燕琴-智能化測繪技術體系構建思考與實踐.pdf

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1、P1燕琴院長 研究員中國測繪科學研究院2023年6月智能化測繪技術體系構建思考與實踐-空間數據采集與生產P2接入GPT4后微軟 Office智能化語音需求下的代碼自動編寫Segment Anything 實例分割示例Segment Anything 無人機影像全景分割P3 1960-1990年代，第一代人工智能是以知識驅動的符號主義，主要代表是專家系統，如XCON。1990-2020年代，第二代人工智能是以數據驅動的連接主義，主要代表是深度學習，特點是數據+算力+算法。2020-至今，第三代人工智能以“知識+數據”為驅動，主要代表是大模型，特點是常識、經驗、推理等類人思考的能力。人腦是一個很龐

2、大的神經網絡，大約有800多億個神經元，通過100萬億個神經突觸進行連接，所以人腦的能力非常強。人工智能（AI）P44算力圖源：中國信息通信研究院據信通院統計，2021年我國基礎設施算力規模達到 140 EFLOPS，位居全球第二，近六年累計出貨服務器算力總規模達到 202 EFlops，全球占比 33%，增速達到 50%，其中智能算力成為增長驅動力，增速達到 85%。全球算力持續增長，大模型催生英偉達市值首次突破萬億美元P55數據遙感衛星遙感衛星數據資源規?？焖僭鲩L。2022年我國數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，全球占比達10.5%，位居世界第二。截至2022年底，我國數據存儲量達

3、725EB，同比增長21.1%，全球占比達14.4%。2022年我國大數據產業規模達1.57萬億元，同比增長18%。我國超過200顆遙感衛星，遙感大數據涌現。P66“科技頂流”AI大模型快速涌現圖源：Wayne Xin Zhao et al.,A SurveyofLargeLanguageModels,https:/arxiv.org/pdf/2303.18223.pdf大模型發展歷程 對測繪帶來什么影響？P77“擂響戰鼓”的中國AI大模型5月28日，科技部新一代人工智能發展研究中心發布的中國人工智能大模型地圖研究報告顯示，中國研發的大模型數量排名全球第二，僅次于美國，目前中國10億參數規模以

4、上的大模型已發布79個。而從大模型區域分布來看，中國已有14個地區在開展大模型研發，其中，北京、廣東、浙江、上海處于第一梯隊，數量最多的北京有38個大模型，第二位的廣東有20個。過去5年世界上參數量超過百億的大模型大約有45個32個出現在美國，9個出現在中國，4個出現在歐洲。l 百度文心一言l 阿里云通義千問l 騰訊混元大模型l 華文盤古大模型l 訊飛星火大模型“AI大模型是絕對不能錯過的歷史機遇。因為這將是有史以來最大的平臺革命，它將比Windows、安卓要大10倍甚至更多，它會讓每個應用改寫，會重構人類的工作，會讓有創意的那些人的聰明才智被放大10倍或者更多?！?創新工場董事長兼CEO李開

5、復P88空天地一體化信息獲取方式數字攝影測量系統手扶數字化儀采集系統手工繪圖圓明園地形實測圖智能化測繪3D點云輔助自動駕駛20世紀80年代以前21世紀前21世紀以來P9智能化測繪時代已經到來！泛在感知自主智能數據驅動完整生態裝備智造綠色共生智能化測繪藍圖P1010“十四五”自然資源保護和利用規劃提出“重點開展智能化測繪理論與方法等重大基礎科學問題研究”“十四五”測繪地理信息重點工作安排要求“加強智能化基礎測繪技術體系頂層設計，編制智能化測繪技術體系大綱”自然資發2018117號2019.11 自然資源部公布2020.1 自然資源部公布2021.8 自然資源部公布國務院關于全國基礎測繪中長期規劃

