由人为智能引发的智能革命星火，正向各行各业舒展，测绘与时空地位服务的有关步骤、技术、产业状态和贸易模式所面对的挑战与机缘，是值得深刻思虑的问题 。从人为智能的内涵、过程和趋向启程，论述了对新一代人为智能特点的理解，并对智能时期来临所带来的机缘和挑战进行了分析 。聚焦到测绘与地位服务领域，以为其作为行业，不会隐没但必须转型，并分析了转型的可能蹊径;作为学科，不会扩张但须跨界、交叉和融合;作为职业，将会出现蓝领隐没，创客、智士领军的局面 。测绘与地位服务行业必要充分挖掘自身优势，将系统性思想、时空观思想和创意性思想作为开启智能时期大门的钥匙，能力实现测绘与地位服务行业向绿色、智能、泛在发展的整体转型 。
关键词：人为智能 测绘 地位服务 智能时期
1997年5月，世界排名第一的国际象棋大家卡斯帕罗夫以2.5:3.5的总比分不敌美国国际商用机械公司(International Business Machines Corporation, IBM)公司的“深蓝”人为智能(artificial intelligence，AI)法式，在人与AI的智力匹敌史上拥有里程碑式的意思 。然而，此时AI在围棋上的棋力尚不如业余棋手 。
2017年5月，Google公司的“阿尔法围棋”(AI法式)以3:0的总比分完胜世界排名第一的围棋大家柯洁，能够说攻克了人类棋类对弈上最后的智力碉堡，大大超出人们的预估 。“阿尔法围棋”的团队掌管人暗示，“阿尔法围棋”在自我对弈中已无需人类棋谱援手，能够实现自我进取[1] 。其震撼性和带头效应从目前席卷全球的人为智能产衣匪潮可见一斑 。
20年的功夫，硅基的人为智能在特定领域实现了对于碳基的人类智能的某种超过，那么，是否可能实现全领域超过的智能时期成为人们思虑的沉大问题 。
劳动力密集型产业的工人岗位正逐步被工业机械人取代，司机的职位在将来5~10 年将逐步被自动驾驶车辆所取代，医生的表科手术和内科医疗诊断将越来越依赖医疗手术机械人和医疗智能诊断平台的辅助，基于人为智能的个性化、游戏化、沉浸式的在线互动讲授模式对于学生的吸引力将迫使老师改进传统讲堂讲授模式 。一名精通司法条文和诉讼流程的律师必要专门知识思想和经历的历练，而IBM的“沃森”(AI法式)，可能在几秒内实现正确度达90%的司法照拂，比力起正确度只有70%的人类律师，既便捷又正确[2] 。
由人为智能引发的智能革命星火，正向各行各业舒展，行业兴衰和职业更替的周期将越来越短，人们对自己的工作还有多久会被机械取代这一问题值得思虑 。百度前首席科学家吴恩达曾提出一条准则：若是人类进行一项思虑功夫少于1 s的工作，那么不远的将来或许能用人为智能自动化实现这项工作[3] 。
聚焦到测绘行业，随着智能传感设备和丈量设备的精确性、智能性、实时性和靠得住性越来越高，以前要由人跋山涉水、手提肩扛甚至冒着性命危险来实现的勘测类工作，以及测绘过程中的数据采集职能，在智能时期将逐步由智能设备或机械人来实现 。专职野表型从业人员的需要量从持久看将会逐步萎缩，传统测绘学科的有关知识结构和建设沉点也必将有所调整 。
与此同时，随着地理空间信息资源的深度融合和地理信息产业的蓬勃发展，测绘对象的领域也将扩大到陆、海、空、天甚至互联网络及人自身等领域 。多尺度、个性化、智能化、全天候的测绘服务型需要会越来越多，又会产生诸如统一时空基准的四维地理信息服务，无时不佑注无处不在的泛在地位服务，室内表一体、智能无缝的协同精密定位服务等新职能 。
若是说泛在测绘是互联网时期的测绘，那么，在“互联网+”及其之后的人为智能和智能时期，出格是与大数据、云推算、移动互联网、人为智能技术、智能造作技术和机械人技术的结合，测绘与时空地位服务的技术、产业状态和贸易模式的机缘与挑战，也是必要深刻思虑的问题 。
机械能否有思想或智能，国际上人为智能钻研作为一门科学的前沿和交叉学科，尚无统一的界说 。人为智能之父之一的马文·明斯基(Marvin Minsky)将其界说为“让机械做本必要人的智能才可能做到的事件的一门科学” 。代表人为智能另一条发展路线——符号派的司马贺(Herbert A. Simon)则以为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体 。推算机科学理论奠基人图灵(Turing)在论文《推算机械和智能》中提出了驰名的“图灵测试”，即若是一台机械可能与人发展对话(通过电传设备)，并且会被人误以为它也是人，那么这台机械就拥有智能 。
对于人为智能钻研所能达到的高度，目前存在3种概想：
1) 弱人为智能概想以为不成能造作出能真正地推理和解决问题的智能机械，这些机械只不外看起来像是智能的，只是来改善经济社会发展所必要的一些技术前提和发展职能 。
