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南方測繪
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劉經(jīng)南院士:智能時代測繪與位置服務領域的挑戰(zhàn)與機遇
作者: 劉經(jīng)南, 高柯
編輯: 任佳良
2017-12-06

由人工智能引發(fā)的智能革命星火,正向各行各業(yè)蔓延,測繪與時空位置服務的相關方法、技術、產(chǎn)業(yè)形態(tài)和商業(yè)模式所面臨的挑戰(zhàn)與機遇,是值得深入思考的問題。從人工智能的內(nèi)涵、歷程和趨勢出發(fā),闡述了對新一代人工智能特征的理解,并對智能時代來臨所帶來的機遇和挑戰(zhàn)進行了分析。聚焦到測繪與位置服務領域,認為其作為行業(yè),不會消失但必須轉(zhuǎn)型,并分析了轉(zhuǎn)型的可能路徑;作為學科,不會擴張但須跨界、交叉和融合;作為職業(yè),將會出現(xiàn)藍領消失,創(chuàng)客、智士領軍的局面。測繪與位置服務行業(yè)需要充分挖掘自身優(yōu)勢,將系統(tǒng)性思維、時空觀思維和創(chuàng)意性思維作為開啟智能時代大門的鑰匙,才能實現(xiàn)測繪與位置服務行業(yè)向綠色、智能、泛在發(fā)展的整體轉(zhuǎn)型。

 

關鍵詞:人工智能 測繪 位置服務 智能時代


 

1997年5月,世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫以2.5:3.5的總比分不敵美國國際商用機器公司(International Business Machines Corporation, IBM)公司的“深藍”人工智能(artificial intelligence,AI)程序,在人與AI的智力對抗史上具有里程碑式的意義。然而,此時AI在圍棋上的棋力尚不如業(yè)余棋手。

 

2017年5月,Google公司的“阿爾法圍棋”(AI程序)以3:0的總比分完勝世界排名第一的圍棋大師柯潔,可以說攻克了人類棋類對弈上最后的智力堡壘,大大超出人們的預估。“阿爾法圍棋”的團隊負責人表示,“阿爾法圍棋”在自我對弈中已無需人類棋譜幫助,可以實現(xiàn)自我進步[1]。其震撼性和帶動效應從目前席卷全球的人工智能產(chǎn)業(yè)浪潮可見一斑。

 

20年的時間,硅基的人工智能在特定領域?qū)崿F(xiàn)了對于碳基的人類智能的某種超越,那么,是否可能實現(xiàn)全領域超越的智能時代成為人們思考的重大問題。

 

勞動力密集型產(chǎn)業(yè)的工人崗位正逐步被工業(yè)機器人取代,司機的職位在未來5~10 年將逐步被自動駕駛車輛所取代,醫(yī)生的外科手術和內(nèi)科醫(yī)療診斷將越來越依賴醫(yī)療手術機器人和醫(yī)療智能診斷平臺的輔助,基于人工智能的個性化、游戲化、沉浸式的在線互動教學模式對于學生的吸引力將迫使教師改進傳統(tǒng)課堂教學模式。一名精通法律條文和訴訟流程的律師需要專門知識頭腦和閱歷的歷練,而IBM的“沃森”(AI程序),能夠在幾秒內(nèi)完成準確度達90%的法律顧問,比較起準確度只有70%的人類律師,既便捷又準確[2]。

 

由人工智能引發(fā)的智能革命星火,正向各行各業(yè)蔓延,行業(yè)興衰和職業(yè)更替的周期將越來越短,人們對自己的工作還有多久會被機器取代這一問題值得思考。百度前首席科學家吳恩達曾提出一條準則:如果人類進行一項思考時間少于1 s的任務,那么不遠的將來或許能用人工智能自動化完成這項任務[3]

 

聚焦到測繪行業(yè),隨著智能傳感設備和測量設備的精確性、智能性、實時性和可靠性越來越高,以前要由人跋山涉水、手提肩扛甚至冒著生命危險來完成的勘測類工作,以及測繪過程中的數(shù)據(jù)采集職能,在智能時代將逐步由智能設備或機器人來完成。專職野外型從業(yè)人員的需求量從長期看將會逐步萎縮,傳統(tǒng)測繪學科的相關知識結構和建設重點也必將有所調(diào)整。

 

與此同時,隨著地理空間信息資源的深度融合和地理信息產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,測繪對象的范疇也將擴大到陸、海、空、天甚至互聯(lián)網(wǎng)絡及人自身等領域。多尺度、個性化、智能化、全天候的測繪服務型需求會越來越多,又會產(chǎn)生諸如統(tǒng)一時空基準的四維地理信息服務,無時不有、無處不在的泛在位置服務,室內(nèi)外一體、智能無縫的協(xié)同精密定位服務等新職能。

 

如果說泛在測繪是互聯(lián)網(wǎng)時代的測繪,那么,在“互聯(lián)網(wǎng)+”及其之后的人工智能和智能時代,特別是與大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術、智能制造技術和機器人技術的結合,測繪與時空位置服務的技術、產(chǎn)業(yè)形態(tài)和商業(yè)模式的機遇與挑戰(zhàn),也是需要深入思考的問題。

 

1 人工智能及其引爆的智能革命

 

機器能否有思想或智能,國際上人工智能研究作為一門科學的前沿和交叉學科,尚無統(tǒng)一的定義。人工智能之父之一的馬文·明斯基(Marvin Minsky)將其定義為“讓機器做本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學”。代表人工智能另一條發(fā)展路線——符號派的司馬賀(Herbert A. Simon)則認為,智能是對符號的操作,最原始的符號對應于物理客體。計算機科學理論奠基人圖靈(Turing)在論文《計算機器和智能》中提出了著名的“圖靈測試”,即如果一臺機器能夠與人展開對話(通過電傳設備),并且會被人誤以為它也是人,那么這臺機器就具有智能。

 

對于人工智能研究所能達到的高度,目前存在3種觀點:

 

1) 弱人工智能觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器,這些機器只不過看起來像是智能的,只是來改善經(jīng)濟社會發(fā)展所需要的一些技術條件和發(fā)展功能。

 

2) 強人工智能觀點認為有可能制造出非常接近于人的智能,真正能推理和解決問題,這需要腦科學的突破,即機器與人類一樣擁有進行所有工作的可能,關鍵在于自動地認知和拓展,預計2050年達到[4]。

 

