铸剑为犁：美国AI软件禁运之后，中国遥感会“地震”吗？

从2018年的中兴事件，2019年的华为事件，再到2020年刚刚颁布的AI软件禁令，地缘化的国际形势，不断将我们的目光锁定在那些“技术敏感”领域。

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这一次，被禁令捆绑在一起的是“AI”和“遥感”。

关心时事的朋友恐怕已经知道了，根据美国联邦政府文件的规定，被限制出口的是某些类型地理空间图像软件的公司，其中受影响最大的就是无人机、自动驾驶等领域。

用美国国际战略研究中心智库的技术专家James Lewis的说法，这是为了“阻止美国公司帮助中国制造更好的人工智能产品，以帮助其军事力量。”

等等?人工智能与空间遥感技术加在一起，怎么就跟军事有关了?

前不久美国就为世人演示了AI遥感的“新玩法”——地方最高指挥官苏莱曼尼被精准“斩首”，任务的执行者甚至都不是人，而是一架 “收割者”无人机。远在千里之外的操作员投下了4枚“地狱火”，boom——

当然，在中国乃至绝大多数国家，AI与遥感，更多地将与农业、测绘、勘探、地图软件等应用联系在一起。那么，软件出口的禁令，会给这个新兴领域带来“半导体式”的危机吗?

铸剑为犁：AI与遥感的时代情缘

“遥感”这个词，想必绝大多数都不陌生。无论是活动在海洋、深山、太空的工作者，还是每天在城市里启动导航和无人机的普通人，都离不开遥感技术的支持。

而遍布海陆空的遥感监测，并由此形成的“空间大数据”，也给人工智能提供了一份好工作。

为了让大家更直观地感受“AI+遥感”的技术能力，我们不妨引用“收割者”无人机的最近战绩，来解读一下。

总体来看，AI在遥感领域的应用，主要发挥了三个核心作用：

1、高强度、实时性的多源异构数据处理能力

过去数十年的产业信息化进程，让遥感领域已经基本完成了数字化和可视化。这也导致遥感数据的来源更加多样，比如在执行操作时，往往需要对摄像头采集数据，低轨、高轨卫星提供空间信息，分辨可见光、红外光谱等多种光源，认知复杂环境中的不同物体等等。而人工智能算法的加入，则能够帮助遥感系统提升数据集成、分析、决策等一系列的工作，更高效地完成任务。

比如这次“收割者”无人机的操作员，就是通过卫星回传的高清热成像画面，对地面进行监控，将画面通过卫星实时回传给地面站，确认行动目标到位后，操作员快速按下发射按钮，100%命中车体。如果无人机的算力达不到实时、精准、快速，恐怕也不会在瞬间完成“收割”。

(“收割者”无人机的模拟检测车辆演练)

2、应对复杂天气和环境的高避障、自动化作业能力

说到无人机，我们知道自动驾驶技术就依赖于微波雷达观测，结合卫星信息来进行导航与避障，但在实际环境中，经常会遇到各种各样的意外状况。像是卫星又不太可能对一小时之内的天气现象进行观测，这就会导致无人机执行任务时遭到风雨等恶劣天气。一旦卫星影像研究区域的云覆盖率到了10%以上，就很难从中提取优质数据;亦或是在复杂的区域如森林中飞行，如何保证对于快速变化进行识别和评估?

这些都需要人工智能的支持。比如选取一定的特征参数，训练天气预测模型，让人工智能提前指挥完成规避;再比如通过模型对物理特征进行分类识别，进而认知环境的发展变化，在空间导航、避障等方面实现更高的自动化水平。

实际上，在“收割者”无人机身上，我们就能看到它对航路清除、监视侦察、噪音排除等能力的加强。其吊舱内的高清热成像摄像机和激光测距/照射机，加上智能飞行系统，能保证无论是白天黑夜，飞行在25000英里的高空，依然可以精准抵达数百英里外的作业区域并顺利执行任务。

3.提高对人力难至地区的环境监测、判断、预警能力

人工智能在遥感领域的另一个价值，就是通过与无人机、无人车等传感仪器相结合，可以赋予终端设备一个智慧的“大脑”，来代替人类完成一些以前不可能达成的任务。

这点在“收割者”无人机上并没有太大的体现，毕竟操作员可是24小时轮班在线监督的。但在一些人迹罕至的领域提前部署搭载AI的卫星遥感技术，能够大大降低人工操作，对重大自然灾害等实现应急观测和预警。

比如中国资源卫星的专业灾害检测团队，就曾向向国土资源部、中国地震局、中国气象局等20余家用户单位，提供应急服务数据3203景，平均应急响应时间不超过1.5小时。在大家为澳洲持续数月的山火而揪心的时刻，或许未来人工智能可以为这个地广人稀的国家提供另一种防灾思路。

说到这里，可能大家已经get到了“AI+遥感”的力量，既可以化为浓烟毁灭一个城市，也可以化为甘霖，普惠地球上的生灵。铸剑为犁，或许才是科技的正确打开方式。

AI禁运：中国遥感产业会“地震”吗?