2) 强人为智能概想以为有可能造作出极度靠近于人的智能，真正能推理和解决问题，这必要脑科学的突破，即机械与人类一样占有进行所有工作的可能，关键在于自动地认知和拓展，预计2050年达到[4] 。
3) 超人为智能是脑科学和类脑智能有极大发展后，机械产生了自我意识，并占有超人的机能和智能等，目前仅存在于文艺文章中，但有不少科学家致力索求超人为智能 。
不难看出，目前的钻研还处于弱人为智能阶段 � ；厥兹宋悄芊⒄构�，从1956年达特茅斯会议的召开标志取人为智能钻研的开启，历经60年，两起两落，每次鼓起都是人为智能算法有了新的突破，好比50年代神经网络的提出，80年代反向传布算法的出现 。而每次低潮又是推算机能和数据规模的局限，未能满足现实利用的需要，从而导致当局和投资的萧瑟 。自2013年始，以深度进建为代表的神经网络算法为主题，在大数据和图形处置器(graphics processing unit, GPU)大规模利用的推动下，在语音鉴别、图像鉴别领域达到甚至超过了人类均匀水平，迎来了人为智能钻研的第3次热潮 。
人为智能技术在数据出产、采集、存储、推算、传输和利用流程的渗入，随着网络的成熟和泛在而不休加深 。主题算法、推算机能、大数据以及利用需要等方面的成熟度同步，形成合力，引爆了一场波及大无数领域的智能革命，受到列国当局的器沉和产业投资的追捧，也预示着新智能技术(intelligent technology，IT)时期的到来 。
2017年，驰名科技征询公司Gartner颁布技术成熟度曲线，其中人为智能有关技术达12项，备受市场关注 。进入到曲线的人为智能有关技术蕴含深度进建、强化进建、通用智能、自动驾驶、认知推算、贸易无人机、对话用户界面、企业分类法和本体治理、机械进建，智能微尘、智能机械人、智能空间[5] 。Gartner以为，将来10年，随着通用人为智能、神经状态硬件、深度强化进建、量子推算、脑机接口等技术的上升，人为智能将成为最具颠覆性的技术 。
互联网的演化正从移动互联网向物联网迈进 。与此同时，基于各类网络对广域或全球性物态、事态的感知、认知及对指标、终端设备远程节造的膨胀性需要又引发了物联网向工业互联网(或称信息物理系统)(cyber physical system，CPS)的迈进 。大数据的海量累积，不休对更壮大的推算能力和更智能的推算步骤提出新的要求，新一代人为智能成立在各类前沿技术加快互融互通的基础上，使社会出产和消费从工业化向自动化、智能化转变，人类因而进入到智能时期，这是科技发展的必然了局 。
2017-06-29以“迈向大智能时期”为主题的首届世界智能大会在天津召开 。大会颁布《天津宣言》，以为以智能科技为代表的新技术革命，其影响之大、渗入之广、植入之深前所未有，智能科技产业形成从宏观到微观各领域的智能化新需要，将沉塑全球经济结构，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，打造智能经济、智能社会和智能生涯 。越来越多单一性、沉复性、危险性的工作由新一代人为智能实现，个别创造力将得到极大阐扬 。萦绕提高人民生涯水平和质量的指标，加快人为智能深杜爪用，将为我国经济发展注入新动能，形成泛在随动的智能化环境，全社会的智能化治理水平将大幅提升，社会运行越发安全高效，人们可能最大限度享受便捷生涯和提升获得感 。
同时，智能科技利用与产业发展，将对路德伦理、安全隐衷、司法律规、商贸金融以及人才造就、劳动就业、知识产权� ；さ确矫娌跋旌统寤�，积极应对、主作为为，让智能科技成就更好地服务人类命运共同体，是国际社会的共同责任[6] 。
2.1 智能时期人为智能的特点
经过60多年的演化，出格是在移动互联网、物联网、大数据、云推算、神经科学和脑科学等新理论、新技术以及经济社会发展强烈需要的共同驱动下，人为智能加快发展，出现出深度进建、跨界融合、人机协同、群智盛开、自主操控等新特点[7] 。
其中，深度进建作为这一波人为智能热潮的代表性技术，极大拓展了人为智能的领域领域 。与传统的为解决特定工作、硬编码的软件法式分歧，深度进建是用大量的数据来训练模型，通过各类算法从数据中进建若何实现工作 。深度进建模型属于机械进建中的神经网络，而神经网络的汗青能够追忆到上世纪80年代[8]，随着各类数据的不休积淀，信息社会演进到大数据时期，才让深度进建沉放异彩 。深度进建的性质是通过多层非线性变换，从大数据中自动进建统计性特点，深层的结构使其拥有极强的表白能力和进建能力，尤其善于提取复杂的全局特点和高低文信息，而这是浅层模型难以做到的 。如今已罕见种深度进建框架，如深度神经网络、卷积神经网络、深度相信网络和递归神经网络被利用于推算机视觉、语音鉴别、天然说话处置、音频鉴别与生物信息学等领域，并获取了很好甚至超过人类的成效 。