3) 超人工智能是腦科學和類腦智能有極大發(fā)展后,機器產(chǎn)生了自我意識,并擁有超人的機能和智能等,目前僅存在于文藝作品中,但有不少科學家努力探索超人工智能。

 

不難看出,目前的研究還處于弱人工智能階段。回顧人工智能發(fā)展歷程,從1956年達特茅斯會議的召開標志著人工智能研究的開啟,歷經(jīng)60年,兩起兩落,每次興起都是人工智能算法有了新的突破,比如50年代神經(jīng)網(wǎng)絡的提出,80年代反向傳播算法的出現(xiàn)。而每次低潮又是計算性能和數(shù)據(jù)規(guī)模的局限,未能滿足實際應用的需求,從而導致政府和投資的冷落。自2013年始,以深度學習為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡算法為核心,在大數(shù)據(jù)和圖形處理器(graphics processing unit, GPU)大規(guī)模應用的推動下,在語音識別、圖像識別領域達到甚至超過了人類平均水平,迎來了人工智能研究的第3次高潮。

 

人工智能技術在數(shù)據(jù)生產(chǎn)、采集、存儲、計算、傳輸和應用流程的滲透,隨著網(wǎng)絡的成熟和泛在而不斷加深。核心算法、計算性能、大數(shù)據(jù)以及應用需求等方面的成熟度同步,形成合力,引爆了一場波及大多數(shù)領域的智能革命,受到各國政府的重視和產(chǎn)業(yè)投資的追捧,也預示著新智能技術(intelligent technology,IT)時代的到來。

 

2017年,著名科技咨詢公司Gartner發(fā)布技術成熟度曲線,其中人工智能相關技術達12項,備受市場關注。進入到曲線的人工智能相關技術包括深度學習、強化學習、通用智能、自動駕駛、認知計算、商業(yè)無人機、對話用戶界面、企業(yè)分類法和本體管理、機器學習,智能微塵、智能機器人、智能空間[5]。Gartner認為,未來10年,隨著通用人工智能、神經(jīng)形態(tài)硬件、深度強化學習、量子計算、腦機接口等技術的上升,人工智能將成為最具顛覆性的技術。

 

2 智能時代的來臨及其沖擊

 

互聯(lián)網(wǎng)的演化正從移動互聯(lián)網(wǎng)向物聯(lián)網(wǎng)邁進。與此同時,基于各種網(wǎng)絡對廣域或全球性物態(tài)、事態(tài)的感知、認知及對目標、終端設備遠程控制的膨脹性需求又激發(fā)了物聯(lián)網(wǎng)向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)(或稱信息物理系統(tǒng))(cyber physical system,CPS)的邁進。大數(shù)據(jù)的海量累積,不斷對更強大的計算能力和更智能的計算方法提出新的要求,新一代人工智能建立在各種前沿技術加速互融互通的基礎上,使社會生產(chǎn)和消費從工業(yè)化向自動化、智能化轉(zhuǎn)變,人類因此進入到智能時代,這是科技發(fā)展的必然結果。

 

2017-06-29以“邁向大智能時代”為主題的首屆世界智能大會在天津召開。大會發(fā)布《天津宣言》,認為以智能科技為代表的新技術革命,其影響之大、滲透之廣、植入之深前所未有,智能科技產(chǎn)業(yè)形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求,將重塑全球經(jīng)濟結構,催生新技術、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式,打造智能經(jīng)濟、智能社會和智能生活。越來越多簡單性、重復性、危險性的任務由新一代人工智能完成,個體創(chuàng)造力將得到極大發(fā)揮。圍繞提高人民生活水平和質(zhì)量的目標,加快人工智能深度應用,將為我國經(jīng)濟發(fā)展注入新動能,形成泛在隨動的智能化環(huán)境,全社會的智能化治理水平將大幅提升,社會運行更加安全高效,人們能夠最大限度享受便捷生活和提升獲得感。

 

同時,智能科技應用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展,將對道德倫理、安全隱私、法律法規(guī)、商貿(mào)金融以及人才培養(yǎng)、勞動就業(yè)、知識產(chǎn)權保護等方面產(chǎn)生影響和沖擊,積極應對、主動作為,讓智能科技成果更好地服務人類命運共同體,是國際社會的共同責任[6]。

 

2.1 智能時代人工智能的特征

 

經(jīng)過60多年的演化,特別是在移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、神經(jīng)科學和腦科學等新理論、新技術以及經(jīng)濟社會發(fā)展強烈需求的共同驅(qū)動下,人工智能加速發(fā)展,呈現(xiàn)出深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等新特征[7]

 

其中,深度學習作為這一波人工智能高潮的代表性技術,極大拓展了人工智能的領域范圍。與傳統(tǒng)的為解決特定任務、硬編碼的軟件程序不同,深度學習是用大量的數(shù)據(jù)來訓練模型,通過各種算法從數(shù)據(jù)中學習如何完成任務。深度學習模型屬于機器學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡,而神經(jīng)網(wǎng)絡的歷史可以追溯到上世紀80年代[8],隨著各類數(shù)據(jù)的不斷積淀,信息社會演進到大數(shù)據(jù)時代,才讓深度學習重放異彩。深度學習的本質(zhì)是通過多層非線性變換,從大數(shù)據(jù)中自動學習統(tǒng)計性特征,深層的結構使其具有極強的表達能力和學習能力,尤其擅長提取復雜的全局特征和上下文信息,而這是淺層模型難以做到的。如今已有數(shù)種深度學習框架,如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度置信網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡被應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域,并獲取了很好甚至超過人類的效果。

 


跨界融合,則強調(diào)了新一代人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源特征。通過跨界不同類數(shù)據(jù)的智能融合和綜合算法,提升認知能力和智能決策水平是其宗旨。隨著傳感設備的日新月異和泛在網(wǎng)絡的不斷演進,自動采集的海量感知數(shù)據(jù),隨同已有的人工處理數(shù)據(jù),被用于訓練并驅(qū)動人工智能的生成,呈現(xiàn)從文字、圖像、音頻、視頻等單一媒體形態(tài)逐步過渡到跨領域、跨類別、跨環(huán)境、跨媒體、跨平臺、跨層級的多種媒體形態(tài)一體化的特征。感知作為信息系統(tǒng)與物理世界的連接紐帶,其對物理世界抽象能力的高低和精準度決定了其是否能創(chuàng)造出高級的人工智能系統(tǒng)。未來的AI系統(tǒng)應擁有類人甚至超人的智能感知和跨媒體的感知計算能力,包括類人和超人的主動視覺、自然聲學場景的聽知覺感知、自然交互環(huán)境的言語感知及計算、面向媒體感知的自主學習、大規(guī)模感知信息處理與學習引擎、城市全維度智能感知推理引擎等方面[9],而如何實現(xiàn)跨界的并發(fā)協(xié)同和融合處理就成為了研究和應用的關鍵問題。

