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聚焦人工智能,探寻前沿科技

近日,市规划资源系统测绘专业人才实务培训班第二期活动如期举行。本期培训以现场参观和专题授课相结合的方式进行,主题为“人工智能大模型发展之路及产业应用”。来自市规划资源局机关、局属单位、区规划资源局及派出机构有关部门测绘相关专业的45名核心学员赴商汤科技公司参加了现场培训,其他人员通过线上直播方式参与了活动。


实地参观


一部关于人工智能的宣传影片,为此次活动拉开序幕。商汤科技公司智能遥感及智慧农业事业部总经理张琳女士向在场学员详细介绍了商汤科技的发展历程、基础设施建设情况以及公司在集成算力方面的保障措施。结合现场的展示大屏、互动体验装置以及产品应用场景,全面展示了商汤科技如何将人工智能技术应用于城市运营管理、遥感解译、自动驾驶、智慧医疗、智能家居、增强现实以及社交元宇宙等多个前沿领域。大家就智能遥感解译、自动建模、数字孪生等专业技术领域进行了深入交流。










专题授课


商汤科技公司智能产业研究院主任照日格图进行了专题授课,为培训班学员介绍了人工智能大模型发展之路及产业应用。


人工智能技术自1956年达特茅斯会议提出以来,经历了起伏发展,2012年后深度学习的突破带来了AI+场景应用的革命。近年来,以ChatGPT为代表的大模型引领了通用人工智能(AGI)的二次革命,以高效方式解决开放式任务,推动了新的研究范式,即基于多模态基模型,通过强化学习和人类反馈,不断解锁新能力。


目前,大模型技术成为全球热点,国际科技巨头和国内势力均积极参与大模型技术竞赛,推动算力激增、技术加速、应用变革。算力基建呈现规模激增、供给增长、成本下降等特点,但供需关系仍失衡。大模型技术正向更大参数量和合适参数量两个方向发展,模态演进和应用方式不断丰富。


人工智能应用正处于变革前夜,大模型工具在提升工作效率、人机交互等方面展现出潜力,预示着生产力应用革命的到来。同时,大模型的发展也涉及政策环境、科技竞赛和开源生态等非技术因素,全球人工智能竞争已成为国家层面的竞赛。


未来,大模型发展将向更多模态、应用和边端设备拓展,技术深度将触及类人层面,基础创新方面,研究者们正在探索更高效的架构、学习能力、自主训练和自反馈能力。这表明大模型技术仍将持续演进,推动人工智能向更高水平发展。












交流互动


商汤公司智能遥感及智慧农业事业部自然资源行业总监乔振民结合测绘地理信息专业领域介绍了遥感大模型&NeRF三维重建技术。


随着我国航空航天技术的迅速发展,卫星遥感数据获取能力显著增强,对自然资源、气象、农业等多个行业具有重要价值。然而,遥感技术在信息感知和应用分析中存在不足,如传统作业方式与业务需求不匹配,导致遥感数据价值难以充分发挥。为解决这些问题,智能遥感信息提取技术应运而生,它经历了小模型、大参数量模型和多模态大模型三个发展阶段。目前,行业正处于向多模态大模型过渡的探索期,大模型通过多模态信息输入,无监督方式提升遥感图像理解能力。基于遥感大模型建立的智能遥感软件主要分为通用分析软件、模型训练软件和智能遥感云平台,广泛应用于省级自然资源监测监管,目前已有超过20个省市的相关部门采用智能遥感变化检测和信息提取技术辅助开展工作。


遥感是数据采集手段,通过数据采集和数据感知后,利用实景三维可以对采集成果有更好的展示和可视化应用。NeRF三维重建技术能够为实景三维中国建设提供重要支撑,能够实现城市级大尺度空间的高精度三维重建,还原真实场景。结合AI模型编辑工具,可模拟不同天气场景,测量空间数据,实现元素分割、增添或移除。NeRF技术与遥感大模型结合,为城市三维场景构建提供综合技术方案,助力城市数字孪生建设。












思考:人工智能与测绘地理信息的融合

人工智能被视为第四次工业革命的标志,全球范围内的发达国家和科技公司都在积极投资研发和布局。中国也在努力构建人工智能发展的先发优势,推动AI技术从感知智能向认知智能升级。人机混合智能作为当前AI发展的重要技术途径,强调应用先行,以应用驱动技术发展。


我国人工智能创新生态环境已初步形成,在全球AI指数排名中位于第一梯队。国内各大科技公司如百度、阿里、腾讯、科大讯飞、商汤及华为等,在无人驾驶、城市大脑、智能医疗、语音识别、图像视频处理等领域均有显著进展和开放平台的创建。


AI技术与测绘地理信息的结合,既面临挑战也迎来机遇。测绘地理信息行业在经历数字化转型后,面临技术升级的需求,尤其是在数据实时获取、信息自动化处理、知识化服务等方面。AI对测绘学科产生广泛影响,推动了智能测绘的理论基础建设,促进了从数字化测绘向智能化测绘的转变。


智能化测绘以知识和算法为核心,构建混合型智能计算范式,解决传统测绘难以应对的高维、非线性问题。它旨在将简单、重复、危险性的测绘任务自动化,释放人类进行知识创造和空间思维的能力,提升测绘生产效率。实现路径包括测绘自然智能的解析与建模、混合计算模式的构建、智能机理和计算模式的研究制定,以及智能化测绘应用系统的建立。


智能化测绘的应用场景十分广泛,包括新型基础测绘、实景三维、数字孪生、BIM、CIM、时空知识服务等。市场端的应用热点也反映了智能化测绘的产业化价值和持续增长潜力。智能化测绘的未来发展,需要更深度的技术融合、更广泛的应用拓展,以及更高水平的智能技术,以实现更丰富的数据、信息及知识产品,推动测绘地理信息行业的转型升级。


(来源:市测绘院)

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