跨界融合，则强调了新一代人为智能系统的数据源特点 。通过跨界分歧类数据的智能融合和综合算法，提升认知能力和智能决策水平是其宗旨 。随着传感设备的一日千里和泛在网络的不休演进，自动采集的海量感知数据，伴同已有的人为处置数据，被用于训练并驱动人为智能的天生，出现从文字、图像、音频、视频等单一媒体状态逐步过渡到跨领域、跨类别、跨环境、跨媒体、跨平台、跨层级的多种媒体状态一体化的特点 。感知作为信息系统与物理世界的衔接纽带，其对物理世界抽象能力的凹凸和精准度决定了其是否能创造出高级的人为智能系统 。将来的AI系统应占有类人甚至超人的智能感知和跨媒体的感知推算能力，蕴含类人和超人的自动视觉、天然声学场景的听知觉感知、天然交互环境的说话感知及推算、面向媒体感知的自主进建、大规模感知信息处置与进建引擎、城市全维度智能感知推理引擎等方面[9]，而若何实现跨界的并发协同和融合处置就成为了钻研和利用的关键问题 。
人机协同，体现了新一代人为智能在人与机械的交互状态上，出现由“人机分立”到“人机协同”，最终向“人机合一”发展的总体趋向 � ；档男畔⒏兄⑼扑愫痛娲⒛芰σ丫锏缴踔脸死�，然而, 在没有人为过问的情况下, 机械却不足发现出高效优雅算法的能力 。“阿尔法围棋”所出现出来的超强棋力，既来自于壮大的机械推算机能，更取决于结合了强化进建与深度进建的人类算法 。与其说是机械战胜了人类，不如说是人机协同的加强版让人类战胜了自己 。在脑科学领域, 左脑被视为逻辑脑和科学脑, 右脑则是艺术脑和创造脑 � ；翟谀Χ傻募映窒�，能够说已经胜过人类的最强左脑 。然而，尚无迹象批注, 机械能以某种大局像人类右脑那样进行自主创新、创造和创意活动 。自诞生起，就习惯于左右脑协同工作的人类，在与机械加强的左脑协同下，将越发专一于右脑职能的开发，并尝试将人的作用或认知模型引入到人为智能系统中，形成混合-加强智能的人机协同状态, 从而实现人类与机械的共同进化 。
群智盛开，体现的是在盛开复杂网络信息环境中，新一代人为智能将从强调精英专家的知识模拟走向多包、多创，由下而上、跨层级、跨粒杜卓现群体智能的特点 。源于对蚁群、蜂群、鱼群、鸟群等社会性生物群体行为的钻研，通过复杂系统内部个别之间的部门协同及与环境互动, 涌现出在系统规模上能力观察到的新逻辑、新状态和新模式 。在互联网环境下，已经有群体推算、参加式感知、社群感知等有关钻研，通过互联网组织结构以竞争和合作等多种自主协同方式来共同应对挑战性工作 。将来万物互联的泛在网环境，将人与人、人与物、物与物相互衔接，恰如钱学森先生提出的盛开式复杂巨系统[10]，借鉴天然界群体智慧的涌现景象，钻研整体大于部门之和的机理，将会为盛开环境下的复杂系统决策工作的解决提供新蹊径 。大数据驱动下的人为智能系统，将人类知识的智能库与深度进建的机械智能相互赋能增效，形成人机物融合的“群智空间”[11] 。群体智能将有可能成为泛在网智能生态系统的智力内核，从下到上涉及泛在网各档次的所有组织及关系网络 。中国占有全球最大的互联网及移动互联网市场，为群智钻研提供了优良的平台基础，推动群智多创服务平台在智能造作、智慧城视注智慧农业、智慧医疗等沉要领域宽泛利用，将有利于形成群体智能驱动的创新利用系统和创新生态，占据全球价值链高端 。
自主操控，体现了新一代人为智能在自主无人系统的智能化水平上靠近或达到，甚至在某些方面超过人类的趋向特点 。自主无人系统的智能技术，蕴含无人车、无人机、服务机械人、空间机械人、海洋机械人、无人车间和智能工厂等[12] 。将来10~20年，中国城市轨路交通及高速铁路的全自动无人驾驶将逐步推动，无人驾驶车辆在部门地域和环境下将实现贸易化利用，无人机将实现多行业规� ；⒉祷� 。自主无人系统产业将有效缓解中国“人丁盈利”隐没短诃济发展的冲击，成为世界经济进取的新引擎，在空间探测、深海探测、极地科考等军民融合领域阐扬沉要作用 。同时，中国已迈入老龄化社会的门槛，随着自主无人系统的复杂动态场景感知与理解、实时姿势调整和精准定位、面向复杂环境的适应性协同精密导航等关键技术的飞速发展，服务型机械人将大量进入家庭，届时, 占有3.5亿个家庭的中国, 家庭服务机械人的销量将如此刻的手机一样, 守旧估计也有上亿台, 而全世界总需要量将达到几十亿台 。这个以万亿美元计的将来大市场不仅将蕴含目前推算机、无线通讯、网络和软件在内的各种上游资源, 单是催生出的机械人维建与配套市场就不能思议其规模 。日、美、欧和中国的业界专家们都已预感到, 这将是将来多年间，任何产业也无法比力的大市场 。
2.2 智能时期的机缘
新一代人为智能有关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推动，在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加快跃升 。目前，列国均在政策层面强和谐推动人为智能的发展，力争抢占产业技术的造高点 。