 


人機協(xié)同,體現(xiàn)了新一代人工智能在人與機器的交互形態(tài)上,呈現(xiàn)由“人機分立”到“人機協(xié)同”,最終向“人機合一”發(fā)展的總體趨勢。機器的信息感知、計算和存儲能力已經(jīng)達到甚至超過人類,然而, 在沒有人工干預的情況下, 機器卻缺乏發(fā)明出高效優(yōu)雅算法的能力。“阿爾法圍棋”所呈現(xiàn)出來的超強棋力,既來自于強大的機器計算性能,更取決于結合了強化學習與深度學習的人類算法。與其說是機器戰(zhàn)勝了人類,不如說是人機協(xié)同的增強版讓人類戰(zhàn)勝了自己。在腦科學領域, 左腦被視為邏輯腦和科學腦, 右腦則是藝術腦和創(chuàng)造腦。機器在摩爾定律的加持下,可以說已經(jīng)勝過人類的最強左腦。然而,尚無跡象表明, 機器能以某種形式像人類右腦那樣進行自主創(chuàng)新、創(chuàng)造和創(chuàng)意活動。自出生起,就習慣于左右腦協(xié)同工作的人類,在與機器增強的左腦協(xié)同下,將更加專注于右腦功能的開發(fā),并嘗試將人的作用或認知模型引入到人工智能系統(tǒng)中,形成混合-增強智能的人機協(xié)同形態(tài), 從而實現(xiàn)人類與機器的共同進化。

 


群智開放,體現(xiàn)的是在開放復雜網(wǎng)絡信息環(huán)境中,新一代人工智能將從強調(diào)精英專家的知識模擬走向眾包、眾創(chuàng),由下而上、跨層級、跨粒度涌現(xiàn)群體智能的特征。源于對蟻群、蜂群、魚群、鳥群等社會性生物群體行為的研究,通過復雜系統(tǒng)內(nèi)部個體之間的局部協(xié)同及與環(huán)境互動, 涌現(xiàn)出在系統(tǒng)規(guī)模上才能觀察到的新邏輯、新形態(tài)和新模式。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,已經(jīng)有群體計算、參與式感知、社群感知等相關研究,通過互聯(lián)網(wǎng)組織結構以競爭和合作等多種自主協(xié)同方式來共同應對挑戰(zhàn)性任務。未來萬物互聯(lián)的泛在網(wǎng)環(huán)境,將人與人、人與物、物與物相互連接,恰如錢學森先生提出的開放式復雜巨系統(tǒng)[10],借鑒自然界群體智慧的涌現(xiàn)現(xiàn)象,研究整體大于局部之和的機理,將會為開放環(huán)境下的復雜系統(tǒng)決策任務的解決提供新途徑。大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的人工智能系統(tǒng),將人類知識的智能庫與深度學習的機器智能相互賦能增效,形成人機物融合的“群智空間”[11]。群體智能將有可能成為泛在網(wǎng)智能生態(tài)系統(tǒng)的智力內(nèi)核,從下到上涉及泛在網(wǎng)各層次的所有組織及關系網(wǎng)絡。中國擁有全球最大的互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)市場,為群智研究提供了良好的平臺基礎,推動群智眾創(chuàng)服務平臺在智能制造、智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療等重要領域廣泛應用,將有利于形成群體智能驅(qū)動的創(chuàng)新應用系統(tǒng)和創(chuàng)新生態(tài),占據(jù)全球價值鏈高端。

 


自主操控,體現(xiàn)了新一代人工智能在自主無人系統(tǒng)的智能化水平上接近或達到,甚至在某些方面超過人類的趨勢特征。自主無人系統(tǒng)的智能技術,包括無人車、無人機、服務機器人、空間機器人、海洋機器人、無人車間和智能工廠等[12]。未來10~20年,中國城市軌道交通及高速鐵路的全自動無人駕駛將逐步推進,無人駕駛車輛在局部地區(qū)和環(huán)境下將實現(xiàn)商業(yè)化應用,無人機將實現(xiàn)多行業(yè)規(guī)?;a(chǎn)業(yè)化應用。自主無人系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)將有效緩解中國“人口紅利”消失對經(jīng)濟發(fā)展的沖擊,成為世界經(jīng)濟進步的新引擎,在空間探測、深海探測、極地科考等軍民融合領域發(fā)揮重要作用。同時,中國已邁入老齡化社會的門檻,隨著自主無人系統(tǒng)的復雜動態(tài)場景感知與理解、實時姿態(tài)調(diào)整和精準定位、面向復雜環(huán)境的適應性協(xié)同精密導航等關鍵技術的飛速發(fā)展,服務型機器人將大量進入家庭,屆時, 擁有3.5億個家庭的中國, 家庭服務機器人的銷量將如現(xiàn)在的手機一樣, 保守估計也有上億臺, 而全世界總需求量將達到幾十億臺。這個以萬億美元計的未來大市場不僅將包括目前計算機、無線通信、網(wǎng)絡和軟件在內(nèi)的種種上游資源, 單是催生出的機器人維修與配套市場就難以想象其規(guī)模。日、美、歐和中國的業(yè)界專家們都已預見到, 這將是未來多年間,任何產(chǎn)業(yè)也無法比擬的大市場。

 

2.2 智能時代的機遇

 

新一代人工智能相關學科發(fā)展、理論建模、技術創(chuàng)新、軟硬件升級等整體推進,正在引發(fā)鏈式突破,推動經(jīng)濟社會各領域從數(shù)字化、網(wǎng)絡化向智能化加速躍升。目前,各國均在政策層面強調(diào)和推動人工智能的發(fā)展,力爭搶占產(chǎn)業(yè)技術的制高點。

 

