◆“海上院士講壇·第十期”特邀中國科學院院士、發展中國家科學院院士、國際宇航科學院院士、復旦大學金亞秋教授作題為“空間遙感大數據與人工智能信息技術”的主旨演講。

12月13日，由中國金融信息中心、中國科學院上海分院聯合主辦，中科院院士上海浦東活動中心協辦，新昌縣人民政府全程戰略支持的“海上院士講壇·第十期”在中國金融信息中心舉行。本期特邀中國科學院院士、發展中國家科學院院士、國際宇航科學院院士、復旦大學金亞秋教授作題為“空間遙感大數據與人工智能信息技術”的主旨演講。

以下為會議實錄：

主辦方致辭

中國金融信息中心總裁助理 張超

中國金融信息中心總裁助理張超在致辭中表示，今天講壇的關鍵詞是遙感，遙感就是遙遠的感知，聽起來是專業詞匯。但我們對感知卻不陌生，每個人與生俱來都有感知的能力，我們的耳朵可以聽，眼睛可以看，鼻子可以聞。但是人類并也不滿足于這樣的一些感知能力，我們希望到更高的地方去看，像鳥一樣從天空的視角俯瞰大地，所以我們對自身能力的想象，比如說屏幕上的超級英雄，他們都具有某種程度上的遙感能力，縱身一躍就可以到大氣層外遙看我們的地球。既然是超能力，就具備更強大的探測能力。遙感也是這樣，它既包括人眼看到的可見光，也包括人眼看不到的更多的電磁波信息。空間技術賦予了我們更多更強的感知能力，能在更高、更遠的地方探測地表信息。利用遙感技術為生產生活服務，比如氣象預報、減災防災、區域規劃、對國土資源的探測和管理以及智慧城市等。新華社在國慶閱兵時發表了一篇特別的報道，從衛星上一覽長安街上的閱兵隊伍，這也是遙感在新聞報道的應用。

今天，越來越成熟的空間技術，加上3S技術，即遙感（RS）和地理信息系統（GIS）、全球定位系統（GPS），為人工智能的應用準備了海量的空間數據，加上5G移動通信和萬物互聯時代的來臨，這些數據將為我們帶來對未來智能時代的憧憬。金院士帶來的是即將到來的未來，所有的空間信息和所有生產生活的可能都被智慧化，我們的地球是一個智慧的地球。

最后，再介紹一下中國金融信息中心，是新華社的直屬機構，是新華社和上海市人民政府戰略合作的成果。其造型像一顆藍寶石，與東方明珠交相輝映，因此被譽為“東方藍寶石”。上海“五個中心”建設的背后，需要一個思想中心、信息中心、知識中心來做支撐，因此我們打造了“陸家嘴講壇”這樣一個集名家大家智慧的系列講壇平臺，旨在促進思想激蕩，經驗分享。其中包括陸家嘴科創沙龍、陸家嘴資本夜話、海上女性講壇、浦江養老金融夜話、國資大講壇和今晚的海上院士講壇等。

主旨演講

中國科學院院士 金亞秋

金亞秋院士從“什么是遙感、人工智能技術提供遙感大數據的信息感知的新途徑”等方面，作了“空間遙感大數據與人工智能信息技術”的主題演講。

地球上空每天飛行著上千個衛星，各種模式的衛星載荷遙感監測，每時每刻都產生著新的各類數據及其圖像。構成了 “空間大數據”。我們的衛星觀測、通常說的空間遙感，已經達到很高的分辨率。合成孔徑雷達圖像空間分辨率可達到分米量級。通過雷達對地球上的大氣、地表、海洋、空間等進行目標識別，這個過程就是信息感知。在這之中，我們獲得了什么信息，這些信息又能形成什么知識產品？這是在空間觀測和空間遙感得到重要應用的主要問題。而人工智能的發展，為信息感知提供了新的途徑。今天主要講講如何用人工智能的方法來處理空間遙感大數據，從而對目標精細特征進行感知，并形成知識產品。