美国于2016年10月颁布了《为人为智能的将来做好筹备》《国度人为智能钻研与发展战术规划》两份汇报，将人为智能上升到美国国度战术高度，确定了美国在人为智能领域7项持久战术[13];欧牛耳攻以超等推算机技术来模拟脑职能，启动“人脑项目”，并在人为智能立法方面防患未然;英国科学和技术委员会于2016年10月颁布《机械人和人为智能》的汇报，呼吁当局染指监管和成立辅导体造 。2017年1月，英国当局颁发了“现代工业战术”，增长的47亿英镑的研发资金将用在人为智能、智慧能源技术、机械人技术和5G通讯等领域;日本依附在智能机械人领域的全球当先职位，于2015年提出了“世界机械人创新基地”“世界第一的机械人利用国度”“迈向世界当先的机械人新时期”3大主题指标，并造订了五年打算 。2016年日本当局提闻名为“超等智能社会”的将来社会构思，并于2017年造订了人为智能产业化路线图 。
国内近几年也出台了拔擢人为智能发展的有关政策，如国务院颁布的《中国造作2025》提出加快发展智能造作设备和产品，《国务院关于积极推动“互联网+”行动的领导定见》明确提出人为智能作为11个沉点布局的领域之一，《“十三五”国度科技创新规划》中智能造作和机械人成为“科技创新-2030项目”沉大工程之一等政策文件，积极推动人为智能在各个细分领域的渗入 。2017年7月8日，中国首部国度级人为智能发展规划——《新一代人为智能发展规划》由国务院印发，标志取新一代人为智能发展提升到国度战术层面 。
目前，中国在全球人为智能方面的钻研和利用处于第一梯队 。从全球人为智能申请专利数量来看，美国、中国、日本位列前三，且数量级靠近，3国占总体专利的73.85% 。位列第4的德国人为智能专利数量仅为中国的27.8%，美国的16.8%[14] 。
全球人为智能企业数量集平散布在美国、中国、英国等少数国度，3国企业数量占总数的65.73% 。与人为智能企业散布一样，美、钟注英3国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.9倍、中国的6.96倍 。
加快堆集的技术能力与海量的数据资源、巨大的利用需要、盛开的市场环境有机结合，是中国人为智能发展的怪异优势 。目前，中国在人为智能领域的国际科技论文颁发量和发现专利授权量已居世界第二，语音、视觉鉴别技术已处于国际当先水平 。人为智能创新创业日益活跃，一批龙头企业加快成长，在国际上获得宽泛关注和认可 。中国具备了当祖先工智能领域的所有身分，蕴含当局赞助、人丁多多、钻研界活跃，以及一个等待技术刷新的社会 。人为智能的钻研和利用，将为中国的产业升级和供给侧鼎新创造“换路超车”的机缘期 。
2.3 智能时期的冲击和挑战
人为智能是影响面巨大的颠覆性技术，可能带来就业结构的扭转、新的阶级分化、冲击司法与社会伦理、加害幼我隐衷、挑战国际关系准则和权势格局等问题，将对当局治理、经济安全、社会不变甚至全球治理产生深远影响 。例如，若是人为智能的决策导致意表甚至犯罪，谁该当对其掌管，人为智能创作的知识产权归谁所有，人为智能研发人员有哪些司法权势与使命，谁能够占有幼我数据，数据应以何种方式共享而又能� ；ひ�，面对日趋严格的网络安全攻击又该若何� ；な莅踩�，一旦人为智能占有超等能力，又该用哪些措施进行管控，海量数据规模和算法复杂度的提升带来的高耗能若何解决等问题 。
因而，必须高度器沉可能带来的安全风险，加强前瞻预防与约束疏导，最大限度降低风险，确保人为智能安全、靠得住、可控发展，有效保险国度安全和幼我隐衷 。史蒂芬·霍金、伊隆·马斯克及超过1 000名人为智能和机械人钻研员曾共同签署请愿信，要求不容在战争中使用人为智能，并忠告“自动化兵器”可能带来可怕苦难[15] 。人类必要通过类似核安全协议一样强有力的国际协议，来确保人为智能系统的和平使用，以保险世界列国的安全 。一些国度正本等待急剧增长的人丁可能推动劳动力密集型经济的发展，如印度 。但若是这样的大国，让大量人力工作岗位被机械取代，将加大国度间的发展天堑，甚至可能出现新的社会动荡 � ；抵悄茉谛畔⒍嘣⑹萏辶俊⒕霾咝ЯΦ确矫嬖队庞谌死�，这一优势可能会被把握其技术的企业用以诱导甚至节造分歧人群的行为习惯，人类若何维持行为与决策的自主职位，都是值得深刻思虑的问题 。
另一方面，固然中国的人为智能钻研和利用热度很高，还必须复苏地意识到中国人为智能整体发展水平与蓬勃国度相比仍存在差距，短缺沉大原创成就，在基础理论、主题算法以及关键设备、高端芯片、沉大产品与系统、基础资料、元器件、平台软件与接口等方面差距较大 。有行业影响的人为智能开发平台和产业生态尚未形成，也没有产生世界驰名的人为智能沉大产品，不足支持行业发展的试验平台和数据集，适应人为智能发展的基础设施、政策律例、尺度系统亟待美满 。