美國于2016年10月發(fā)布了《為人工智能的未來做好準備》《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》兩份報告,將人工智能上升到美國國家戰(zhàn)略高度,確定了美國在人工智能領域7項長期戰(zhàn)略[13];歐盟主攻以超級計算機技術來模擬腦功能,啟動“人腦項目”,并在人工智能立法方面未雨綢繆;英國科學和技術委員會于2016年10月發(fā)布《機器人和人工智能》的報告,呼吁政府介入監(jiān)管和建立領導體制。2017年1月,英國政府宣布了“現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略”,增加的47億英鎊的研發(fā)資金將用在人工智能、智慧能源技術、機器人技術和5G通信等領域;日本依托在智能機器人領域的全球領先地位,于2015年提出了“世界機器人創(chuàng)新基地”“世界第一的機器人應用國家”“邁向世界領先的機器人新時代”3大核心目標,并制定了五年計劃。2016年日本政府提出名為“超級智能社會”的未來社會構想,并于2017年制定了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線圖。

 

國內(nèi)近幾年也出臺了扶植人工智能發(fā)展的相關政策,如國務院發(fā)布的《中國制造2025》提出加快發(fā)展智能制造裝備和產(chǎn)品,《國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》明確提出人工智能作為11個重點布局的領域之一,《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》中智能制造和機器人成為“科技創(chuàng)新-2030項目”重大工程之一等政策文件,積極推動人工智能在各個細分領域的滲透。2017年7月8日,中國首部國家級人工智能發(fā)展規(guī)劃——《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》由國務院印發(fā),標志著新一代人工智能發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略層面。

 

目前,中國在全球人工智能方面的研究和應用處于第一梯隊。從全球人工智能申請專利數(shù)量來看,美國、中國、日本位列前三,且數(shù)量級接近,3國占總體專利的73.85%。位列第4的德國人工智能專利數(shù)量僅為中國的27.8%,美國的16.8%[14]。

 

全球人工智能企業(yè)數(shù)量集中分布在美國、中國、英國等少數(shù)國家,3國企業(yè)數(shù)量占總數(shù)的65.73%。與人工智能企業(yè)分布相同,美、中、英3國融資規(guī)模為全球最大,但三者間的規(guī)模差距較大,美國為英國的21.9倍、中國的6.96倍。

 

加速積累的技術能力與海量的數(shù)據(jù)資源、巨大的應用需求、開放的市場環(huán)境有機結合,是中國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢。目前,中國在人工智能領域的國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權量已居世界第二,語音、視覺識別技術已處于國際領先水平。人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日益活躍,一批龍頭企業(yè)加速成長,在國際上獲得廣泛關注和認可。中國具備了領先人工智能領域的所有要素,包括政府資助、人口眾多、研究界活躍,以及一個期待技術變革的社會。人工智能的研究和應用,將為中國的產(chǎn)業(yè)升級和供給側(cè)改革創(chuàng)造“換道超車”的機遇期。

 

2.3 智能時代的沖擊和挑戰(zhàn)

 

人工智能是影響面巨大的顛覆性技術,可能帶來就業(yè)結構的改變、新的階層分化、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰(zhàn)國際關系準則和權力格局等問題,將對政府管理、經(jīng)濟安全、社會穩(wěn)定乃至全球治理產(chǎn)生深遠影響。例如,如果人工智能的決策導致意外甚至犯罪,誰應當對其負責,人工智能創(chuàng)作的知識產(chǎn)權歸誰所有,人工智能研發(fā)人員有哪些法律權利與義務,誰可以擁有個人數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)應以何種方式共享而又能保護隱私,面對日趨嚴峻的網(wǎng)絡安全攻擊又該如何保護數(shù)據(jù)安全,一旦人工智能擁有超級能力,又該用哪些措施進行管控,海量數(shù)據(jù)規(guī)模和算法復雜度的提升帶來的高耗能如何解決等問題。

 

因此,必須高度重視可能帶來的安全風險,加強前瞻預防與約束引導,最大限度降低風險,確保人工智能安全、可靠、可控發(fā)展,有效保障國家安全和個人隱私。史蒂芬·霍金、伊隆·馬斯克及超過1 000名人工智能和機器人研究員曾共同簽署請愿信,要求禁止在戰(zhàn)爭中使用人工智能,并警告“自動化武器”可能帶來可怕災難[15]。人類需要通過類似核安全公約一樣強有力的國際公約,來確保人工智能系統(tǒng)的和平使用,以保障世界各國的安全。一些國家原本期待快速增長的人口能夠推動勞動力密集型經(jīng)濟的發(fā)展,如印度。但如果這樣的大國,讓大量人力工作崗位被機器取代,將加大國家間的發(fā)展鴻溝,甚至可能出現(xiàn)新的社會動蕩。機器智能在信息多元、數(shù)據(jù)體量、決策效能等方面遠優(yōu)于人類,這一優(yōu)勢可能會被掌握其技術的企業(yè)用以誘導甚至控制不同人群的行為習慣,人類如何保持行為與決策的自主地位,都是值得深刻思考的問題。

 

另一方面,雖然中國的人工智能研究和應用熱度很高,還必須清醒地認識到中國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達國家相比仍存在差距,缺少重大原創(chuàng)成果,在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產(chǎn)品與系統(tǒng)、基礎材料、元器件、平臺軟件與接口等方面差距較大。有行業(yè)影響的人工智能開發(fā)平臺和產(chǎn)業(yè)生態(tài)尚未形成,也沒有產(chǎn)生世界知名的人工智能重大產(chǎn)品,缺乏支持行業(yè)發(fā)展的試驗平臺和數(shù)據(jù)集,適應人工智能發(fā)展的基礎設施、政策法規(guī)、標準體系亟待完善。

 

人工智能尖端人才同樣遠遠不能滿足需求。人工智能領域的競爭,主要體現(xiàn)為人才之爭。只有投入更多的科研人員,不斷加強基礎研究,才會獲得更多的智能技術。中國企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型,不僅需要依靠研發(fā)費用和研發(fā)人員規(guī)模上的持續(xù)投入,還應該加大基礎學科的人才培養(yǎng),尤其是在算法和計算性能領域。一些企業(yè)可以通過學習國外先進的產(chǎn)品和技術,充分發(fā)揮國內(nèi)的研發(fā)成本優(yōu)勢和行業(yè)風險把握優(yōu)勢等,來獲得在中國乃至國際市場份額的突破。

 