1、 什么是遙感

遙感就是遙遠的感知。從地球遙感來說，可分為早期的光學遙感（即飛機上的航空攝影）、衛星平臺上的空間遙感、紅外遙感、微波遙感。從主被動來說，可分為被動遙感和主動遙感。被動遙感在氣象預報、海洋預報方面發揮著很大作用；主動遙感可以達到分米量級的分辨率，通過發射并接收電磁波，感知、反演、重建目標的物理特征。

要想仔細觀測某個地方，需具備比較大的雷達孔徑，進而獲得較高的分辨率。大孔徑有賴于合成技術，七十年代第一個合成孔徑雷達運用于海洋衛星，開啟了在民用上的應用，九十年代，合成孔徑雷達技術蓬勃發展，我們稱其為多源多模式合成孔徑雷達。至今，它已發展成為一個多源多模式高分辨率全極化合成孔徑雷達。多源，即數據有各種目的、各種頻率；多模式，即數據采集、測量有不同方式；高分辨率，指雷達可以達到分米量級；全極化，即測量后可以得到電場、磁場不同方向上的反應。

上世紀九十年代時，中國在這方面基本上是空白的。九十年代后，國內空間遙感事業隨著國家的發展而迅速發展。2000年后，中國已經不單是做調研了，而是開始有了實質性的進展，尤其是地球遙感中的風云氣象衛星及海洋衛星被廣泛應用。舉個例子，地球同步衛星“風云四號”圍繞地球與太陽同步旋轉，只要保持一定的傾斜角，就可始終觀測到地球上某一個固定區域。而現在我們的環境衛星及一些其他衛星，都有合成孔徑雷達技術。最近發射的環境衛星，也達到了分米量級，達到了全極化。

許多人關心國家在這方面的技術到底處于什么水平？應該說，我們已經從“追趕”、“跟跑”到了“平跑”階段，達到了第一集團的水平。我們當然還沒有領先，但最近十多年已經取得了非常明顯的進展，正在不斷形成全面的技術。從世界范圍來看，德國做得很好，加拿大在衛星的商用方面做得很好，美國較為保密，日本則有比較成熟的數據發布。這些都是值得學習的方面。

2、 人工智能技術提供信息感知的新途徑

通過全天時、全天候、高分辨率、多維度獲取數據成像，我們對天、空、地、海上的目標進行識別，得到信息感知和特征的反演、重構。需強調的是，這里討論的是微波、毫米波等電磁波，而不是光學的照片——它是個非視覺的過程，不是通過人眼去“看”能明了的，必須經過科學研究和分析來獲取。

如何識別雷達轉化的數據圖像？一個研究方式是做模型，例如，通過各種物理參數對復雜的地表進行計算和成像，這也叫做正向的模擬。可是即便所成的像和光學照片有一定相似性，除非是依靠有經驗的人，普通百姓依然無法靠肉眼識別信息。

而人工智能技術提供了信息感知的新途徑。以人臉識別為例，機器可以從眾多人臉中快速識別所需的人臉，在雷達圖像中，我們同樣希望可以通過大數據感知所需識別的內容。目前，人工智能已助力于雷達圖像識別中，在智慧城市、災害監測評估、偵察定位跟蹤等方面都有廣泛的應用。

人工智能實際上是模擬人腦、人眼視網膜，通過對局部或整體的數據分析，建立感知機制。通過深度學習、大量的數據輸入，人工智能產生特征性的矢量分布，進而獲取了感知信息的能力。我們非常熱切的希望，通過計算神經學、計算機人工神經網絡的建立，發展出處理多源多模式高分辨率全極化遙感的新方式。

比如，通過訓練工具及神經網絡的計算，人們可以判斷艦船及艦船的類型；再如合成孔徑雷達技術，通過神經網絡，可將單極化圖像轉變為彩色圖像，便于識別分析；此外，雷達圖像和照片之間的互驗，即光學和微波之間的互驗，也可以用神經網絡進行處理，以便視覺判斷。