6、綱要（2015-2030年）的批復：指出了新型基礎測繪的主要特征，即“全球覆蓋、海陸兼顧、聯動更新、按需服務、開放共享”，為智能化測繪發展指明了方向。國函201592號P11111.政策引導主持自然資源部科技項目：智能化測繪技術體系框架建設與示范應用2023-2025年P1212新業態新需求新興新興領域新領域新業態，對測業態，對測繪提出新的要求，促使繪提出新的要求，促使智能化測繪智能化測繪技術發展技術發展無人機物流太空旅游自動駕駛P13132022年4月8日（美東時間），SpaceX獵鷹9號火箭升空，為美國公理太空公司（Axiom Space）發射首個國際空間站上的全私人商業載人航天任務Ax-

7、1。4月24日，四名太空游客搭乘龍飛船安全返回。2016年，中國長征火箭有限公司總裁韓慶平“中國太空旅游三步走計劃”時間計劃2020年-2024年利用10噸級的亞軌道飛行器，相繼實現60-80公里軌道高度的商業載荷飛行和3-5座的商業載人飛行，提供太空旅游觀光、短時間失重體驗和特殊機動飛行服務2025年-2029年利用百噸級的亞軌道飛行器，可相繼實現120-140公里軌道高度的商業載荷飛行和10-20座的商業載人飛行2030年-2035年利用百噸級組合動力飛行器，提供10-20座、80-90公里軌道高度的長時間亞軌道商業飛行，支撐全球快速點對點洲際航班、商業長期空間飛行等業務的開展太空地圖與導

8、航、太空環境與路況、太空虛擬環境、太空資源勘探與開發太空地圖與導航、太空環境與路況、太空虛擬環境、太空資源勘探與開發P1414太空地圖澳大利亞聯邦科學與工業研究組織(CSIRO)利用澳大利亞平方公里陣列射電望遠鏡(ASKAP)，完成了“宇宙地圖”星球測繪工作高精度太空地圖與導航P1515智能化測繪是以知識和算法為核心要素，構建以知識為引導、算法為基礎的混合型智能計算范式，實現測繪感知、認知、表達及行為計算。陳軍 院士我們已經從以繪制地形圖為主的小測繪發展成當今以地球空間信息服務為主的智能化大測繪，必須抓住機遇，不失時機地拓展新基建時代地球空間信息學的新使命，實現數字產業化、產業數字化和智能化。

9、李德仁 院士智能化測繪時代正是將傳統測繪技術轉向人的智能化感知認知的技術，測繪要形成智能化感知、認知環境，發現環境中的問題，而且能夠提供解決方案的完整過程鏈條，這是智能時空技術的核心。劉經南 院士智能化測繪（Intelligent Surveying and Mapping）是指運用現代科技手段，如人工智能、大數據、云計算、物聯網等，對傳統測繪技術進行升級和優化，實現測繪過程的自動化、智能化和精確化。GPT-4P1616大幅提升測繪設備和系統的自主性、自適應性和決策能力。實現自動化、智能化的數據采集、處理和分析。高度智能（Highly Intelligent）能夠根據需求隨時獲取精確、實時的地

10、理信息。提高地理信息服務的實用性、時效性和可用性。所需即所得（On-demand Availability）融合泛在感知、泛在互聯和泛在服務等理念，關注人與環境實時狀態和動態趨勢，實現室內外、自然與社會場景的全面測繪。泛在融合（Ubiquitous Integration）P1717目標關鍵技術賦能方向精準、高效、智能、可用、高可信智能感知與處理智能、自動、開放、安全、共享生態構建與服務全球時空定位實現對全球范圍內的地理空間位置一體化實時定位與服務，提供豐富、多維的時空信息資源采用先進的數據存儲、檢索和管理技術，實現地理空間數據的精確組織、高效更新和維護高度智能的感知與處理利用人工智能技術進行

11、高度智能的感知、處理與分析，實現地理信息的快速、高效、自動化獲取自適應地理信息系統具有自適應能力的地理信息系統，實現地理空間數據的智能管理、分析和可視化知識化服務構建泛在地理信息服務體系，實現地理信息服務的按需獲取、實時響應，提供智能、便捷的地理空間解決方案多尺度、多維度的地理空間表達支持多尺度、多維度的地理空間信息表達與可視化，滿足不同場景和應用需求政策支持數據共享智能處理信息化管理人才培養人機合一提高精度和效率：實現高精度測量和實時監測，減少人工測量的誤差和工作量，提高了精度和效率優化設計方案：實現對工程建設區域的三維建模和仿真，優化設計方案，提高工程建設的可行性和經濟性。提高安全性和可持