為應對智能時代的上述沖擊和挑戰(zhàn),《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》給出了較系統(tǒng)的研發(fā)部署:瞄準應用目標明確、有望引領人工智能技術升級的基礎理論方向,加強大數(shù)據(jù)智能、跨媒體感知計算、人機混合智能、群體智能、自主協(xié)同與決策等基礎理論研究。布局前沿基礎理論研究,針對可能引發(fā)人工智能范式變革的方向,前瞻布局高級機器學習、類腦智能計算、量子智能計算等跨領域基礎理論研究。開展跨學科探索性研究,推動人工智能與神經(jīng)科學、認知科學、量子科學、心理學、數(shù)學、經(jīng)濟學、社會學等相關基礎學科的交叉融合,加強引領人工智能算法、模型發(fā)展的數(shù)學基礎理論研究,重視人工智能法律倫理的基礎理論問題研究。

 

《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》還明確了中國發(fā)展人工智能的“三步走”戰(zhàn)略:到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步;到2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平;到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。“三步走”戰(zhàn)略作為國家層面的頂層設計,為中國在人工智能領域達到世界領先水平樹立了明確的發(fā)展目標。


3 智能時代的測繪與位置服務的機遇與挑戰(zhàn)

 

人工智能和智能時代的到來,意味著顛覆性的技術革命和傳統(tǒng)性觀念的革新,智能時代的測繪與位置服務領域同樣需要重新審視自己,以應對未來的機遇與挑戰(zhàn)。

 

3.1 作為行業(yè),不會消失,但須轉(zhuǎn)型

 

時間和空間位置是人類生存和發(fā)展一切活動的基礎,人類永遠需要了解基于時空位置的生存和發(fā)展環(huán)境,永遠需要獲取時空位置對地球、太空進行層次觀測。因此,測繪與位置服務作為一個行業(yè)是不會在智能化浪潮的沖擊下消失的。

 

另外,了解自身生存和發(fā)展環(huán)境的現(xiàn)狀和變化,并與環(huán)境相適相生,是人類生存和發(fā)展的重要演化動力。隨著科技的發(fā)展和社會的進步,人類對時空位置信息的需求從事后走向?qū)崟r和瞬間,從靜態(tài)走向動態(tài)和高速,從粗略走向精準和完備,從陸地走向海洋和天空,從區(qū)域走向廣域和全球,從地球走向深空和宇宙。目前,正從實體空間走向虛擬網(wǎng)絡空間,從自然走向人類社會和人自身。為滿足這些廣泛而巨大的新需求所帶來的機遇與挑戰(zhàn),測繪與位置服務行業(yè)必須推進本身的轉(zhuǎn)型升級。否則,不進則退,生存空間將會越來越小。

 

測繪與位置服務行業(yè)曾借助計算機技術實現(xiàn)了從模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)型,借助互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術,又實現(xiàn)了信息化的轉(zhuǎn)型。如今,借助衛(wèi)星定位和遙感等技術,測繪與位置服務在準確性、實時性、可靠性、泛在性、可持續(xù)性方面的能力不斷提高,再融合云計算和大數(shù)據(jù)技術,正在實現(xiàn)從傳統(tǒng)測繪到泛在測繪的新一輪轉(zhuǎn)型[16]。智能化革命浪潮沖擊下的測繪與位置服務行業(yè),又產(chǎn)生了向智能化轉(zhuǎn)型的新需求。由此,構成了泛在化和智能化雙重轉(zhuǎn)型的復雜疊加。顯然,若測繪與位置服務行業(yè)的內(nèi)涵和外延不與時俱進,必將制約這一雙重轉(zhuǎn)型的成功而造成行業(yè)的衰退。

 

本文認為,對于測繪與位置服務行業(yè)轉(zhuǎn)型中其內(nèi)涵作用的認識,就是要深刻體會作為產(chǎn)生和獲取時空位置大數(shù)據(jù)的行業(yè),測繪與位置服務的優(yōu)勢如何發(fā)揮,而作為人工智能和智能革命中數(shù)據(jù)、算法、計算能力三大支柱的基礎支撐,時空位置大數(shù)據(jù)的頂梁柱作用又如何發(fā)揮。另外,從同類和跨界的不同類大數(shù)據(jù)中找出數(shù)據(jù)間的關聯(lián),直接發(fā)現(xiàn)事物的結果并找出其原因是大數(shù)據(jù)智能的思維模式和處事哲學,是支撐智能決策的核心。而時空位置的關聯(lián)始終是獲取數(shù)據(jù)間關聯(lián)的最普適、最可信、最堅強的關聯(lián)。因此,時空位置大數(shù)據(jù)的智能發(fā)掘和利用,其共享方式和規(guī)則將是測繪與位置服務行業(yè)轉(zhuǎn)型繞不開的機遇與挑戰(zhàn)。另一方面,對測繪與位置服務行業(yè)外延在轉(zhuǎn)型中作用的認識,就是測繪與位置服務行業(yè)及其信息和數(shù)據(jù)必須實現(xiàn)跨界融合,并遵循群智開放??缃缛诤虾腿褐情_放既是組織行為學上21世紀的最偉大創(chuàng)新,也是人工智能當前發(fā)展加速的最關鍵特征。

 

例如,對未來自動駕駛或無人駕駛汽車而言,價格便宜的厘米級精度衛(wèi)星導航接收機、高精度低漂移慣導、前視后視和側(cè)視攝像機和激光雷達等是其標配,它們既是汽車行駛時的場景感知設備,又都是高精度實時泛在測繪設備,能夠產(chǎn)生全天候、全道路實時場景及車流、人流實時狀態(tài)大數(shù)據(jù)。測繪與位置服務行業(yè)占有直接提供精準時空基準服務的先機,還有這些數(shù)據(jù)融合處理獲取三維高分辨率視頻數(shù)據(jù)的長期積累,如何構建好實時、無縫、可靠、高精度的位置服務平臺滿足百萬、千萬級自動或無人駕駛用戶的需求,如何跨界共享這些數(shù)據(jù),如何通過眾包、眾籌的群智開放,利用這些數(shù)據(jù)支持眾創(chuàng)進一步開發(fā)智能產(chǎn)品,滿足大眾和社會各界的需求就是測繪與位置服務行業(yè)現(xiàn)在就要規(guī)劃的行業(yè)轉(zhuǎn)型目標和任務。

 

在測繪與位置服務向智能化轉(zhuǎn)型的過程中,規(guī)劃建設一批智能化新型基礎設施迫在眉睫。

 