人为智能尖端人才同样远远不能满足需要 。人为智能领域的竞争，重要体现为人才之争 。只有投入更多的科研人员，不休加强基础钻研，才会获得更多的智能技术 。中国企业的人为智能转型，不仅必要依附研发用度和研发人员规模上的持续投入，还应该加大基础学科的人才造就，尤其是在算法和推算机能领域 。一些企业能够通过进建国表先进的产品和技术，充分阐扬国内的研发成本优势和行业风险把握优势等，来获得在中国甚至国际市场份额的突破 。
为应对智能时期的上述冲击和挑战，《新一代人为智能发展规划》给出了较系统的研发部署：对准利用指表明确、有望引领人为智能技术升级的基础理论方向，加壮大数据智能、跨媒体感知推算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论钻研 。布局前沿基础理论钻研，针对可能引发人为智能范式刷新的方向，前瞻布局高级机械进建、类脑智能推算、量子智能推算等跨领域基础理论钻研 � ７⒄箍缪Э扑髑笮宰暄�，推动人为智能与神经科学、认知科学、量子科学、生理学、数学、经济学、社会学等有关基础学科的交叉融合，加强引领人为智能算法、模型发展的数学基础理论钻研，器沉人为智能司法伦理的基础理论问题钻研 。
《新一代人为智能发展规划》还明确了中国发展人为智能的“三步走”战术：到2020年人为智能总体技术和利用与世界先进水平同步;到2025年人为智能基础理论实现沉大突破，部门技术与利用达到世界当先水平;到2030年人为智能理论、技术与利用总体达到世界当先水平，成为世界重要人为智能创新中心 。“三步走”战术作为国度层面的顶层设计，为中国在人为智能领域达到世界当先水平设置了明确的发展指标 。
人为智能和智能时期的到来，意味着颠覆性的技术革命和传统性观点的改革，智能时期的测绘与地位服务领域同样必要沉新审视自己，以应对将来的机缘与挑战 。
3.1 作为行业，不会隐没，但须转型
功夫和空间地位是人类生计和发展所有活动的基础，人类始终必要相识基于时空地位的生计和发展环境，始终必要获取时空地位对地球、太空进行档次观测 。因而，测绘与地位服务作为一个行业是不会在智能化海潮的冲击下隐没的 。
另表，相识自身生计和发展环境的近况和变动，并与环境相适相生，是人类生计和发展的沉要演化动力 。随着科技的发展和社会的进取，人类对时空位相信息的需要从过后走向实时和瞬间，从静态走向动态和高速，从粗略走向精准和完整，从陆地走向海洋和天空，从区域走向广域和全球，从地球走向深空和宇宙 。目前，正从实体空间走向虚构网络空间，从天然走向人类社会和人自身 。为满足这些宽泛而巨大的新需要所带来的机缘与挑战，测绘与地位服务行业必须推动自身的转型升级 。不然，不进则退，生计空间将会越来越幼 。
测绘与地位服务行业曾借助推算机技术实现了从模拟到数字的转型，借助互联网和移动互联网技术，又实现了信息化的转型 。如今，借助卫星定位和遥感等技术，测绘与地位服务在正确性、实时性、靠得住性、泛在性、可持续性方面的能力不休提高，再融合云推算和大数据技术，在实现从传统测绘到泛在测绘的新一轮转型[16] 。智能化革命海潮冲击下的测绘与地位服务行业，又产生了向智能化转型的新需要 。由此，组成了泛在化和智能化双沉转型的复杂叠加 。显然，若测绘与地位服务行业的内涵和表延不与时俱进，必将造约这一双沉转型的成功而造成行业的衰退 。
本文以为，对于测绘与地位服务行业转型中其内涵作用的意识，就是要深刻体味作为产生和获取时空地位大数据的行业，测绘与地位服务的优势若何阐扬，而作为人为智能和智能革射中数据、算法、推算能力三大支柱的基础支持，时空地位大数据的顶梁柱作用又若何阐扬 。另表，从同类和跨界的分歧类大数据中找出数据间的关联，直接发现事物的了局并找出其原因是大数据智能的思想模式和处事哲学，是支持智能决策的主题 。而时空地位的关联始终是获取数据间关联的最普适、最可信、最倔强的关联 。因而，时空地位大数据的智能挖掘和利用，其共享方式和规定将是测绘与地位服务行业转型绕不开的机缘与挑战 。另一方面，对测绘与地位服务行业表延在转型中作用的意识，就是测绘与地位服务行业及其信息和数据必须实现跨界融合，并遵循群智盛开 � ？缃缛诤虾腿褐鞘⒖仁亲橹形�21世纪的最伟大创新，也是人为智能当前发展加快的最关键特点 。
例如，对将来自动驾驶或无人驾驶汽车而言，价值便宜的厘米级精度卫星导航接管机、高精度低漂移惯导、前视后视和侧视摄像机和激光雷达等是其标配，它们既是汽车行驶时的场景感知设备，又都是高精度实时泛在测绘设备，可能产生全天候、全路路实时场景及车流、人流实时状态大数据 。测绘与地位服务行业占有直接提供精定时空基准服务的先机，还有这些数据融合处置获取三维高分辨率视频数据的持久堆集，若何构建好实时、无缝、靠得住、高精度的地位服务平台满足百万、千万级自动或无人驾驶用户的需要，若何跨界共享这些数据，若何通过多包、多筹的群智盛开，利用这些数据支持多创进一步开发智能产品，满足公共和社会各界的需要就是测绘与地位服务行业此刻就要规划的行业转型指标和工作 。