12、續性：實時監測和預警，及時發現和解決安全隱患和環境問題，提高安全性和可持續性。促進信息化和數字化水平：促進工程建設的信息化和數字化，提高工程建設的管理水平和效率。加大政策支持力度，鼓勵企業投入智能化測繪技術的研發和應用，提高測繪產業的競爭力和發展水平。高度智能所需即所得泛在融合 時空大數據管理P1818最需要智能化！最能智能化！l 智能化生產工具：生產力是推進社會變革的根本動力，而生產工具則是衡量生產力發展水平的客觀尺度，也是劃分經濟時代的物質標志。如設備、軟件、硬件。l 人機協同智能作業：不要幻想機器完成所有的工作，機器做不了的事兒，交給人來做！l 提高生產效率，降低勞動強度l 提高數據精度

13、，降低錯誤概率l 提高可信程度，降低應用受限P1919p 綜合PNT：基于不同原理的多種PNT信息源，經過云平臺控制、多傳感器的高度集成和多源數據融合，生成時空基準統一的，且具有抗干擾、防欺騙、穩健、可用、連續、可靠的PNT服務信息。p 彈性PNT：以綜合PNT信息為基礎，以多源PNT傳感器優化集成為平臺，以函數模型彈性調整和隨機模型彈性優化為手段，融合生成適應多種復雜環境的PNT信息，使其具備高可用性、高連續性和高可靠性。p 智能PNT應用，包括用戶智能感知、多源信息智能集成以及函數模型、隨機模型智能優化三個核心內容圖源：楊元喜等，“以北斗系統為核心的國家安全PNT體系發展趨勢”，中國科學：

14、地球科學，2023.04智能PNT用戶感知、智能函數模型優化和智能隨機模型改進以及相應多源PNT智能融合是PNT智能應用的前提，是未來PNT智能化發展主要方向之一智能PNT核心要素P2020初步構建基于海洋場景的國家新一代PNT體系，研制我國首批適應深海環境的海底導航定位基準站裝備，在南海建立了我國首個厘米級精度海底基準點和米級精度海洋導航定位試驗場，實現了我國在該技術領域從”0到1”的突破。設計我國首套水下北斗原型系統，牽頭制作了系統沙盤和動畫演示視頻。南海水下北斗試驗網 獲2022年國家測繪科學技術特等獎水下北斗原型系統演示視頻P2121p 云推送容器服務技術，支持20萬以上大規模并發用戶

15、的可靠通信。p 云存儲容器服務技術，支持20萬用戶數據和50萬平米地圖數據的高效管理。p 開展了冬奧場館、正定機場、奧萊商城等室內外集成測試和應用，測試并支撐了亞米級定位和50萬平米建筑廣場室內位置服務。P2222輕量級移動激光掃描系統背包式輕掃A2plus手持式輕掃R1固定站輕掃S1車載式輕掃V4p作為實景三維數據獲取的主要裝備之一，我院自主研發了輕量級移動掃描系統（輕掃系統）：利用輕量級的激光、相機、慣導實現的低成本、高精度的空間信息采集裝備，包括背包式、手持式、固定站及車載式等。p輕掃系統解決城市中室內或其他隱蔽地區空間數據獲取問題（成本、可靠性等）。P2323支持衛星影像、傾斜航空影像

16、、近景影像、視頻、光場影像和激光點云等多源數據生成DEM、DOM和DSM產品，以及室內外場景的三維語義化自動建模。由傾斜、無人機影像構建的精細三維模型p 支持城市或區域級、室內外/地上地下三維場景重建。p 支 持 自 動 或 半 自 動 方 式 快 速 完 成LOD1-LOD5級三維單體模型的建模。P2424地理實體智能轉換生產軟件EntityInfo突破幾何信息補償、語義信息轉換、重構與整合、實體關系處理等技術難點，研發地理實體智能轉換生產軟件EntityInfo，實現存量地理信息與地理實體的相互轉換p 支持地理實體按需組裝p 90%自動化率：地理實體到地形圖的自動派生p 10倍生產效率提高

