：AI与遥感技能的招引不单是是图像处理那么马虎，除了获取图像外，还包括高光谱、SAR（合成孔径雷达）图像等，这些图像包含的信息是肉眼无法平直离别的。另外少许，AI+遥感领是要赋能各个行业的，需要招引行业常识和遥感数据除外的其他信息佐证，可能包括多种数据源和地物的基础属性信息。至极于多样信息与遥感AI处理交融在一齐，通过所有这个词AI系统进行处理，得出分析扫尾。固然这些分析扫尾面前还无法达到100%的准确率，但依然取得了权臣的跳动，以前准确率可能低于50%，但当今许多应用场景的准确率依然达到70%-90%。
举例，韦博士提到的舰船识别，因为船只在海上的布景相对单一，是以识别起来相对马虎。只消前期拍照炫耀，莫得云层遮盖，就能取得较好的识别恶果。此外，像机场飞机的识别，因为机场往常经过特定标注，飞机在小次序图像上更容易被识别和计数；包括说念路上的车辆，这些场景的识别率相对较高，能达到90%以上。要将一个好的模子算法简直应用到一个行业中，需要将多种模子算法和不同扫尾概述分析，才气得出简直灵验的行业常识。这意味着AI在遥感限制的应用是一个复杂的过程，需要跨学科的常识和技能赞助。
田丰：AI遥感软件为卫星提供了强盛的用具，不错舒服多样行业需求。以东北农业大田照顾为例，他们需要照顾深广的农作物。当地战略饱读舞农民耕作大豆，以减少中国对大豆入口的依赖。以往，农业部门需要叮咛东说念主员实地检会，但遵循低下。当今，通过AI遥感技能，不错平直从卫星图像中识别出哪些区域依然耕作了大豆，从而提高职责遵循。
此外，AI遥感技能还不错识别农田中的非农建筑，保护耕地红线。在农业限制，AI算法还能预测作物长势和产量，这在中国的许多产粮区皆有应用。当代的农民不错通过手机稽查农田情况，而无东说念主机不错在发现问题时平直进行喷药等操作。
在防灾减灾方面，卫星遥感不错监测急流等灾害，通过分析水线变化预测急流趋势，从而保护东说念主民的生命财产安全。
在能源限制，举例好意思国的卫星不错监测能源管线上的甲烷裸露，确保安全巡检。中国光伏产业的快速发展也成绩于AI遥感技能，不错快速识别妥贴装配光伏法子的屋顶和无东说念主区域。
AI遥感技能的应用不仅限于农业和能源限制。在疫情期间，山东农业企业利用AI遥感技能监控农作物大棚，通过西席模子自动识别大棚情况。
动物保护亦然AI遥感技能的一个真谛应用。举例，通过分析卫星图像中的粉色排泄物，不错发现南极企鹅的鸠合地。
商汤科技开发的遥感大模子“地界”大要自动识别40多种不同的地物对象，这大大贬抑了本钱，并提高了遵循。跟着技能的跳动，畴昔可能还会有更多的对象大要被自动识别。
总的来说，AI遥感技能的应用至极往常，它正在转换多个行业，提高遵循，贬抑本钱，并为环境保护和灾害防护提供了新的惩处决策。
韦文怡：面前在遥感数据处理限制中，东说念主们关于数据量的挟恨似乎莫得以前那么热烈了，这可能是因为数据处理的方式正在发生变化。举例，合成孔径雷达（SAR）卫星需要历史数据积贮来监测地表形变，这些数据关于监测路桥、大型基础法子等的渺小位移（以致达到毫米级）至关遑急。但这种监测需要深广的历史图像数据，以建速即序数据集，这对数据的条目至极高。
本年启动，东说念主们渐渐给与多种智能处理妙技，招引多模态数据处理技能，以及历史数据和大家数据集的积贮。这种招引可能正在推动遥感数据处理的跳动。多模态智能处理妙技可能包括使用不同类型的传感器数据，如光学图像、雷达数据、高光谱数据等，以及应用先进的算法来分析息争释这些数据。而大家数据集则是指由限制大家标注和考证的数据集，它们关于提高遥感数据的解释精度至极有匡助。
跟着这些技能的发展和应用，咱们不错期待遥感数据处理的准确性和遵循擢升。这些跳动不仅大要提高咱们对地表变化的监测智商，还大要为多样应用提供愈加丰富和精确的数据赞助。遥感数据处理限制正在阅历一场变革，通过招引多模态数据处理技能和大家常识，咱们有望在畴昔看到更多的创新和跳动。
36氪：当今交易航天的应用在C端市集如故比较空缺，AI卫星的考证得胜是否为咱们开放新的交易契机？