在测绘与地位服务向智能化转型的过程中，规划建设一批智能化新型基础设施火烧眉毛 。
1) 成立新型的一体化智能测绘与地位服务基础设施 。蕴含成立对地观测智能感知的基础设施(陆� ？仗旎肪掣兄�)，形成低轨遥感卫星或可附加导航加强与通讯信号组成的太空平台，区域性定点遥感高空平台，区域性中空和低空移动遥感平台，作为地基加强时空地位基准的卫星陆续运行参考站和作为地基感知网平台的物联网，共同感知地球表层信息，即事务、指标、信息的特点及其产生的功夫和地位状态及其变动 。这些信息和数据是产生智能活动的前提前提和必要前提，也是测绘实现从静态感知获守信息到动态感知、从按时动态感知到实时和永远性监测的转型所必须成立的基础设施，如图 1所示 。
图 1 对地观测的智能感知基础设施
2) 构建测绘行业大脑 。在构建上述对地观测智能感知基础设施以获守信息和数据的基础上，智能时期的测绘与地位服务也必须将感知提升到高级认知阶段 。一方面要通过信息、数据和人为智能满足传统测绘所必要的地物、地貌分类等认知，并用图示符号或编码系统表征其数学和物理特点 。另一方面要利用已有的卫星定位地基加强网络获取实时、精准、陆续的时空地位大数据与其他行业数据跨界融合，通过深度进建、群智盛开等技术伎俩为各行各业和有关公共提供高精度地位基准服务、跨界时空信息监控和管控智能化服务 。因而，测绘大脑在职能上应具备：
(1)影象和思想能力 。能简约或按需动态存储感知到的表部事务的汗青和近况，存储前人思想产生的知识，同时可能利用已有的知识对从前和此刻的信息特点状态进行分析、推算、比力、判断、遐想，形成新的知识，并利用动态信息和新的认知在指定的功夫点做出扭转事务、指标地位、姿势或状态的决策与节造 。
(2)进建能力和自适应能力 。通过事务、指标与环境的相互作用，不休进建堆集经验和知识，使其自身可能适应环境变动，这些变动多与功夫和地位有关 。
(3)管控决策能力 。对表界的感知所形成的刺激做出反映，形成决策并通报相应管控的信息 。
(4)智慧化能力 。更强的感知能力、影象和思想能力、进建和自适应能力、决策管控能力，进而占有预测和预判的能力 。
占有了这些能力的智能化硬件环境能够组成测绘大脑，物联网可看作与大脑中枢神经系统及其节造衔接的感触神经系统和活动神经系统，通过终端节点拥有感知和节造能力 。一体化的陆� ？仗焱畔⒒∩枋┳槌闪舜竽缘男畔⒋渫� 。大数据则是测绘大脑各神经系统在运行过程中传输和推算的信息源 。从前50年随着互联网的急剧扩张而数据量急速膨胀，将来的数据体量将为测绘大脑形成人为智能知识池提供充分的原资料 。云推算则可看作测绘大脑的中枢神经系统，它通过服务器、网络操作系统、神经元网络、大数据和基于大数据的人为智能算法对测绘大脑的其他组成部门提供推算能力 。人为智能算法令作为测绘大脑产生智能的主题思想步骤，不仅通过算法如深度进建和机械进建与大数据结合，也使用到测绘大脑的神经末梢、神经网络和智能终端中，使得各个神经系统同时提升认知能力 。
测绘大脑的硬件环境是依附于互联网、专有云和公有云的协同，并通过互联网和物联网实现对端、对事物和指标(人或物)的管控 。随着人类对脑结构及其职能认知的深入，测绘大脑的硬软件环境也将随之进化 。其结构如图 2所示 。
图 2 测绘大脑框架示意图
3.2 作为学科，不会扩张，但须跨界
测绘学科从来都是先导性、基础性学科，而不是主导性、主干性学科 。其先导性、基础性使其不会消亡，其非主导性、非主干性使其也不会过度扩张 。但在信息时期，出格是互联网、物联网阶段，跨界则生、守成则死，善处则生、孤高则死 。抓住信息时期对时空地位服务的需要，实现学科间的交叉和知识内涵的跨界融合，服务于行业跨界需要，是学科发展之路 。应激励测绘学科在原有基础上拓宽人为智能专业教育内容，形成“测绘+人为智能”跨学科专业造就新模式 。
人为智能是基于数据和算法解决不确定性的理性判断工具，随着其利用领域不休扩大，其与数学等天然科学、推算机等技术科学的交叉融合将越来越深，组成很多跨界融合的工具性智能步骤� ？� 。这些工具性� ？橐彩沟貌饣嫜Э朴肫渌烊豢蒲Ъ凹际蹩蒲У目缃缛诤显嚼丛饺菀� 。另一方面，解决人类生计问题的各类工程，除了必要科学技术支持之表，还必须融合如艺术、哲学、生理学、人类学、社会学、政治学、组织治理学等学科的知识、经验和思想方式，能力建造一个切合生态需要、人文和社会需要的现代化、智能化工程 。而这些人文社会学科或创意性强，或影响成分复杂多变，或相应大数据不够充分，使得不确定性更高，跨界融合工具性� ？榈戎悄懿街枰皇苯夏研纬� 。因而，作为工程学科的测绘学科钻研者，还必须具备人文社会科学的相应知识基础和思想方式，使思想更富设想力，更具发散性，更有创意感，更有律例意识，更有文化内涵，更有生态观点，能力满足现代工程对人能力力和素质的要求 。
