人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为新技术革命下一阶段的热词,也成为未来产业的驱动力量。使用智能算法,数据分类和智能预测、分析,AI在很多领域将有一系列的工具来帮助解决问题。
将AI用于GIS这一具体的领域的分析、方法和解决方案,就叫地理空间智能(Geospatial AI), 或者简称为 Geo.AI.
地理空间智能(Geospatial AI)可以说是基于地理信息技术基础软件上面的机器学习。
在简单的智能手机应用的帮助下,人们可以对周围环境条件进行实时的的反馈,如交通状况,高峰期、经历、评分等等。这些数据然后被收集、排序、分析,增强准确性和精度,因为成千上万的用户对数据库做出了贡献。
使用地理位置的这些方法不仅仅用于填补信息的空白,也可以用于对特定地理区域的高效解决方案决策提供帮助。比如,可以预测城市中哪个区域将会面临极度交通拥堵,采取何种疏导措施,车辆如何重新选择路线等等。
这也将使系统知道问题严重到何种程度,以及对问题进行定位。
交通拥堵只是个例子,这是我们每天都要面对的一个问题。Geo.AI 可以用于很多的领域,包括很多使用位置和GIS的应用场合。出行共享公司、物流、农业、调查以及基础设施都是很好的应用的例子。
出行共享公司如Uber, Lyft等,可以从客户得到通用的反馈,处理数据从而发现车辆和司机的密度分布。
在物流和供应链,Geo.AI 可以连接运力和货物,填补差异,得到更精确的位置信息来安排物流,从而节省时间和成本。
建立在深度学习的项目能够同步操作在云上的多个主机,管理大量的数据存储和内存,用于解决这些问题。但是,几年前这些自动化的深度学习还被认为是不可能的,要么受限于成本,要么由于技术实现上的限制。同样地,Geo.AI能力随着被产业界更广泛地采用而增强,通过将地理和位置信息集成进来,AI将能够服务于更多的目的。
总之,在商业应用方面, 地理空间智能(Geospatial AI)将持续地增强规划、资源分配和决策支持能力,预测需求和供应,确认其最低、最高的边界,倍增供应链的效率,优化服务的提供。地理空间智能(Geospatial AI)的未来简直是无穷无尽。
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