17、：由傳統人工交互12幅/人天，提高到自動派生后20幅/人天?；A地理實體地形圖P2525基礎地理實體MA標識EntitySIDp在實景三維構建的數字空間里，一物一碼，才能萬物互聯p遵循ISO/IEC1 5459國際標準，制定編碼規則，為基礎地理實體編制全球唯一的身份標識p已獲得基礎地理實體MA標識全球根節點和國家級節點建設授權，初步建成了基礎地理實體MA標識的國家級解析平臺l基礎地理實體編制了全球唯一的MA標識，并生成二維碼圖標l實現基礎地理實體MA標識與不動產登記單元代碼的精準對接l搭建基礎地理實體MA標識解析平臺l實現基礎地量實體MA標識“一碼多態”實體名稱：西安大悅城 實體編碼：MA10

18、01NE103I201322320XXXXXXXXXXX10031200000001國家新型基礎測繪西安試點應用P26EntitySID國家新型基礎測繪西安試點應用l基礎地理實體編制了全球唯一的MA標識，并生成二維碼圖標l實現了基礎地理實體MA標識與不動產登記單元代碼的精準對接l搭建了基礎地理實體MA標識解析平臺l實現了基礎地量實體MA標識“一碼多態”應用P2727典型應用場景 由于互聯網實現了人與人的信息便捷交互，互聯網時代的泛在測繪最顯著的推動力就是為滿足人與社會及人與環境的多種需求，人本身也成為了測繪的對象。對環境的感知，以及對人與環境關系的感知、認知和相應服務將是泛在測繪的重點之一。P

19、284.遙感影像人機協同智能解譯平臺FeatureStationFeatureStation智能計算后臺樣本制作（批量生成、樣本管理）模型訓練（要素提取、變化檢測、地表覆蓋分類）模型預測（要素提取、變化檢測、地表覆蓋分類）精度評價（PA,IoU,F1,Precison,Recall）人機交互前臺圖斑篩查(圖斑選中、刪除、統計)半自動提取(道路、建筑物、水體等)采集編輯（點線面采集、打斷、修測、合并、切割、扣洞等）質量檢查（屬性、空間、邏輯、拓撲、完整性等）一鍵安裝、簡單易上手，解壓即可運行，無需配置深度學習環境；一體化運行，樣本制作、模型訓練、模型預測、精度評價、交互精編全流程；成本低，單機運

20、行、無需專業人員運維；C+底層開發，性能穩定，易擴展。單機版套裝FeatureStation ScreenFilterFeatureStation EditorP29智能計算后臺面積優先概率優先類別優先鄰近優先模型預測交互精編智能推送樣本反饋、迭代更新、強化學習“樣本生成-模型訓練-模型預測-智能推送-交互精編”迭代閉環人機協同智能解譯迭代閉環樣本生成模型訓練人機交互前臺智能引擎P30影像批量網格切片變化圖斑AI智能提取圖斑快速篩查圖斑核對編輯影像人工地毯式監測 圖斑智能引導式監測知識輔助確認成果整理自然資源保護和利用遙感監測試點作業流程自動填寫屬性制作影像截圖文件FeatureStation

21、 AIFeatureStation AIFeatureStation ScreenFilterFeatureStation EditorFeatureStation AIP31自動駕駛需要高新鮮度和時效性的高精度地圖傳統采集Advantage眾源采集精度高Disadvantage適應性強技術成熟成本高數據量大專業人員需求大數據鮮度不夠AdvantageDisadvantage成本低數據新鮮時效性好獲取更多的AD數據傳感器數據來源和標準不統一精度相對專業采集較低技術門檻高5.自動駕駛高精度地圖P32集成環境感知、車端建圖、云端地圖學習、自動化制圖、地圖編輯、地圖編譯和地圖分發，為車廠提供從傳感器