3.3 作为职业，蓝领隐没，创客、智士领军
随着智能传感设备和丈量设备的精确性、智能性、实时性和靠得住性越来越高，以前要由人跋山涉水、手提肩扛甚至冒着性命危险来实现的勘测工作，在智能时期将逐步由智能设备或机械人来实现 。出格是地球空间信息智能感知网络的形成和成熟，专职数据采集型的蓝领从业人员，需要量将会逐步萎缩，甚至隐没 。
大数据的挖掘、利用和服务是必要创意的 。创意是所有创新、创造、创业的灵感和先导 。长于结合测绘行业和跨界服务发展需要，发展创意构思，长于使用已有的盛开源代码智能软件、深度进建软件构建新的智能利用，长于使用多筹开发多种利用型智能软件、智能设备的创客将引领潮水;长于捉拿市场机缘，利用大数据资源开发互联网新利用的极客将成为新科技的弄潮儿;长于思虑测绘将来发展智能模式，提出解决规划的智士将成为新的行业领武士物 。
4.1 智能时期测绘行业的优势
测绘行业把握了时空地位数据的基准：司法职位上的空间地位基准[17]，利用意思上的功夫同步基准，对于经济民生、节能减排、国度安全、社会治理等领域是至关沉要的基础支持 。测绘行业有时空地位基准的司法主导诠释权，时空地位数据精确性、特点性、复杂性尺度的造订权，在肯定领域里，对于中国在国际上获得有关话语权举足轻沉 。
测绘行业已成立了地位大数据产生、获取、感知和服务的基础设施以及新的类似基础设施的司法上的管辖权，可以为当局治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域提供时空大数据基础信息数据库，依附国度数据共享互换平台、数据盛开平台等公共基础设施，通过整合社会各类数据平台和数据中心资源，能够形成覆盖全国、布局合理、链接通顺的一体化服务能力，为国度经济建设和社会治理大数据利用提供基础设施支持 。此表，测绘行业通过服务也可能把握交通流、人流、物流等沉要的时空信息流 。随着技术进取，时空地位作为时空基准必将进入移动和工业互联网领域，对资金流、信息流、能源流这些数据流也能提供管控和协同服务的能力，因而承载着最有价值的，涉及经济、社会、文化、国度安全甚至政治和幼我的地理信息和时空位相信息 。总之，测绘行业有跨界合作的宽泛机缘，智能路路就会越走越宽;反之，利用行业优势，心怀管控之私，智能路路则会越走越窄，优势终将失去 。
4.2 智能时期测绘行业的机缘举例
智能时期测绘行业的机缘源于不休增长的时空地位服务需要，例如地位服务的领域将不局限于地球表层信息，还将涵盖到人体自身(如智能虚构幼我的成立和服务，时空环境对特殊人群影响，盛行疾病的时空特点散布等)，成立与人体的动态和姿势变动相适应的人体时空参考框架，并实现传感性命体征的参数与人体器官健全运行宏观和微观状态的精准融合 。在地位服务的领域涵盖到人体自身之后，对于医疗的认知度和精准度将提升到一个新的档次 。地位服务将作为精准医疗的动态时空基础，对于医疗方式、医养模式和医院智慧治理带来深远影响 。
此表，加快造就拥有沉大引领带作为用的人为智能产业，推进人为智能与各产业领域深度融合，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创共享的智慧经济状态，也将是将来的沉要趋向之一 。
智慧经济就是创意、创新、创造、创业经济，是创新性知识在产业经济中占主导、创意产业成为龙头的知识经济状态，蕴含智慧城视注智能交通、智慧农业、智慧医疗、智慧能源等[18] 。如智能交通，就是要对与路路、车辆、人及环境有关的地位数据进行全面感知(实现人、车、路、环境全面互联)，对每一条路路进行交通全时空感控，对每一辆汽车进行交通运行全过程管控(进路节造、运行节造、前途节造、安全节造) 。其主题就是成立拥有智能精准节造的车联网和智能网联汽车 。因而，智能精准节造的车联网就是一个提供精定时空地位服务的CPS网络，远程时空地位精准协同节造是其必备需要 。
互联网和通讯网络的能源亏损和其降耗问题也是“互联网+”必须面对的另一巨大挑战 。据美国国度矿业协会赞助的一项钻研显示[19]，全球移动通讯网络每年耗电达1.5万亿千瓦时，相当于德国和日本用电的总和，达到全球发电总量的10%以上，比航空业耗能还要多出50% 。
