美國AI軟件禁令后,中國遙感如何掙脫“捆綁”

發布時間:2021-08-17 05:12:05?來源:沈高所電氣有限公司

從2018年的中興事件,2019年的華為事件,再到2020年剛剛頒布的AI軟件禁令,地緣化的國際形勢,不斷將我們的目光鎖定在那些“技術敏感”領域。

這一次,被禁令捆綁在一起的是“AI”和“遙感”。

關心時事的朋友恐怕已經知道了,根據美國聯邦政府文件的規定,被限制出口的是某些類型地理空間圖像軟件的公司,其中受影響最大的就是無人機、自動駕駛等領域。

用美國國際戰略研究中心智庫的技術專家James Lewis的說法,這是為了“阻止美國公司幫助中國制造更好的人工智能產品,以幫助其軍事力量?!?/span>

等等?人工智能與空間遙感技術加在一起,怎么就跟軍事有關了?

前不久美國就為世人演示了AI遙感的“新玩法”——地方最高指揮官蘇萊曼尼被精準“斬首”,任務的執行者甚至都不是人,而是一架 “收割者”無人機。遠在千里之外的操作員投下了4枚“地獄火”,boom——

當然,在中國乃至絕大多數國家,AI與遙感,更多地將與農業、測繪、勘探、地圖軟件等應用聯系在一起。那么,軟件出口的禁令,會給這個新興領域帶來“半導體式”的危機嗎?

鑄劍為犁:AI與遙感的時代情緣

“遙感”這個詞,想必絕大多數都不陌生。無論是活動在海洋、深山、太空的工作者,還是每天在城市里啟動導航和無人機的普通人,都離不開遙感技術的支持。

而遍布海陸空的遙感監測,并由此形成的“空間大數據”,也給人工智能提供了一份好工作。

為了讓大家更直觀地感受“AI+遙感”的技術能力,我們不妨引用“收割者”無人機的最近戰績,來解讀一下。

總體來看,AI在遙感領域的應用,主要發揮了三個核心作用:

1、高強度、實時性的多源異構數據處理能力

過去數十年的產業信息化進程,讓遙感領域已經基本完成了數字化和可視化。這也導致遙感數據的來源更加多樣,比如在執行操作時,往往需要對攝像頭采集數據,低軌、高軌衛星提供空間信息,分辨可見光、紅外光譜等多種光源,認知復雜環境中的不同物體等等。

而人工智能算法的加入,則能夠幫助遙感系統提升數據集成、分析、決策等一系列的工作,更高效地完成任務。

比如這次“收割者”無人機的操作員,就是通過衛星回傳的高清熱成像畫面,對地面進行監控,將畫面通過衛星實時回傳給地面站,確認行動目標到位后,操作員快速按下發射按鈕,100%命中車體。如果無人機的算力達不到實時、精準、快速,恐怕也不會在瞬間完成“收割”。

收割者

“收割者”無人機的模擬檢測車輛演練

2、應對復雜天氣和環境的高避障、自動化作業能力

說到無人機,我們知道自動駕駛技術就依賴于微波雷達觀測,結合衛星信息來進行導航與避障,但在實際環境中,經常會遇到各種各樣的意外狀況。像是衛星又不太可能對一小時之內的天氣現象進行觀測,這就會導致無人機執行任務時遭到風雨等惡劣天氣。

一旦衛星影像研究區域的云覆蓋率到了10%以上,就很難從中提取優質數據;亦或是在復雜的區域如森林中飛行,如何保證對于快速變化進行識別和評估?

這些都需要人工智能的支持。比如選取一定的特征參數,訓練天氣預測模型,讓人工智能提前指揮完成規避;再比如通過模型對物理特征進行分類識別,進而認知環境的發展變化,在空間導航、避障等方面實現更高的自動化水平。

實際上,在“收割者”無人機身上,我們就能看到它對航路清除、監視偵察、噪音排除等能力的加強。

其吊艙內的高清熱成像攝像機和激光測距/照射機,加上智能飛行系統,能保證無論是白天黑夜,飛行在25000英里的高空,依然可以精準抵達數百英里外的作業區域并順利執行任務。

3.提高對人力難至地區的環境監測、判斷、預警能力

人工智能在遙感領域的另一個價值,就是通過與無人機、無人車等傳感儀器相結合,可以賦予終端設備一個智慧的“大腦”,來代替人類完成一些以前不可能達成的任務。

這點在“收割者”無人機上并沒有太大的體現,畢竟操作員可是24小時輪班在線監督的。但在一些人跡罕至的領域提前部署搭載AI的衛星遙感技術,能夠大大降低人工操作,對重大自然災害等實現應急觀測和預警。

比如中國資源衛星的專業災害檢測團隊,就曾向向國土資源部、中國地震局、中國氣象局等20余家用戶單位,提供應急服務數據3203景,平均應急響應時間不超過1.5小時。在大家為澳洲持續數月的山火而揪心的時刻,或許未來人工智能可以為這個地廣人稀的國家提供另一種防災思路。

說到這里,可能大家已經get到了“AI+遙感”的力量,既可以化為濃煙毀滅一個城市,也可以化為甘霖,普惠地球上的生靈。鑄劍為犁,或許才是科技的正確打開方式。

AI禁運:中國遙感產業會“地震”嗎?

