审核|刘玉琳
封面|武汉大学官微
“所有行业都值得用AI重做一遍”，这句话的含金量还在上升。
当DeepSeek风吹向时空智能产业，中科星图、航天宏图等头部企业第一时间或官宣接入大模型，或完成私有化部署。算力替代人力、算法重构流程的趋势已成定局。
悬念不是DeepSeek能否改变产业，而是谁将成为AI+时空信息的领先者。
对此，国家最高科学技术奖获得者、武汉大学李德仁院士向泰伯网表示，不必紧张，“DeepSeek研究的是互联网，而我们研究的是物联网，是对物质空间的实时数据采集。”
2024年10月，在2024中国测绘地理信息科学技术年会上，李德仁院士正式提出“时空智能学”概念，以及其对新质生产力的推进。
他认为，时空智能学是利用通导遥智能传感器、云计算和人工智能方法，对自然活动和人类活动进行感知、认知、支持智能决策的一门科学和技术，是测绘遥感和地理信息学发展的新阶段，也是人工智能的重要组成部分。
针对“DeepSeek+遥感”模式，李德仁院士基于其时空智能研究，提出三大核心观点：
（1）要把时空智能感知系统，大样本系统和时空智能自身准则加到DeepSeek大模型中去建立时空智能专用大模型。
（2）时空数据是专用有价和具保密性的数据资产，不可以全开放。要区分用于SDG的时空数据与有价保密时空数据。
（3）时空智能是天空地海通导遥算一体化四维智能。研究对象是自然活动，社会活动和人体活动。DeepSeek是基于互联网的取代人的智能搜索，分析和推理，多围绕人类服务。
01
DeepSeek开源，但并不能替代时空智能专用大模型
1）泰伯网：您认为目前DeepSeek和时空智能之间有哪些联系？
李德仁院士：DeepSeek是之前百度、谷歌等搜索引擎类产品的延伸，此前这类产品做搜索，现在DeepSeek等大模型能够覆盖检索、归纳、分类、学习、推理的全流程，通过语言问答模仿人的思维。
时空智能则需要到现场采样，研究天就到天上去采样，研究湖北就到湖北去采样，有了采样数据才能进行分析处理，两者是不完全相同的。
2）泰伯网：遥感产业和DeepSeek之间能在哪些更深入的层面上进行结合？您如何看待这一结合？
李德仁院士：DeepSeek与此前的ChatGPT等AI大模型并没有本质上的区别。
在我看来，DeepSeek最大的贡献有两点。第一，它能利用小算力达到和大算力几乎相同的效果，并且实现大众化，在手机等各类终端上应用，提高大模型的普及率。第二，DeepSeek是开源的。从这两点来看，国产AI大模型DeepSeek打破了世界原有人工智能及语言大模型的局限，这很了不起。
但是在遥感等时空数据解译方面，现在的模型还是比不过LuoJiaNET、LuoJiaSET等专家编写的产品，因为缺少解译专用的大样本、大模型。
我们可以借用DeepSeek的推理模块、风险模块等部分算法与模块，但它并不能完全替代智慧遥感专用大模型以及时空智能大模型。
公开资料显示，在龚健雅院士倡议指导下，武汉大学打造全球首个遥感影像智能解译专用深度学习框架LuojiaNet和业界最大遥感影像样本库LuojiaSet，并于2022年6月率先向全球用户开源。
据武汉大学介绍，LuoJiaNET作为遥感影像智能解译软件，能够通过人工智能深度学习，让电脑处理图像越来越“聪明”。而LuoJiaSET遥感影像样本储藏量非常丰富，解决了解译软件数据源的问题。
02
DeepSeek难突破时空数据的付费门槛
1）泰伯网：遥感地信企业应当如何利用DeepSeek？在使用过程中需要注意哪些问题？
李德仁院士：我们可以借用DeepSeek搜索、分析、推理等功能，它是开放的、开源的。
但是采集时空数据需要付费，无论是用卫星还是无人机进行采集，都是需要花钱的，不可以在互联网上随意发布。
从这个角度来看，DeepSeek等大模型如若使用不当，或许会存在内容产权的问题。例如我在互联网上发布的内容被大模型抓取，是否需要给我付费？哪些资料是可以免费获取的，哪些是需要授权的，哪些是需要付费的？并不是所有数据资料都是开放的，需要谨慎处理，避免发生知识产权的争论。