民用廣泛的需求促進了雷達技術的發展，雷達技術在民用方面也有很大的應用。比如說臺風路徑監測。因為臺風眼是一個非常強的熱力場的動力過程，通過光學紅外看不到里面，云雨把紅外線擋住了，照相更不可能。但是微波可以透過云雨，微波可以透過臺風眼看到里面的物理參數。所以我們通過微波雷達觀測，雷達遙感建立臺風內部的特征，并選取一定的特征性參數作為訓練臺風路徑的人工智能技術。特別是局部地區的氣象預報實際上很難，主要是觀測網太少，衛星觀測也不太可能對一個小時之內發生的天氣現象進行觀測，但人工智能所形成的模型可以做到這一點。將來人工智能對于一些災害性的天氣必定會發揮非常重要的作用。

雷達技術還可以應用對植被、農作物的估產。我們可以通過農作物的各種參數，比如溫度、土壤濕度、季節降水、高度等，以及它最后的產量建立起一個訓練網絡，從而實現對農作物的估產。

還有城市變化、災害評估的分類識別。1984年的上海與2014年的上海，城市發生了什么變化？看起來密密麻麻的東西多了、城市建設多了，但其它的科學評估不能單憑眼睛看，我們必須建立起一個目標多時相變化的評估方法，也是人工智能的方法，這在城市的環境監測、城市的發展變化、變化的識別以及發生災害的評估方面都可以產生很大的作用。

歸根到底，人的眼睛看不到許多雷達圖象，我們希望有一個電子的眼睛，稱之為微波視覺。如果人眼、人腦或者我們所控制的計算機有一個微波視覺，將雷達圖象變成我們想知道的物理特征，并進行分類識別。這實際上從一維的數據、二維的圖象變成了多維的信息，實際上也是國家能力的一個體現。

為此，我們提出物理智能，也就是智能技術要加強在交叉學科當中的物理學規律下進行，提出了“微波視覺”的概念。現在各行各業實際上都是圍繞如何發展人工智能技術，從而達到相應的目標，這就需要進行各方面的工作。一方面，我們正在編寫一套關于空間微波遙感的研究和應用的叢書，還組織了一些國際研討會、專刊，希望能夠推動人工智能在大數據、信息感知方面取得新的進展，從而在特定的目標、特定的任務當中發揮作用。

實際上，我們從電磁物理學，加上人工智能AI形成了微波視覺，其中包括了電磁波的仿真反演的研究，包括類腦智能以及物理世界相互作用方面的結合，從而產生交叉科學的電磁方面的人工智能技術，這是我們所提出的人工智能技術特別是在空間電磁學、空間遙感科學，或者目標的自動識別技術方面的進展。根據定義不同，我們可以在許多方面得到應用，比如地球科學當中的一些參數的反演，包括全球變化的研究、目標識別方面的ATR技術。同樣還可以在電子對抗技術、空間導航技術等方面得到應用。

總體來說，衛星技術和其它相關技術提供了大量的數據，但大量的數據和信息的感知不能劃等號，特別是多維度、精細的信息感知。我們可以再發展人工智能新的模型、新的算法，并在契合空間遙感的物理學需求的情況下，產生一個交叉的新科學。長期以來，理論、實驗和計算構成了科學的三大支柱，現在增加了一個新的支柱，就是智能的支柱。理論，是科學的基本理論；實驗，是科學理論的一個實現和佐證；計算，是由于計算機的發展；智能，是由于科學技術的發展。這些科技的應用將帶動許多相關學科和相關產業的發展，比如我們正在進行的用來目標識別的人工智能芯片，一方面帶動了許多原先沒有的產業的新發展，同樣，也會促進許多基礎研究。基礎研究將進入一個新的領域。