牛旼：咱们畴昔宇航一直在探索面向消费者（ToC）的市集，因为只消当一个产业简直面向消费者，它才气成为一个经久且巨大的产业。从遥感技能的角度来看，东说念主工智能（AI）是竣事这一主义的必经之路或必要妙技。传统的遥感数据处理依赖于大地站收受数据，然后由东说念主工进行预处理、分析，再招引行业常识，最终身成报告。这个过程最快也需要一到两周的时期，但当咱们得到分析扫尾时，关连事件可能依然当年了两周，咱们只可研讨如何挽回或回首。
有了AI之后，它转换了咱们对遥感数据应用的范式。AI不错自动化地为卫星下达任务，自动化地完成拍摄，然后接纳数据处理。这雷同于以前的录像头监控，当今不再需要保安时刻监视，而是由AI来处理。以后咱们的卫星皆是全轨开机职责。以前是东说念主得判断这个信息有用，才让卫星去拍；以后即是卫星一直在扫描， AI会把一些灵验的信息、枢纽的信息实时推送给你，让你去关爱它，然后再去进一步处理它。
另外一个距离大众略微有点远的案例，举例，炒股票或期货。好意思国有家公司叫Orbital Insight，它使用卫星遥感数据进行时序不雅测，比如监测特斯拉总部门口的车辆变化来预测销售情况，或者监测苹果供应商的交通情况来预测股价。当今有许多公司在作念AI遥感，其实皆是在对标这家公司。遥感技能不单是是关爱事件自己，而是不雅测到一些关联事件或养殖事件，并利用这些关连性进行反推。举例，遥感技能在找矿方面的应用，并不是平直探伤地球深处，而是通过地表植被的变化来臆想矿物的存在。
畴昔，对这种关连性的挖掘将是一门学科和话题，咱们不错不竭挖掘遥感数据的灵验性。举例，在农业限制，遥感技能与保障相招引，不错匡助农民在作物遭受灾害后取得抵偿，或者在作物滋长不达预期时取得保障抵偿。保障公司的抵偿机制和费率筹画依赖于AI遥感技能，这与农民的生计息息关连，也关系到所有这个词国度的民生。
田丰：我最近在商量SpaceX的一些尊府，发现了马斯克背后的科技形而上学，合计至极真谛，想和大众分享一下。马斯克认为，居品越马虎，就越可靠；越可靠，就越容易复用。这三者之间酿成了一个轮回关系，因此他力争于简化居品。举例，SpaceX的助推器即是通过将多个部件系缚在一齐，并使用铝合金逐节增多，以达到简化策动的目的。
马斯克的这种第一性原空想维是值得模仿的。在好意思国，交易航天的发展一直受到战略的推动，其理念是：要是某个相貌与国防或敏锐事务无关，就应该交给交易航天去作念。可是交易航天能否将本钱压缩到传统本钱的十分之一？这确乎是一个挑战，需要许多科学家愚弄第一性旨趣不竭探索和测试。马斯克在SpaceX的早期也靠近过财务逆境，差戳收歇。我认为，中国在这方面也应该愈加包容，给以试错和失败的空间，这样更故意于创新和发展。
36氪：卫星应用是属于闲散增长的，在当前的市集环境下，交易航天公司应该更专注于深入已教授证过的交易应用深耕，如故应该积极探索未知的新应用，寻找更多增长点？
牛旼：面前，许多大家和技能东说念主员可能更倾向于不竭擢升居品质能方针、贬抑本钱以及扩大应用领域。这不仅包括卫星遥感处理，也包括卫星制造，大众皆执政着这个主义努力。我认为面前更需要的是像商汤科技这样在AI识别限制至极得胜的公司，大要反向跨界参加航天界。这些带有互联网和AI基因的企业更靠拢用户大众，更了解用户需求。
以一个马虎的例子来说，面前许多AI遥感应用的主义离大众生计较远，如农田、海洋、飞机等。但要是从AI和互联网的角度启航，咱们会从城市生计、东说念主们的举止和经济关连的角度来研讨遥感数据的应用，遥感和AI的交融是同归殊涂的。咱们需要更多的新应用场景来激勉新需求，这些需求反过来会推动技能的发展。举例，遥感卫星面前无法24小时拍摄，晚上无法职责，这就建议了如何使用红外技能进行交融拍摄的问题。另外，面前的遥感技能在时效性上还不够，比如在交通限制，遥感服务无法提供实时的交通景色，只可提供特定时期的数据。
