遥感邂逅AI的浪漫故事,需要一枚“算力戒指”

  • 日期:09-02
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作为一种可以渗透到数千个行业的通用技术,人工智能可以经常发出“旧”技术的声音,立即焕发新的想象力。例如,遥感,这种技术词汇对中国人来说并不陌生。

所谓的遥感一般是指利用遥感器来检测物体电磁波的辐射和反射特性。通过远离目标和非接触来判断和识别检测目标。该技术通常应用于诸如卫星,飞机,无人机等的空中平台。

遥感科学的前身诞生于100年前的现代地理和测量领域。 1972年,美国宇航局发射了配备遥感器的地球资源技术卫星ERTS-1,宣布了现代遥感技术的正式到来。

这项技术帮助人类了解地球数十年,现在正在用人工智能技术进行富有想象力的尴尬。但两者的结合并不那么容易。终端AI计算能力的突破和算法模型的深度学习正成为AI +遥感行业甚至空间智能领域不可或缺的行业基石。

例如,今年6月,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室和华为联合举办了遥感图像稀疏表征和智能分析竞赛。在本次竞赛中,为了促进“空间信息稀疏表示和集成”的相关理论和技术的发展,参与者将使用华为新的Atlas 200 DK开发工具包在相应的遥感图像测试数据集上实现算法。模型的推理计算。

今天,我们可以利用这个机会探索遥感邂逅AI的价值和需求。

当遥感邂逅人工智能时,新的机遇也是新的挑战

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具体到与各行业垂直应用相关的遥感,AI可以带来以下帮助:

1.完成大量的自动识别工作,实现遥感数据自动处理到可用数据。

2.通过自动识别和自动预处理缩短遥感数据的使用,使遥感结果可以实时读取和利用,从而实现实时遥感+作业联动。

3.使用算法恢复图像数据,以减少环境和天气的影响。无人机遥感面临复杂的地形,雨和雾等因素,通过恢复特定算法可以部分消除这些因素。

4.减少劳动力消耗,提高测量效率,实现部分地区的预警遥感。例如,中国目前使用AI +遥感技术来检测西藏和青海等高原公路路段的泥石流和滑坡。

然而,罗马不是一天建成的。虽然遥感和人工智能的结合可以解决大量问题并建立新的想象力。然而,在真正的组合中,仍然存在许多工业障碍。

例如,上述AI算法可以提高实时自动识别遥感图像的能力,但在实践中。遥感卫星和无人机必须将数据上传到云端,然后再将其处理回数据中心,仍然无法实现实时效果。上传云行为限制了在行业中应用AI遥感技术的可行性。例如,在涉及国民经济和民生的许多行业中,它不适合大量数据。

为此,最佳解决方案是在无人机和远程传感器等终端设备上启用AI操作,数据本地预处理以及实时接近生产过程。然而,业界的现实是,在目前的AI +遥感行业,大多数企业主要解决算法问题。但是,算法问题需要有效的网络环境和计算环境来确保。就像最好的家用电器一样,没有电也没有用。

因此我们可以看到,在遥感系统中,硬件水平,尤其是侧面的AI电源变得非常重要。

另一方面,尽管人工智能减少了识别遥感数据所需的劳动力消耗,但复杂的硬件环境可能会带来更多的AI技术人才消费。在当前的工业环境中,人工智能硬件人才的成本更高。因此,在硬件方面的遥感系统中AI能力和环境可用性的兼容性也是一个重要问题。

幸运的是,边缘方面的AI计算解决方案已经出现在业界。例如,华为的Atlas智能计算产品为遥感行业带来了惊人的突破:让人工智能在空中飞翔。

飞行AI计算力

在上述逻辑中,我们谈到了现状:遥感想要进入各个行业,需要加强无人机遥感的适用性。核心问题是无人机本身具有相对丰富的AI计算能力,因此图像处理,图像识别和环境识别等相关操作直接发生在设备中。通过这种方式,它避免了数据上载云可能带来的安全问题,并且还加快了处理速度并缩短了业务流程。

总而言之,解决这个问题的最有效方法是让AI计算飞行的能力并将AI芯片安装在无人机本身。

在空中飞行AI加速并不容易,这需要丰富的AI计算能力,多链路可视化数据处理能力以及无人机场景中的环境适应性以确保收集。

回到武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室举办的比赛,参赛选手将使用Atlas 200 DK AI Developer Suite完成数据算法模型的推理计算。想象一下,如果华为Atlas智能计算平台不仅在算法方面推出,还在无人机设备上引入华为Atlas 200加速模块(Atlas 200 AI加速模块,这是一个嵌入式AI模块,主要用于摄像头,没有结束人机和机器人等硬件的人工智能加速。在视频分析领域,可以处理16路高清视频的实时分析。匹配的Atlas 200 DK AI开发套件可以完成30个开发环境它提供高达16TOPS INT8的计算能力。)遥感将在终端测量和算法侧获得强大的AI计算能力,这将大大提高遥感映射的效率。

Atlas 200还可以与华为的全栈全景AI功能和Atlas序列化产品相结合,实现更好的云集成和多设备计算兼容性,有效应对AI +遥感可能需要的复杂解决方案部署和云。综合应用。

人工智能在空中飞行,就在智能遥感场景的角落。展望未来,我们可以发现Atlas 200所代表的机器视觉和全客观模型正在各个行业中有效地形成突破性机会。所有事物的智能迭代将不可避免地从芯片开始。

一切“核心”开始

总的来说,当Atlas 200进入无人机的遥感空间时,你可以看到几个应用场景取得了突破:

1.增强的实时图像识别和图像预处理功能。加强农业灾害实时分析,抗灾调度,道路状况,山地探测,预警等实时应用效率。

2.基于本地计算的安全保障,提高终端处理能力,使电力,矿山和电力系统的遥感工作更好地应用AI能力进行遥感制图,提高遥感的工业应用能力。技术。

3,Atlas系列产品性价比高,主流计算特性,能更好地支持真正的工业项目登陆,帮助行业完成低成本,低门槛的AI遥感部署,并可避免大量缺货缺货规模部署为了建立更加完整和稳定的供应链,需要广泛部署人工智能遥感的长尾工业,如农业,已经获得了应用的可能性。

总的来说,Atlas允许智能遥感真正进入硬件通道行业,允许智能遥感技术在一定程度上实现实时,工业级,低水平的门槛,以适应所有人的需求生命之行。

同时,应该指出的是,这三点的结合是使机器视觉能力进入工业,具有高效率,高安全性和低成本。目前,这种能力不仅是遥感领域所必需的。在许多需要应用视觉识别,图像和视频处理的行业中,端到端的AI加速是必不可少的工业基础。

例如,公共场所和交通场景中的智能相机,智能公园的门面识别解决方案,导航机器人的视觉系统等都需要快速轻松地获取,并且能够有效地支持端到端的AI计算能力。工业应用。

一切都很聪明,从一切的“核心”开始。 Atlas 200允许AI在空中飞行,遥感的故事可被视为“公式”。它被多路复用到今天无数的行业港口,形成真正的普惠公司AI蓝图。