说完了AI与遥感技术的关系，该来聊聊，美国的AI软件禁运，到底会对中国的遥感事业起到多大的“打击”作用?

目前来看，大家似乎在看戏吃瓜之后，已经各回各家、该干啥干啥了。既没有像半导体产业一样被禁运就启动“备胎”，也没有声嘶力竭地谴责追问。

是AI软件对遥感的作用不够大吗?

首先，禁运的是自动分析地理空间图像的软件，并不会很快带来连锁反应。

这类软件的主要功能，是用于训练深度卷积神经网络，来自动分析地理空间图像和点云的地理空间图像。比如说识别车辆、房屋等目标，能够减少图像在缩放、旋转等操作时的像素变化……

(美国工业和安全局的限制文件)

总体而言，相关AI软件的禁令，还不足以让大家草木皆兵。

其核心原因，一方面来自于禁运所导致的拉锯战会比较漫长，所牵涉的利益群体也比较多。比如说，这次禁令会影响一些使用相关软件、在基础上开发的航拍地图、3D地图等企业，因为其中有许多成品软件是建立在AWS和GCP等直接提供地图处理API的平台上。

但在TensorFlow和pytorch上的开源软件却并不受影响，相关企业、平台、社区可以通过积极动作来规避这一问题。

最直接的例子，2018年10月，美国商务部就将海康、大华、科大讯飞、旷视、商汤、依图等8家中国企业列入实体清单，规定英伟达、英特尔等公司不得出售芯片给这些公司。然而直至今日，中国依然是这些企业不可或缺的重要市场。

所以说，这不是美国第一次限制技术出口，也不可能是最后一次。封着封着大家也都习惯了，自己的产业也发展起来了……只能说，“川建国”名不虚传。

当然，更重要的是，软件的“封锁”，客观上可能对中国的无人机、自动驾驶企业的研发等，造成一定的“时延”。但一来，空间遥感软件想要和人工智能合体，有众多要素，比如对高分辨率遥感影像波段组合的实践积累，针对垂直领域的专属芯片和数据集等等，这些都会影响AI在遥感领域的准确性、可用性。

与此同时，中国自身在AI算法领域就有着足够强的前期积累和研发优势，比如技术最好的无人机公司大疆DJI，在边端侧AI计算上发力的华为，自动驾驶研发能力的百度，推出过遥感影像智能解译解决方案的AI企业商汤等等，并不逊色的“软实力”前，禁运自然也就没那么紧张了。

更关键的是，美国这次AI软件禁运还可能“伤敌800，自损1000”。众所周知，人工智能快速发展，离不开开放的氛围和产业环境，软件尤其依赖于开源、信任、全球化的交流环境。

众多美国产学界也需要中国力量来参与共建，这也是为什么，当美国要求github对华禁止登录时，对方甚至开始打起了来中国开子公司的主意。

毕竟中国作为人工智能研发、应用、产业链制造等都规模庞大的市场，对中国“不可见”也意味着“不可见”中国，只会加速催生出中国版的安卓、IOS、GitHub。

这也是为什么有网友说这次空间地理软件的禁运，就像2000's的“强密码出口禁令”，注定失败。因为——你可以阻止一个拥有独特技术的供应商提供具有禁令的硬件组件，但你不能阻止整个领域的知识传播!

而巧合的是，这一次“知识”在中国，甚至不需要“出口”。

AI遥感：接下来需要走进 “无人区”

当然，这也并不意味着中国的智能遥感技术就可以高枕无忧了。

尽管某一次软件禁运不会让整个产业伤筋动骨，但整体而言，遥感领域还有许多地方等待着我们去补全。

比如说，中国遥感领域的AI推理算法已经有长足的进步，但专有的推理芯片却依然掣肘，大部分还是采用英伟达等的通用计算芯片，这就导致特定领域架构DSA可能会出现一定的效率差距，制程精准度也需要提升，从而影响像“收割者”无人机这样的高尖端遥感设备研发。

另外，前面提到数据之于智能遥感的重要性，而地理空间的众多遥感数据是由卫星网络等协同提供的。这就对航空信息产业提出了一定的要求，来保证高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率、高分数据的体系建设，比如前不久北斗卫星网络的成型，就对智能遥感有着重要长远的意义。而更高精度、复杂性的遥感数据，则需要更强算力来进行处理，进一步要求国产半导体行业持续攻坚。

此外，遥感技术也依赖于传感器、监测设备、无人机等领域的整体技术升级。比如MQ-9收割者在飞行途中就“几乎没有声音”，这才能够让攻击目标不会事先发现。而目前来看，无论是卫星遥感影像的应用、人工智能的技术门槛，都缺乏足够的相关专业人士助力，从影像采集、解译、分析、训练等一条龙技术的迭代速度，还有待提升。

总而言之，当遥感从静态走向实时，从孤军作战到与AI深度融合，未来我们还将看到更多造福人类社会的创新。在这样的趋势面前，需要的不是盲目乐观的“奥利给”，唯有众志成城，筚路蓝缕，以启山林。