通过了解人们的需求，去获取更多特性更强的空间信息，然后去支撑帮助 AI 的探索和发展。
以下内容根据泰一科技创始人 & CEO 黄山 在极客公园 2016 奇点·创新者峰会 AI 论坛上的演讲整理而成。更多相关信息请关注：singularity.geekpark.net。
我们一直在思考一个问题，人工智能未来的方向和趋势是什么？因为我们觉得人工智能是未来时代的产物，是所有产业发展一个必由之路。
人工智能在发展过程当中，我们都在关注人工智能能给我们生活、我们的产业带来什么影响，我们都在盯着人工智能树上那颗果子，它是甜的？酸的？苦的？辣的？在这个过程当中，我和我的企业发现一个问题，人工智能成长的土壤很重要，因为人工智能是一个非常复杂的有机体，它像一个森林，这片森林能不能健康成长，能不能富饶，它的土壤肥沃程度决定了这个森林的健康程度。
数据其实就是人工智能的土壤
我们可以看到，人工智能需要大数据、物联网、云计算这三个东西，它们能帮助人和人之间、物与物之间的联系达到空间的高度。我们之间更紧密了，在世界各地，甚至在过去和现在，我们通过更多的方式，通过更多的数据进行交流，而这些数据汇聚起来就是人工智能的一片土壤。
我们每个人的行为，每个人的举手投足，每个人的动作都会产生一个数据包，这个数据包就构成了我们蓝色的大脑，很像一棵大树，这就是人工智能的未来。那么问题就来了，我们发现整棵树都是蓝色，但是一个复杂的有机体应该有更多更多的颜色才对。它为什么只有蓝色？看起来数据非常复杂庞大，从衣食住行，到举手投足之间，人类获取行为数据的手段已经达到了空前的高度。我们的手机、手表、衣服、鞋子，甚至未来的扣子都是一个传感器，都能捕捉我们的信息。这么多信息怎么可以单一呢？它的单一源在于，所有的信息都是人类的行为信息，包括我们对大脑不断地解构，归根结底是对人行为的解构。
人在什么环境底下产生什么行为？在什么环境里面我们穿西装革履？这些变化就是环境在影响我们的决策。
所以我们在思考，到底空间数据是否应该被重视起来。空间数据在过去有一门学科叫风水学，我们抛开它的神话成分，它本身是研究人地关系的学习。在什么样的环境当中，人们更适合去生产，更适合去生活。把这些规律归纳起来，形成一套理论公示，帮助我们后人去理解分析环境，继而进行决策。
我们已经有了地理信息系统，再到现在的「自由城市」，到未来的「智能城市」，都离不开空间信息。随着采集数据的普及，我们用了 30 多年时间，完成了两次全国土地普查，把全中国基础数据采集到位，按照不同的图层进行了分析、管理、归类。
如何降低行业的采集门槛
到了今天，我们开始推广建筑信息模型，从一个宏观国家体量到一个城市，然后再到今天的一栋楼，人对空间信息的获取和管理需求有了一个新的进步。我们从宏观到微观，从室内到室外，形成了一套互联互通的数据，但是并没有很好的应用起来，因为成本很高。除了大型公共建筑之外，它并没有被推广起来。也就是说，现在大量的建筑物的建筑信息是没有的。
归根结底，制约空间信息发展的是采集数据太难，它要求通过卫星、通过航空、通过国家体量采取信息，这些信息获取的高成本制约了信息在商业领域的应用。所有的信息都锁在政府的机库里，或者大型机房里。
如何降低行业的采集门槛，降低采集的应用成本，也是我们考虑的问题。到了 2013 年，我们开始接触到无人机全新的数据采集手段。我们认为无人机更多的是一个空中机器人的决策，我们通过开发完全定制化的无人机系统，再结合特种的遥感设备，不管可见光的、高光谱的、还是手持式雷达。它在城市上空自动飞行，将整个空间信息采集下来。它的采集手段要远比卫星来得低成本，无人机一般企业都能满足，而且可以更高效率完成数据。
我们将三者结合在一起，构建出一个数据采集自动化实时化的一个方案，用网格化的方式，将数据更新入库、分捡，进行空间数据的更高程度、更高数据的整合和分析。结合从卫星到无人机、到地面传感网和行为信息，和智能城市三者合为一体，形成一套一体多维度的空间数据相结合的载体。
我们讲了这么多概念，下面看一个简单的案例。