22、數據收集到數據下發全數據鏈路的自動駕駛高精度地圖構建方案。質量保證地圖分發數據接入地圖學習地圖編譯地圖編輯審圖自動化制圖Base Map車端視覺傳感器RTK GNSS慣導單元CAN感知識別融合定位局部地圖構建數據上傳質量保證車端建圖云端P33環境感知局部地圖車端構建路口建模分歧/合流建模P34346.網絡地圖智能監管創新構建地理空間大數據眾源感知監測技術體系，自主研發地理信息監測分析內容治理平臺網站監測標注監測微博監測公眾號監測大數據統計分析 網絡地理大數據搜索引擎 地圖分類訓練與目標識別引擎 地理信息安全分析知識庫 一體化監控門戶與手機監控終端 智能化地圖技術審查系統n 地圖數據深度搜索 地

23、圖圖像、地圖產品 地圖標注、POI、地名 包含地圖的數據文件和在線服務n 多類型信源覆蓋 政府網站、新聞媒體 地圖門戶 微博、微信公眾號n 智能化內容識別 高價值信源自動發現 基于AI的地圖自動識別 地圖內容（區域、注記）自動提取 敏感內容自動預警“國家-省市”協同工作P3535網絡地圖智能監管境外網站監測跟蹤境內網站監測跟蹤國家節點國家節點推送地圖25.5萬、興趣點0.7萬余個，檢定發現“問題地圖”近721幅、“問題興趣點”121個20222022年年各省級各省級節點推送地圖27.5萬張，檢定發現“問題地圖”7726幅榮獲測繪科技進步特等獎P36367.天空地協同的地質災害監測預警航天通過衛

24、星InSAR實現大范圍地質災害監測與隱患粗查；航空通過低空無人機遙感實現重點區域精細監測排查；地面通過CORS站組網實現區域地表穩定性連續監測，并對重點隱患點進行全時視頻監測與分析。五大地災高易發區地表形變速率(2019-2020)西藏色東普溝無人機遙感監測P3737全國地表形變一張圖立足多學科交叉優勢，自主研發InSAR超算平臺，成功獲取2021年9月至2022年4月全國地表形變一張圖。2021年9月-2022年4月全國地表形變速率圖（審圖號為GS(2020)4622號的標準地圖)監測點數量近3億，監測點平均密度達29個/平方千米。天津、河北、山東等地GNSS實測數據驗證表明，該結果的監測精

25、度為4.58毫米/年。P38381.生態構建智能協同技術智能化測繪生態地理信息的智能化采集、處理和分析開放式數據共享和跨領域協作制定統一標準與規范，確保測繪數據的一致性、質量和兼容性強化數據安全與隱私保護，建立健全的數據安全機制政府和相關部門為測繪行業提供政策支持和法規指導，為行業發展提供穩定的運行環境智能化數據開放與協同標準化與互操作性安全性與合規性政策與法規支持開放測繪生態安全保障總結：智能化測繪技術體系構建P39392.時空賦能數據資源平臺共性支撐云平臺智慧決策中樞智能挖掘智能服務智能制造.智慧互聯可持續發展注重環境保護和可持續發展，為生態環境保護提供有力支持，實現產業環境的和諧共生泛在/全方位地理信息采集、處理和應用無處不在，為各行各業提供實時高精度地理信息服務，推動高質量發展創新驅動持續投入創新，加速技術研發和成果轉化，推動產業鏈在技術和應用上實現跨越式發展跨界協同多領域交叉融合與協作，推動產業鏈優化和升級個性化定制更加注重用戶需求，提供個性化定制的地理信息服務，滿足各行各業、各類用戶的多樣化需求P40403.裝備智造3D打印衛星：可快速、低成本地制作復雜零部件，減少浪費，顯著提高制造效率機器人制作/維修等：利用工業機器人和自動化生產線，提高測繪裝備制造的效率、為衛星維修等P41Thank You All!燕 琴，中國測繪科學研究院，2023年6月