1) 建立新型的一體化智能測繪與位置服務基礎設施。包括建立對地觀測智能感知的基礎設施(陸??仗飙h(huán)境感知網(wǎng)),形成低軌遙感衛(wèi)星或可附加導航增強與通信信號組成的太空平臺,區(qū)域性定點遙感高空平臺,區(qū)域性中空和低空移動遙感平臺,作為地基增強時空位置基準的衛(wèi)星連續(xù)運行參考站和作為地基感知網(wǎng)平臺的物聯(lián)網(wǎng),共同感知地球表層信息,即事件、目標、信息的特征及其發(fā)生的時間和位置狀態(tài)及其變化。這些信息和數(shù)據(jù)是產(chǎn)生智能活動的前提條件和必要條件,也是測繪實現(xiàn)從靜態(tài)感知獲取信息到動態(tài)感知、從定時動態(tài)感知到實時和永久性監(jiān)測的轉(zhuǎn)型所必須建立的基礎設施,如圖 1所示。

 

劉經(jīng)南院士:智能時代測繪與位置服務領域的挑戰(zhàn)與機遇

圖 1 對地觀測的智能感知基礎設施

 

2) 構建測繪行業(yè)大腦。在構建上述對地觀測智能感知基礎設施以獲取信息和數(shù)據(jù)的基礎上,智能時代的測繪與位置服務也必須將感知提升到高級認知階段。一方面要通過信息、數(shù)據(jù)和人工智能滿足傳統(tǒng)測繪所需要的地物、地貌分類等認知,并用圖示符號或編碼體系表征其數(shù)學和物理特征。另一方面要利用已有的衛(wèi)星定位地基增強網(wǎng)絡獲取實時、精準、連續(xù)的時空位置大數(shù)據(jù)與其他行業(yè)數(shù)據(jù)跨界融合,通過深度學習、群智開放等技術手段為各行各業(yè)和相關大眾提供高精度位置基準服務、跨界時空信息監(jiān)控和管控智能化服務。因此,測繪大腦在功能上應具備:

 

(1)記憶和思維能力。能簡約或按需動態(tài)存儲感知到的外部事件的歷史和現(xiàn)狀,存儲前人思維產(chǎn)生的知識,同時能夠利用已有的知識對過去和現(xiàn)在的信息特征狀態(tài)進行分析、計算、比較、判斷、聯(lián)想,形成新的知識,并利用動態(tài)信息和新的認知在指定的時間點做出改變事件、目標位置、姿態(tài)或狀態(tài)的決策與控制。

 

(2)學習能力和自適應能力。通過事件、目標與環(huán)境的相互作用,不斷學習積累經(jīng)驗和知識,使其自身能夠適應環(huán)境變化,這些變化多與時間和位置相關。

 

(3)管控決策能力。對外界的感知所形成的刺激做出反應,形成決策并傳達相應管控的信息。

 

(4)智慧化能力。更強的感知能力、記憶和思維能力、學習和自適應能力、決策管控能力,進而擁有預測和預判的能力。

 

擁有了這些能力的智能化硬件環(huán)境可以構成測繪大腦,物聯(lián)網(wǎng)可看作與大腦中樞神經(jīng)系統(tǒng)及其控制連接的感覺神經(jīng)系統(tǒng)和運動神經(jīng)系統(tǒng),通過終端節(jié)點具有感知和控制能力。一體化的陸海空天網(wǎng)信息基礎設施構成了大腦的信息傳輸通路。大數(shù)據(jù)則是測繪大腦各神經(jīng)系統(tǒng)在運轉(zhuǎn)過程中傳輸和計算的信息源。過去50年隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速擴張而數(shù)據(jù)量急速膨脹,未來的數(shù)據(jù)體量將為測繪大腦形成人工智能知識池提供充分的原材料。云計算則可看作測繪大腦的中樞神經(jīng)系統(tǒng),它通過服務器、網(wǎng)絡操作系統(tǒng)、神經(jīng)元網(wǎng)絡、大數(shù)據(jù)和基于大數(shù)據(jù)的人工智能算法對測繪大腦的其他組成部分提供計算能力。人工智能算法則作為測繪大腦產(chǎn)生智能的核心思維方法,不僅通過算法如深度學習和機器學習與大數(shù)據(jù)結合,也運用到測繪大腦的神經(jīng)末梢、神經(jīng)網(wǎng)絡和智能終端中,使得各個神經(jīng)系統(tǒng)同時提升認知能力。

 

測繪大腦的硬件環(huán)境是依托于互聯(lián)網(wǎng)、專有云和公有云的協(xié)同,并通過互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)對端、對事物和目標(人或物)的管控。隨著人類對腦結構及其功能認知的深化,測繪大腦的硬軟件環(huán)境也將隨之進化。其結構如圖 2所示。

 

  劉經(jīng)南院士:智能時代測繪與位置服務領域的挑戰(zhàn)與機遇

圖 2 測繪大腦框架示意圖

 

3.2 作為學科,不會擴張,但須跨界

 

測繪學科從來都是先導性、基礎性學科,而不是主導性、主干性學科。其先導性、基礎性使其不會消亡,其非主導性、非主干性使其也不會過度擴張。但在信息時代,特別是互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)階段,跨界則生、守成則死,善處則生、孤高則死。抓住信息時代對時空位置服務的需求,實現(xiàn)學科間的交叉和知識內(nèi)涵的跨界融合,服務于行業(yè)跨界需求,是學科發(fā)展之道。應鼓勵測繪學科在原有基礎上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容,形成“測繪+人工智能”跨學科專業(yè)培養(yǎng)新模式。

 

人工智能是基于數(shù)據(jù)和算法解決不確定性的理性判斷工具,隨著其應用領域不斷擴大,其與數(shù)學等自然科學、計算機等技術科學的交叉融合將越來越深,構成許多跨界融合的工具性智能方法模塊。這些工具性模塊也使得測繪學科與其他自然科學及技術科學的跨界融合越來越容易。另一方面,解決人類生存問題的各類工程,除了需要科學技術支撐之外,還必須融合如藝術、哲學、心理學、人類學、社會學、政治學、組織管理學等學科的知識、經(jīng)驗和思維方式,才能建造一個符合生態(tài)需求、人文和社會需求的現(xiàn)代化、智能化工程。而這些人文社會學科或創(chuàng)意性強,或影響因素復雜多變,或相應大數(shù)據(jù)不夠充分,使得不確定性更高,跨界融合工具性模塊等智能方法一時較難形成。因此,作為工程學科的測繪學科研究者,還必須具備人文社會科學的相應知識基礎和思維方式,使思維更富想象力,更具發(fā)散性,更有創(chuàng)意感,更有法規(guī)意識,更有文化內(nèi)涵,更有生態(tài)觀念,才能滿足現(xiàn)代工程對人才能力和素質(zhì)的要求。