随着各个行业互联网化发展趋向的日益显著，网络基础设施建设、维持和更新所占耗能将会越来越大 。选取北斗系统作为授时源进行功夫同步，不仅能够实现网络功夫同步精度从目前的城域领域毫秒级和广域领域微秒级到全球领域纳秒级的飞跃，并且能够简化功夫同步(授时源-功夫传送-功夫分配)的流程 。若是能做到互联网中的每一关键节点(如基站、网关、路由、服务器等)设备都加载北斗功夫地位丈量� ？�，实现高精度的时钟同步和地位感知，时钟同步的设备将可能在没有通讯的情况下进行合作，极大地提高网络数据传输效能，减轻网络带宽负荷，削减网络延长以及数据包迷失，降低设备尤其是无线设备的功耗 。
新的智慧经济业态也会给测绘行业带来新的机缘 。好比共享经济、非场所经济等，基于泛在地位服务、CPS以及移动智能移动终端实现人-机-脑融合和远程感控，可实现非现场劳动，使人们从固定劳动功夫和固定场所中解放出来，开释智慧劳动的效力，这也是人类智慧生涯的起头 。智慧生涯拓展了人们非现场的活动时空，将出现非现场的工作、互换和买卖 。这些都极大地依赖于功夫和空间位相信息的智能化获取 。
4.3 测绘行业把握机缘的钥匙
逻辑思想，奠定了古希腊和欧洲高度蓬勃的思辨文化 。牛顿机械论思想，引发了人类的第一次科技革命 。相对论思想和不确定性思想，驱策人类进入了信息时期 � ；チ逼谠虻艘源笫А⒘憔嗬搿⑶魍鳌⒒鄯窒怼⒈悴僮鳌⒒荻嗌匾氐愕幕チ枷�[20] 。随着4G/5G通讯的发展，手机等移动设备的迅速遍及，移动互联网时期又有了以去中心化和同伴经济为特点的移动互联网思想 。本文以为，到了人为智能时期，以下3个思想方式将成为测绘行业开启智能时期大门的钥匙 。
1) 系统性思想是智能时期最为沉要的思想方式 。在物理层面，融合的高效智能算法、节能设计、软硬件芯片化集成将是必然的趋向 。融传感器、模数转化、中央处置器、节造器于一体的系统级封装(system in package，SIP)是微型化从感知到认知，再到反馈节造集成智能终端的普遍大局 。人为智能的性质也是服务，硬件只是服务的载体，最好的人为智能服务会成为云端的服务、“隐形”的服务，而硬件将高度集成化、微缩化 。如随着天然语音处置技术的成熟，会话式用户界面极可能成为下一代智能服务的入口，这是一个足以颠覆搜索引擎和移动利用法式的利用场景[21] 。另表，跨界融合、群智盛开、共享经济等都必要思想方式的整体性和系统性 。
2) 时空观思想在智能时期将贯通宏观和微观两个层面 。智能发展的主张是让其为人类发展各种难题提供多维的，即古今中表分歧区域、分歧文化、分歧思想与智慧的解决思路 。因而，必要从汗青功夫维度、地理空间维度、文化哲学维度采集和成立数据、经验和知识等各类大数据，通过人为智能步骤作难题的解决提供智慧 。这就是智能时期必要的时空观思想 。要对数百年的老行业，出格是数十年的新行业的经验与知识建库;要对跨世界各洲、列国有关行业、企业的经验、知识、专家进行建库，为成立测绘大脑提供知识养料 。泛在测绘在时空域上也有宏观和微观两个发展方向，测绘界对精准地位的利用与服务已有精到的意识，当今要把功夫出格是精定功夫利用与服务作为泛在测绘的重要工作 。就时空观而言，在宏观上，所谓不谋万世者，不及以谋一时，不谋全局者，不及以谋一域;在微观上，所谓不积跬步无以至千里，不争分秒，难以成大事 。
3) 创意性思想 。智慧经济就是创意、创新、创造、创业经济，是创新性知识在产业经济中占主导、创意产业成为龙头的知识经济状态 。人为智能驱动创意革命时期的到来，数据和知识将成为经济增长的第一身分，人机协同成为主流出产和服务方式，跨界融合成为沉要经济模式，共创共享成为经济生态根基特点，个性化需要与定造成为消费新潮水 。因而，在泛在测绘的利用层面，还必要有创意思想 。做到“随着兴致走”，即把兴致、索求、创意作为智能与智慧产生的源动力;“随着感触走”，即感知作为智能的数据基础;“随着认知走”，即把认知的不休美满作为智能与智慧化的主题 。正如GPS的首任总设计师帕金森教授所指出的：全球卫星导航系统同时提供时空地位解决规划，它的利用只受人们设想力的限度 。
智能时期的来临所带来的巨大挑战与机缘是空前的，将引起将来至少五十年的产业刷新、社会刷新、权势格局刷新、资源分配刷新及思想模式刷新 。每个国度、区域、行业的辅导者和幼我都必须当真思虑，积极应对，既做一个推动发展的积极参加者，也做一个消解负面影响的复苏批评者 。
在智能刷新时期，行业的转型、资源的沉组、权势格局的变动、智能主导权对人的行为、思想的变动与自主决策的影响，是对行业和幼我最大的挑战 。
测绘与地位服务行业应牢牢把握时空地位服务在基础设施、数据资源和司法尺度的掌控优势，转变思想方式，设置系统性思想、时空观思想和创意性思想，通过跨界融合，服务社会，服务国度安全，争取智能化的主导权，实现测绘与地位服务向绿色、智能、泛在发展的整体转型 。
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