因此，我认为需要有新的应用场景和从消费者角度建议的需求，来推动基础法子的新条目。当今的遥感卫星只可拍摄相片，但畴昔咱们是否不错拍摄视频，像监控录像机一样实时监控？这些需求将推动遥感卫星，特别是卫星遥感技能的发展，并指明畴昔的标的。我建议卫星制造公司或运营公司在接到一些新奇的需求时，不要平直拒却，而是应该研讨如何竣事这些需求，推动技能的创新和跳动。
田丰：我之前与一位援藏干部聊天，他提到许多驴友，不管是开房车如故SUV去西藏无东说念主区，皆特别清翠使用华为卫星手机进行通讯。他们发现，与传统的卫星电话比较，华为手机的通讯恶果更好。这即是一个民用的ToC（面向消费者）卫星应用的例子。要是手机大要与卫星进行通讯，那么畴昔咱们开的每一辆车是否也不错与卫星进行通讯呢？这将大大提高安全性。在驾驶过程中，司机不需要停驻来打电话，而是不错全程得到保护和导航，即使在莫得手机信号的地区也不枢纽。这种技能是中国许多隐衷职责群体特别需要的，不管是在偏远地区驾驶如故在登山等户外举止中。它提供了一种无需依赖大地信号的通讯方式，关于在莫得汇集覆盖的地区进行户外举止的东说念主来说，这是一个至极有价值的用具。
韦文怡：咱们需要感性地看待卫星技能过甚应用。面前，大众深广认为卫星和卫星数据至极渊博，这种不雅念在一定进度上辞谢了ToC（面向消费者）市集的开发。但实质上，尽管卫星的初期投资可能很高，但在治理和社会经济运行中，卫星技能是一种至极经济灵验的妙技。卫星提供了大次序、常态化的监测智商，这种智商在分拨到每个小地块或小经济体时，本钱并不高。与无东说念主机比较，卫星监测的本钱要低得多，因为无东说念主机需要往常地进行遨游功课。
因此，咱们需要转换对卫星本钱的偏见，卫星技能并不像东说念主们联想的那么渊博，它在许多应用场景中不错提供本钱效益高的惩处决策。跟着技能的跳动和本钱的贬抑，卫星数据和应用将越来越普及，成为咱们日常生计中不可或缺的一部分。 田丰：我再举一个实质的例子来证实两位的不雅点，这个例子与城市治理相关。许多城市皆有国度园林，这些园林需要日常的放哨和惊奇。咱们与青岛西海岸新区配合，利用卫星遥感技能来巡检所有这个词区域，这个区域至极大。通过卫星遥感技能，咱们不错平直拍摄一张相片来完成放哨，这个过程至极快速，每天进行，这样就不需要职责主说念主员亲身去现场放哨，大大收缩了他们的职责职守。这种技能不仅提高了遵循，还贬抑了本钱，因为它减少了东说念主力和时期的破钞。这个例子了了地展示了卫星遥感技能在实质应用中的价值，它是一种经济灵验的妙技，不错用于城市治理和其他限制。
实质上，刚才商议的数据主要来吹法螺地基站，但还有一部分数据来自天基感知，也即是天际中的数据，这部分数据咱们面前还莫得所有掌抓。在轨维修即是一个例子，牛总数韦总确定了解，当今有一种叫作念在轨维修的技能正在渐渐兴起。这种技能利用具有AI智商的机器东说念主不竭监测各个卫星，查验它们是否有问题。举例，一个行将退役的卫星可能因为某个招引故障而无法正常职责。通过在轨维修，机器东说念主不错对接并竖立这个问题，使得卫星大要再服务5年。这种技能面前在欧空局、好意思空局以及中国皆在发展，畴昔可能会成为一种升值服务。跟着技能的跳动，咱们对天际数据的掌抓将愈加全面，而在轨维修等技能的发展将为卫星服务带来新的可能性，提高卫星的使用寿命和遵循。
牛旼：咱们确乎在关连技能限制有所涉猎。客不雅来说，正如田院长刚才提到的，面前许多卫星并莫得为可蔓延或可维修性策动结伴的轨范接口。因此，要竣事在轨维修，发轫靠近的挑战即是对接的难度至极高，因为卫星皆在高速运转，交织对接自己就充满了风险。但要竣事简直的对接和维修，要是畴昔所有卫星皆有结伴的接口，那么维修职责就会像给汽车充电一样马虎，知说念该抓那里，该往那里对接。面前，好意思国的方法是为那些莫得燃料的卫星打上燃料包，至极于给卫星提供了能源系统，然后进行对接和加油。要是卫星出现故障，往常的作念法是将其拖走，高轨卫星拖到坟场轨说念，低轨卫星则拖到大气层点火，这是一种天际清洁垃圾服务。
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