2）泰伯网：遥感地信企业接入DeepSeek会是大趋势吗？大模型的介入对于遥感行业有哪些影响？
李德仁院士：面对大模型，我们不必紧张。我认为我们研究的是宇宙空间里的一切运动的物质世界，地球、火星乃至整个宇宙，社会活动、经济活动、人体活动，这需要不断采集物质空间的实时数据。
而AI大模型目前仍在存在于互联网之中，只能采集到互联网的开放数据，但是很多数据是需要付费才能采集的，或者是不向互联网开放的，比如工厂等内部运转的物联网数据等。
目前我们产业中的人流、物流等项目仍然需要人来做，无法用AI替代，因为AI的数据还不完善。简单来说，AI大模型做的是互联网的工作，而我们做的是实时物联网的工作。
在业界，李德仁院士被称为“科技产业化的探路者”，在进行学术研究的同时，他始终关注着资本、市场等产业化、商业化发展。2014年，他曾牵头建议推进中国遥感应用产业商业化发展，提出国家投入与商业化运营相结合的发展模式。
此次，李德仁院士提到的“数据产权”，与当前业界热议的“数据要素”概念不谋而合。
在数字化时代，数据正式确立为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，并且卫星遥感领域已有数据确权项目。
2023年12月，长光卫星完成国内首个卫星遥感数据资产确权认证，其卫星遥感数据等数据资源完成持有权的梳理、审核及认证，为后续的流通交易及数据安全性提供保障。
而2023年8月，《自然资源部关于加快测绘地理信息事业转型升级更好支撑高质量发展的意见》出台，提出要强化测绘地理信息数据要素保障，将探索建立测绘地理信息数据产权登记、流通交易、安全治理等基础制度，规范测绘地理信息数据管理、流通和使用。
03
从二维、三维到四维，时空智能不限于DeepSeek
1）泰伯网：您认为目前时空智能、DeepSeek等人工智能技术的边界在哪里？
李德仁院士：时空智能中的时空数据是通过传感网智能、实时获取，后续做数据分析时用智能的方法，进行信息提取、分类、标注、解译，再做推理、决策支持。
现在的时空智能保留在决策支持阶段，最终还是由人进行决策。例如观察一个地区的土地状态，我们可以提出建议，建议哪里种树，哪里种田，哪里种草、养羊、养牛，但最后的决策还是交给人来定。
我们现在仍然是强调“决策支持”这一点，我们不代替人的决策，因为人是主人，无论是研究地球、研究社会经济学、研究人体的变化，都要由人类做最后的决策。
2）泰伯网：在遥感产业快速发展的今天，技术的每一次突破都为行业带来了新的机遇。在您看来，这次DeepSeek爆火，对于遥感行业来说，机遇与挑战在哪？
李德仁院士：最终肯定要实现人工智能，我们原来说数字化，现在人工智能的重点是自动化、智能化、低碳化、实时化，这是人工智能会带来的更大的变化。
对于遥感行业来说，我们不能停留在GIS阶段，要从二维走向三维，从静态三维走向四维，动态时空智能，是行业需要进步的方向。
在未来，我们可以不限于DeepSeek，创造其他大语言模型，也可以脱离大模型，向机器人等其他人工智能产品学习。无论是哪类人工智能产品，都可以在信息获取、处理、分析、应用等方面进行相互借鉴，但都是不完全相同的。
早在2017年，李德仁院士就曾向泰伯网强调：从二维到三维再到四维动态空间、从后处理到实时处理，这在给测绘人带来机遇的同时也带来了挑战。智慧地球时代，测绘人必须学会处理大数据。（参考泰伯网此前文章《专栏|李德仁院士:测绘人眼中的智慧城市》）
时隔8年，李德仁院士再次表达他对于遥感行业的趋势预判，而这也是他理解的“新质生产力”。
2024年6月，李德仁院士在“测绘地理信息赋能新质生产力”主题演讲中表示，“新”的体现之一即为新产业，需要大力发展大数据、云计算、网络和人工智能支撑下的未来产业，而“质”主要体现在质量上有大的提升，表现为经济社会发展数字化、信息化、人工智能化、网络化、低碳绿色化。
在他看来，要抓紧推进从PNT到PNTRC（定位、导航、授时、遥感、通信服务）的“0到1”的创新，建立通导遥一体化的空天信息实时智能服务系统，创造多个万亿级空天信息产业，建设我国软件定义的空天信息全球实时监测网，为我国和全球可持续发展服务。