这是在两天前 13 号下午，我下飞机之后安排我们两个工程师在上海科技馆极客公园大会主会场做的一个无人机建模。我们一个小时就把这个建模做好了，在几年前我们完成这样一个建模从申请空域到建起来可能三个月就过去了。之前你得有一个私人飞机挂一个遥感设备，这是多高的成本。现在为什么能普及，因为智能手机很便宜，产生了低成本的数据积累，这样我们才能进行更多的应用开发，我们发现无人机就能完成这项工作。
无人机给大家带来的远远不仅仅是张好看的航拍图，现在无人机能给我们带来多维度、多尺度、多种类、多元异构数据，它是一个空间的全新展示，是我们对空间可见的、不可见的数据分析和归类。它所形成的这些数据节点，是物与物相联，物联网当中必要的空间布局。
自然界当中的山川、河流，看似这些信息和我们城市并没有关系，其实它每一天都在影响我们。森林覆盖率影响气侯的变化，黑龙江大米丰收，会影响期货市场，影响粮食价格。整个城市生活在大的环境当中，为了更高端获取数据、分析数据，我们开始对数据采集手段进行了智能的研究。我们开始专门针对多种多元数据的采集，再结合我们自动建模技术，还有影像分析系统，能产生大量的影像数据，影像数据再进行建模和数据分析，都会产生一个庞大的数据。
我们为了降低行业门槛，把操作极简化、傻瓜化。在项目进展过程当中，可以让他们知道土地是否增值、项目的变化。到了城市建设当中，我们帮助城市管理者以中宏观的视角理解我们城市每天的变化。我们有很多摄像头，它是一个微观的角度。同时经过我们的建模，可以在地块选择，甚至地产建设过程当中更科学的决策。包括在空间当中，地下管网信息的管理，我们的城市已经是一个立体的城市。我们对整个大亚湾石化园区进行了一个建模，再结合他们已有的成熟信息、物流信息，再联动我们的消防体系，在危险发生的一刻就开始消防进行救援。
从单机向无人机系统的过渡
这一切的实现，有赖于无人机从过去的单机向无人机系统的过渡，这个是我们为什么坚持从底层算法开发开始的原因。无人机最早用于作战，无人机侦察，然后再打击。我们通过多架飞机进行多维度扫描，它将帮助我们未来从有人到无人的采集手段。我们的分析工作从自动分析检索到智能分析检索，在物与物相连的过程当中，思考如何清晰描绘一个事物的客观位置。空间地图不是给我们人类用的，而是给机器人用的，空间数据将起关键性的作用。
为了验证这个路线，我们跟国内很多知名的厂家合作。我们在思考一个问题，空间数据在一个城市还没有的情况下面，如何实现智能化。我们做了一个案例，这个场景是我们城市当中一条河，我们要在 A 点和 B 点之间修一条桥 。我们跟三一重工进行联动，工程机器人是一个必然趋势，结合无人机的空间采集能力，我们采集所有的空间信息，将多种信息汇集到一个平台当中，然后结合到我们的系统里面，自动生成一整套城市采集模型。
然后再讨论人口信息出行数据，以及经济数据，形成「桥有多宽，路有多宽」的预期。无人机充当的是一个空间扫描的角色，然后整个城市建筑自动就完成了。在这个过程当中，我们完成了三套数据，第一是历史数据，就是我们规划的可行性。第二是工程建设过程当中，随着施工周边地形地貌的变化。想想我们脚下这片土地，30 年前的浦东，也就是一个渔村，我们能说 30 年后它没有价值吗，它的商业价值往往需要一个周期去开发。我们通过长时间刷新和跟踪，去理解分析整个人类大群体在不同的环境底下的生活、生产和发展规律，继而帮助更多投资者做产业布局，做土地购置。
时空信息将会成为孕育 AI 的重要养分
空间数据以前是一年，到现在一个月，未来甚至是一天、一个小时，每个人手上都可以很简单地获得信息，而这些信息叠加起来，就能看到一个全新的数据时间维度。
当时间跟空间信息相结合的时候，我们所看到的将会是整个城市、人类、甚至是一个族群的演变过程，我们会发现纵观历史，历史是一个大事件，作为一个智慧群体，它总会相同相似地做出相同趋向的判断，这些判断就是我们空间数据能为人工智能所带来的分析方法。
时空信息将会成为我们孕育 AI 的重要养分，这个时代是 AI 的时代。我们通过了解人们的需求，去获取更多特性更强的空间信息，去支撑帮助 AI 的探索和发展，这个是我们作为空间数据提供商的本职。