 

3.3 作為職業(yè),藍領消失,創(chuàng)客、智士領軍

 

隨著智能傳感設備和測量設備的精確性、智能性、實時性和可靠性越來越高,以前要由人跋山涉水、手提肩扛甚至冒著生命危險來完成的勘測工作,在智能時代將逐步由智能設備或機器人來完成。特別是地球空間信息智能感知網(wǎng)絡的形成和成熟,專職數(shù)據(jù)采集型的藍領從業(yè)人員,需求量將會逐步萎縮,甚至消失。

 

大數(shù)據(jù)的發(fā)掘、應用和服務是需要創(chuàng)意的。創(chuàng)意是一切創(chuàng)新、創(chuàng)造、創(chuàng)業(yè)的靈感和先導。善于結合測繪行業(yè)和跨界服務發(fā)展需求,開展創(chuàng)意構思,善于運用已有的開放源代碼智能軟件、深度學習軟件構建新的智能應用,善于運用眾籌開發(fā)多種應用型智能軟件、智能裝備的創(chuàng)客將引領潮流;善于捕捉市場機遇,利用大數(shù)據(jù)資源開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)新應用的極客將成為新科技的弄潮兒;善于思考測繪未來發(fā)展智能模式,提出解決方案的智士將成為新的行業(yè)領軍人物。


4 智能時代的測繪與位置服務的機遇

 

4.1 智能時代測繪行業(yè)的優(yōu)勢

 

測繪行業(yè)掌握了時空位置數(shù)據(jù)的基準:法律地位上的空間位置基準[17],應用意義上的時間同步基準,對于經(jīng)濟民生、節(jié)能減排、國家安全、社會治理等領域是至關重要的基礎支撐。測繪行業(yè)有時空位置基準的法律主導解釋權,時空位置數(shù)據(jù)精確性、特征性、復雜性標準的制定權,在一定領域里,對于中國在國際上獲得相關話語權舉足輕重。

 

測繪行業(yè)已建立了位置大數(shù)據(jù)產(chǎn)生、獲取、感知和服務的基礎設施以及新的類似基礎設施的法律上的管轄權,可以為政府治理、公共服務、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術研發(fā)等領域提供時空大數(shù)據(jù)基礎信息數(shù)據(jù)庫,依托國家數(shù)據(jù)共享交換平臺、數(shù)據(jù)開放平臺等公共基礎設施,通過整合社會各類數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)中心資源,可以形成覆蓋全國、布局合理、鏈接暢通的一體化服務能力,為國家經(jīng)濟建設和社會治理大數(shù)據(jù)應用提供基礎設施支撐。此外,測繪行業(yè)通過服務也能夠掌握交通流、人流、物流等重要的時空信息流。隨著技術進步,時空位置作為時空基準必將進入移動和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域,對資金流、信息流、能源流這些數(shù)據(jù)流也能提供管控和協(xié)同服務的能力,因而承載著最有價值的,涉及經(jīng)濟、社會、文化、國家安全乃至政治和個人的地理信息和時空位置信息??傊瑴y繪行業(yè)有跨界合作的廣泛機遇,智能道路就會越走越寬;反之,利用行業(yè)優(yōu)勢,心懷管控之私,智能道路則會越走越窄,優(yōu)勢終將失去。

 

4.2 智能時代測繪行業(yè)的機遇舉例

 

智能時代測繪行業(yè)的機遇源于不斷增長的時空位置服務需求,例如位置服務的范疇將不局限于地球表層信息,還將涵蓋到人體本身(如智能虛擬個人的建立和服務,時空環(huán)境對特殊人群影響,流行疾病的時空特征分布等),建立與人體的動態(tài)和姿態(tài)變化相適應的人體時空參考框架,并實現(xiàn)傳感生命體征的參數(shù)與人體器官健康運行宏觀和微觀狀態(tài)的精準融合。在位置服務的范疇涵蓋到人體本身之后,對于醫(yī)療的認知度和精準度將提升到一個新的層次。位置服務將作為精準醫(yī)療的動態(tài)時空基礎,對于醫(yī)療方式、醫(yī)養(yǎng)模式和醫(yī)院智慧管理帶來深遠影響。

 

此外,加快培育具有重大引領帶動作用的人工智能產(chǎn)業(yè),促進人工智能與各產(chǎn)業(yè)領域深度融合,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)共享的智慧經(jīng)濟形態(tài),也將是未來的重要趨勢之一。

 

智慧經(jīng)濟就是創(chuàng)意、創(chuàng)新、創(chuàng)造、創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟,是創(chuàng)新性知識在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟中占主導、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)成為龍頭的知識經(jīng)濟形態(tài),包含智慧城市、智能交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療、智慧能源等[18]。如智能交通,就是要對與道路、車輛、人及環(huán)境相關的位置數(shù)據(jù)進行全面感知(實現(xiàn)人、車、路、環(huán)境全面互聯(lián)),對每一條道路進行交通全時空感控,對每一輛汽車進行交通運行全過程管控(進路控制、運行控制、出路控制、安全控制)。其核心就是建立具有智能精準控制的車聯(lián)網(wǎng)和智能網(wǎng)聯(lián)汽車。因此,智能精準控制的車聯(lián)網(wǎng)就是一個提供精準時空位置服務的CPS網(wǎng)絡,遠程時空位置精準協(xié)同控制是其必備需求。

 

互聯(lián)網(wǎng)和通信網(wǎng)絡的能源消耗和其降耗問題也是“互聯(lián)網(wǎng)+”必須面臨的另一巨大挑戰(zhàn)。據(jù)美國國家礦業(yè)協(xié)會資助的一項研究顯示[19],全球移動通信網(wǎng)絡每年耗電達1.5萬億千瓦時,相當于德國和日本用電的總和,達到全球發(fā)電總量的10%以上,比航空業(yè)耗能還要多出50%。

 

隨著各個行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化發(fā)展趨勢的日益明顯,網(wǎng)絡基礎設施建設、維持和更新所占耗能將會越來越大。采用北斗系統(tǒng)作為授時源進行時間同步,不僅可以實現(xiàn)網(wǎng)絡時間同步精度從目前的城域范圍毫秒級和廣域范圍微秒級到全球范圍納秒級的飛躍,而且可以簡化時間同步(授時源-時間傳送-時間分配)的流程。如果能做到互聯(lián)網(wǎng)中的每一關鍵節(jié)點(如基站、網(wǎng)關、路由、服務器等)設備都加載北斗時間位置測量模塊,實現(xiàn)高精度的時鐘同步和位置感知,時鐘同步的設備將能夠在沒有通信的情況下進行協(xié)作,極大地提高網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸效率,減輕網(wǎng)絡帶寬負荷,減少網(wǎng)絡延遲以及數(shù)據(jù)包丟失,降低設備尤其是無線設備的功耗。

