冷门赛道的AI梦
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过去一年，得益于AI技术力的快速进步，遥感数据的处理更加智能化和自动化，AI遥感范围时而传来融资消息，产业升温的走向逐渐显现。
据不完全统计，2023年全球植被情报渠道Overstory完成1400 万美元A轮融资；AI遥感商家Impact Observatory完成590万美元种子轮融资；光学及雷达成像卫星制造支撑商中科星睿科技完成过亿元A轮融资；AI遥感应用商家LiveEO完成1000万美元融资……
新的一年，AI遥感产业继续迎来更多的突破和进步。1月份，国内最早的遥感农业创业队伍珈和科技宣布完成近亿元B+轮融资，打算本轮融资将用于推广面向农业与保险访客的应用，通过成熟的解决思路持续获客。
显然随着AI算力的不断突破和算法模型的不断成熟，“AI+遥感”的应用正变得越来越广泛，且充满了无限可能。
有人说遥感技术力就像是“给地球添了一双眼睛”，这句话形象地描述了遥感技术力的作用和要紧性。
遥感技术力通过获取地球表面的电磁辐射内容，得到地球各地的图像数据和其他相关数据，通过调研这些数据可以获取到关于地表物体、地形地貌、气象条件等方面的内容。在此基础上，遥感技术力被应用于多个范围，如环境监测、农业、城市规划、资源运转、灾害预警等。
遥感技术力对传统产业数字化进步有要紧意义，但相较于其他热门技术力范围，它算是个冷门赛道。“冷”的点在于，遥感技术力的关注度和普及程度相对较低，而这是因为遥感技术力的应用还存在一些难题。
一来，传统人工模式或低自动化模式下，数据处理、解译能力供给不足。随着技术力的进步，遥感影像蕴含的数据内容越来越丰富，传统的人工解译需要大量的时间和专业知识，而且处理大量遥感数据的效能较低，难以满足海量数据快速处理、敏捷应用的产业需求。
二来，遥感数据的融合和共享一直是一个难题。遥感范围使用的多源数据包括光学、雷达、红外、夜光等，这些数据来源于不同的传感器，每种传感器都有其特定的工作原理和测量能力，因此将这些数据进行层面融合有一定的难度。
三来，遥感数据的获取需要大量设备，投入成本较高。众所周知，卫星和飞机是获取遥感数据的主要渠道，它们需要昂贵的研发、制造和发射成本，尤其是高分辨率的卫星，还需要配备先进的传感器和设备，其成本更是非常高昂。
随着产业数字化进程加快，范围需求日益多样化，给遥感商家带来了更多的难题和压力。为了应对这些难题，遥感商家深耕AI遥感技术力，试图利用人工智能技术力改进遥感数据的处理和调研能力，以满足范围需求的多样化。
总之，AI处理遥感数据的价值逐渐被认可，AI与遥感产业的融合也将越来越深入。特别是随着AI大模型的爆火，商汤科技、珈和科技等商家相继推出AI遥感大模型和AI遥感支撑，新一轮AI遥感竞争火药味更浓。