鑄劍為犁：美國AI軟體禁運之後，中國遙感會“地震”嗎？

從2018年的中興事件，2019年的華為事件，再到2020年剛剛頒佈的AI軟體禁令，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，根據美國聯邦政府檔案的規定，被限制出口的是某些型別地理空間影象軟體的公司，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製造更好的人工智慧產品，以幫助其軍事力量。”

等等?人工智慧與空間遙感技術加在一起，怎麼就跟軍事有關了?

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、地圖軟體等應用聯絡在一起。那麼，軟體出口的禁令，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，還是每天在城市裡啟動導航和無人機的普通人，都離不開遙感技術的支援。

而遍佈海陸空的遙感監測，並由此形成的“空間大資料”，也給人工智慧提供了一份好工作。

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、實時性的多源異構資料處理能力

過去數十年的產業資訊化程式，讓遙感領域已經基本完成了數字化和視覺化。這也導致遙感資料的來源更加多樣，比如在執行操作時，往往需要對攝像頭採集資料，低軌、高軌衛星提供空間資訊，分辨可見光、紅外光譜等多種光源，認知複雜環境中的不同物體等等。而人工智慧演算法的加入，則能夠幫助遙感系統提升資料整合、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，就是通過衛星迴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，確認行動目標到位後，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”無人機的模擬檢測車輛演練)

2、應對複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於微波雷達觀測，結合衛星資訊來進行導航與避障，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雲覆蓋率到了10%以上，就很難從中提取優質資料;亦或是在複雜的區域如森林中飛行，如何保證對於快速變化進行識別和評估?

這些都需要人工智慧的支援。比如選取一定的特徵引數，訓練天氣預測模型，讓人工智慧提前指揮完成規避;再比如通過模型對物理特徵進行分類識別，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鐳射測距/照射機，加上智慧飛行系統，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並順利執行任務。

3.提高對人力難至地區的環境監測、判斷、預警能力

人工智慧在遙感領域的另一個價值，就是通過與無人機、無人車等感測儀器相結合，可以賦予終端裝置一個智慧的“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”無人機上並沒有太大的體現，畢竟操作員可是24小時輪班線上監督的。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餘家使用者單位，提供應急服務資料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，或許未來人工智慧可以為這個地廣人稀的國家提供另一種防災思路。

說到這裡，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開啟方式。

AI禁運：中國遙感產業會“地震”嗎?

說完了AI與遙感技術的關係，該來聊聊，美國的AI軟體禁運，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後，已經各回各家、該幹啥幹啥了。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軟體對遙感的作用不夠大嗎?

首先，禁運的是自動分析地理空間影象的軟體，並不會很快帶來連鎖反應。

這類軟體的主要功能，是用於訓練深度卷積神經網路，來自動分析地理空間影象和點雲的地理空間影象。比如說識別車輛、房屋等目標，能夠減少影象在縮放、旋轉等操作時的畫素變化……

(美國工業和安全域性的限制檔案)

總體而言，相關AI軟體的禁令，還不足以讓大家草木皆兵。

其核心原因，一方面來自於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體、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體是建立在AWS和GCP等直接提供地圖處理API的平臺上。

但在TensorFlow和pytorch上的開源軟體卻並不受影響，相關企業、平臺、社群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，美國商務部就將海康、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晶片給這些公司。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，也不可能是最後一次。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，軟體的“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，空間遙感軟體想要和人工智慧合體，有眾多要素，比如對高解析度遙感影像波段組合的實踐積累，針對垂直領域的專屬晶片和資料集等等，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演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，推出過遙感影像智慧解譯解決方案的AI企業商湯等等，並不遜色的“軟實力”前，禁運自然也就沒那麼緊張了。

更關鍵的是，美國這次AI軟體禁運還可能“傷敵800，自損1000”。眾所周知，人工智慧快速發展，離不開開放的氛圍和產業環境，軟體尤其依賴於開源、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，這也是為什麼，當美國要求github對華禁止登入時，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慧研發、應用、產業鏈製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。

這也是為什麼有網友說這次空間地理軟體的禁運，就像2000's的“強密碼出口禁令”，註定失敗。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體元件，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，這也並不意味著中國的智慧遙感技術就可以高枕無憂了。

儘管某一次軟體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推理演算法已經有長足的進步，但專有的推理晶片卻依然掣肘，大部分還是採用英偉達等的通用計算晶片，這就導致特定領域架構DSA可能會出現一定的效率差距，製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裝置研發。

另外，前面提到資料之於智慧遙感的重要性，而地理空間的眾多遙感資料是由衛星網路等協同提供的。這就對航空資訊產業提出了一定的要求，來保證高空間解析度、高時間解析度、高光譜解析度、高分資料的體系建設，比如前不久北斗衛星網路的成型，就對智慧遙感有著重要長遠的意義。而更高精度、複雜性的遙感資料，則需要更強算力來進行處理，進一步要求國產半導體行業持續攻堅。

此外，遙感技術也依賴於感測器、監測裝置、無人機等領域的整體技術升級。比如MQ-9收割者在飛行途中就“幾乎沒有聲音”，這才能夠讓攻擊目標不會事先發現。而目前來看，無論是衛星遙感影像的應用、人工智慧的技術門檻，都缺乏足夠的相關專業人士助力，從影像採集、解譯、分析、訓練等一條龍技術的迭代速度，還有待提升。

總而言之，當遙感從靜態走向實時，從孤軍作戰到與AI深度融合，未來我們還將看到更多造福人類社會的創新。在這樣的趨勢面前，需要的不是盲目樂觀的“奧利給”，唯有眾志成城，篳路藍縷，以啟山林。

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