 

新的智慧經(jīng)濟業(yè)態(tài)也會給測繪行業(yè)帶來新的機遇。比如共享經(jīng)濟、非場所經(jīng)濟等,基于泛在位置服務、CPS以及移動智能移動終端實現(xiàn)人-機-腦融合和遠程感控,可實現(xiàn)非現(xiàn)場勞動,使人們從固定勞動時間和固定場所中解放出來,釋放智慧勞動的效能,這也是人類智慧生活的開始。智慧生活拓展了人們非現(xiàn)場的活動時空,將出現(xiàn)非現(xiàn)場的工作、交流和交易。這些都極大地依賴于時間和空間位置信息的智能化獲取。

 

4.3 測繪行業(yè)把握機遇的鑰匙

 

邏輯思維,奠定了古希臘和歐洲高度發(fā)達的思辨文化。牛頓機械論思維,引發(fā)了人類的第一次科技革命。相對論思維和不確定性思維,驅(qū)使人類進入了信息時代。互聯(lián)網(wǎng)時代則誕生了以大數(shù)椐、零距離、趨透明、慧分享、便操作、惠眾生為主要特征的互聯(lián)網(wǎng)思維[20]。隨著4G/5G通信的發(fā)展,手機等移動設備的迅速普及,移動互聯(lián)網(wǎng)時代又有了以去中心化和伙伴經(jīng)濟為特征的移動互聯(lián)網(wǎng)思維。本文認為,到了人工智能時代,以下3個思維方式將成為測繪行業(yè)開啟智能時代大門的鑰匙。

 

1) 系統(tǒng)性思維是智能時代最為重要的思維方式。在物理層面,融合的高效智能算法、節(jié)能設計、軟硬件芯片化集成將是必然的趨勢。融傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)化、中央處理器、控制器于一體的系統(tǒng)級封裝(system in package,SIP)是微型化從感知到認知,再到反饋控制集成智能終端的普遍形式。人工智能的本質(zhì)也是服務,硬件只是服務的載體,最好的人工智能服務會成為云端的服務、“隱形”的服務,而硬件將高度集成化、微縮化。如隨著自然語音處理技術的成熟,會話式用戶界面極可能成為下一代智能服務的入口,這是一個足以顛覆搜索引擎和移動應用程序的應用場景[21]。另外,跨界融合、群智開放、共享經(jīng)濟等都需要思維方式的整體性和系統(tǒng)性。

 

2) 時空觀思維在智能時代將貫穿宏觀和微觀兩個層面。智能發(fā)展的目的是讓其為人類發(fā)展種種難題提供多維的,即古今中外不同區(qū)域、不同文化、不同思想與智慧的解決思路。因此,需要從歷史時間維度、地理空間維度、文化哲學維度采集和建立數(shù)據(jù)、經(jīng)驗和知識等各類大數(shù)據(jù),通過人工智能方法為難題的解決提供智慧。這就是智能時代需要的時空觀思維。要對數(shù)百年的老行業(yè),特別是數(shù)十年的新行業(yè)的經(jīng)驗與知識建庫;要對跨世界各洲、各國相關行業(yè)、企業(yè)的經(jīng)驗、知識、專家進行建庫,為建立測繪大腦提供知識養(yǎng)料。泛在測繪在時空域上也有宏觀和微觀兩個發(fā)展方向,測繪界對精準位置的應用與服務已有精到的認識,當今要把時間特別是精準時間應用與服務作為泛在測繪的主要任務。就時空觀而言,在宏觀上,所謂不謀萬世者,不足以謀一時,不謀全局者,不足以謀一域;在微觀上,所謂不積跬步無以至千里,不爭分秒,難以成大事。

 

3) 創(chuàng)意性思維。智慧經(jīng)濟就是創(chuàng)意、創(chuàng)新、創(chuàng)造、創(chuàng)業(yè)經(jīng)濟,是創(chuàng)新性知識在產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟中占主導、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)成為龍頭的知識經(jīng)濟形態(tài)。人工智能驅(qū)動創(chuàng)意革命時代的到來,數(shù)據(jù)和知識將成為經(jīng)濟增長的第一要素,人機協(xié)同成為主流生產(chǎn)和服務方式,跨界融合成為重要經(jīng)濟模式,共創(chuàng)共享成為經(jīng)濟生態(tài)基本特征,個性化需求與定制成為消費新潮流。因此,在泛在測繪的應用層面,還需要有創(chuàng)意思維。做到“跟著興趣走”,即把興趣、探索、創(chuàng)意作為智能與智慧產(chǎn)生的源動力;“跟著感覺走”,即感知作為智能的數(shù)據(jù)基礎;“跟著認知走”,即把認知的不斷完善作為智能與智慧化的核心。正如GPS的首任總設計師帕金森教授所指出的:全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)同時提供時空位置解決方案,它的應用只受人們想象力的限制。

 

5 結語

 

智能時代的來臨所帶來的巨大挑戰(zhàn)與機遇是空前的,將引起未來至少五十年的產(chǎn)業(yè)變革、社會變革、權力格局變革、資源分配變革及思維模式變革。每個國家、區(qū)域、行業(yè)的領導者和個人都必須認真思考,積極應對,既做一個推動發(fā)展的積極參與者,也做一個消解負面影響的清醒批判者。

 

在智能變革時代,行業(yè)的轉(zhuǎn)型、資源的重組、權力格局的變化、智能主導權對人的行為、思維的變化與自主決策的影響,是對行業(yè)和個人最大的挑戰(zhàn)。

 

測繪與位置服務行業(yè)應牢牢把握時空位置服務在基礎設施、數(shù)據(jù)資源和法律標準的掌控優(yōu)勢,轉(zhuǎn)變思維方式,樹立系統(tǒng)性思維、時空觀思維和創(chuàng)意性思維,通過跨界融合,服務社會,服務國家安全,爭取智能化的主導權,實現(xiàn)測繪與位置服務向綠色、智能、泛在發(fā)展的整體轉(zhuǎn)型。


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