說完了AI與遙感技術的關系,該來聊聊,美國的AI軟件禁運,到底會對中國的遙感事業起到多大的“打擊”作用?

目前來看,大家似乎在看戲吃瓜之后,已經各回各家、該干啥干啥了。既沒有像半導體產業一樣被禁運就啟動“備胎”,也沒有聲嘶力竭地譴責追問。

是AI軟件對遙感的作用不夠大嗎?

首先,禁運的是自動分析地理空間圖像的軟件,并不會很快帶來連鎖反應。

這類軟件的主要功能,是用于訓練深度卷積神經網絡,來自動分析地理空間圖像和點云的地理空間圖像。比如說識別車輛、房屋等目標,能夠減少圖像在縮放、旋轉等操作時的像素變化……

限制文件

美國工業和安全局的限制文件

總體而言,相關AI軟件的禁令,還不足以讓大家草木皆兵。

其核心原因,一方面來自于禁運所導致的拉鋸戰會比較漫長,所牽涉的利益群體也比較多。比如說,這次禁令會影響一些使用相關軟件、在基礎上開發的航拍地圖、3D地圖等企業,因為其中有許多成品軟件是建立在AWS和GCP等直接提供地圖處理API的平臺上。

但在TensorFlow和pytorch上的開源軟件卻并不受影響,相關企業、平臺、社區可以通過積極動作來規避這一問題。

最直接的例子,2018年10月,美國商務部就將???、大華、科大訊飛、曠視、商湯、依圖等8家中國企業列入實體清單,規定英偉達、英特爾等公司不得出售芯片給這些公司。然而直至今日,中國依然是這些企業不可或缺的重要市場。

所以說,這不是美國第一次限制技術出口,也不可能是最后一次。封著封著大家也都習慣了,自己的產業也發展起來了……只能說,“川建國”名不虛傳。

當然,更重要的是,軟件的“封鎖”,客觀上可能對中國的無人機、自動駕駛企業的研發等,造成一定的“時延”。

但一來,空間遙感軟件想要和人工智能合體,有眾多要素,比如對高分辨率遙感影像波段組合的實踐積累,針對垂直領域的專屬芯片和數據集等等,這些都會影響AI在遙感領域的準確性、可用性。

與此同時,中國自身在AI算法領域就有著足夠強的前期積累和研發優勢,比如技術最好的無人機公司大疆DJI,在邊端側AI計算上發力的華為,自動駕駛研發能力的百度,推出過遙感影像智能解譯解決方案的AI企業商湯等等,并不遜色的“軟實力”前,禁運自然也就沒那么緊張了。

更關鍵的是,美國這次AI軟件禁運還可能“傷敵800,自損1000”。

眾所周知,人工智能快速發展,離不開開放的氛圍和產業環境,軟件尤其依賴于開源、信任、全球化的交流環境。

眾多美國產學界也需要中國力量來參與共建,這也是為什么,當美國要求github對華禁止登錄時,對方甚至開始打起了來中國開子公司的主意。

畢竟中國作為人工智能研發、應用、產業鏈制造等都規模龐大的市場,對中國“不可見”也意味著“不可見”中國,只會加速催生出中國版的安卓、IOS、GitHub。

這也是為什么有網友說這次空間地理軟件的禁運,就像2000's的“強密碼出口禁令”,注定失敗。因為——你可以阻止一個擁有獨特技術的供應商提供具有禁令的硬件組件,但你不能阻止整個領域的知識傳播!

而巧合的是,這一次“知識”在中國,甚至不需要“出口”。

AI遙感:接下來需要走進 “無人區”

當然,這也并不意味著中國的智能遙感技術就可以高枕無憂了。

盡管某一次軟件禁運不會讓整個產業傷筋動骨,但整體而言,遙感領域還有許多地方等待著我們去補全。

比如說,中國遙感領域的AI推理算法已經有長足的進步,但專有的推理芯片卻依然掣肘,大部分還是采用英偉達等的通用計算芯片,這就導致特定領域架構DSA可能會出現一定的效率差距,制程精準度也需要提升,從而影響像“收割者”無人機這樣的高尖端遙感設備研發。

另外,前面提到數據之于智能遙感的重要性,而地理空間的眾多遙感數據是由衛星網絡

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