時空人工智慧介紹

時空人工智慧

   時空人工智慧是AI領域的新型創新應用技術，定義為以時空為‘索引’對多源異構數據進行時空化治理和融合，並借力知識工程和AI演算法進行智能化分析，從而挖掘知識和輔助決策。時空AI是地理空間智能、城市空間智能和時空大數據智能等的統一表示，包括從時空感知、認知到決策預知的多項核心技術。其應用生態領域非常廣泛，包括智慧城市、智能交通、智能園區、智能零售、智能地產、智能商業等多個領域。

分層結構

主要特點

基於空間多源頻譜信號AI的室內外定位感知技術

   時空人工智慧平臺支持大部分機器學習工具框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、XGBoost、Keras、MLlib、MXNet等。針對不同的機器學習框架提供基於Kubernetes的資源調度和分散式訓練的能力，以縮短訓練時間，提高模型的時效性。用戶無須進行複雜的配置和平臺分配工作，只需關註數據的輸入、代碼的運行、日誌的輸出即可。

時空人工智慧預測的核心在於高效的機器學習與深度學習演算法，能夠根據時空歷史數據預測其未來觀測值。因捲積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）、圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）和序列到序列（sequence to sequence，Seq2Seq）等深度學習模型在時空域上具有強大的自動特征學習能力，被廣泛地應用於各類時空數據預測建模任務中。對於不同的應用，輸入和輸出變數都可以屬於不同類型的時空數據實例，包括點數據、時間序列數據、空間地圖數據和軌跡數據等，根據數據類型特點將採取適用的深度學習模型或進行組合建模來實現對未來場景的預測。

時空大數據

     時空大數據應用，涉及採集、接入、存儲、管理、分析諸多流程環節，每個流程環節又有眾多技術路線及其實現框架可供選擇。這些技術和框架疊加與融合，即構成了時空大數據技術體系，支撐時空大數據的多類型應用。
（1）數據接入層主要作為數據入口，負責時空大數據的接入與緩存，並供下游系統消費；
（2）數據存儲和管理平臺負責時空大數據的存儲，並組織相應的索引介面，按訪問模式可分為分散式文件系統型和非關係型資料庫型兩類：分散式文件系統型主要用於面向大規模數據量的聚合分析場景，而非關係型資料庫型主要用於各類數據精確查詢；
（3）數據處理與分析平臺除了提供基本查詢訪問介面之外，進一步提供高性能分析方法，根據數據存在形式和應用場景，分為面向批處理的離線數據分析和麵向流處理的實時流計算；
（4）應用層則根據需要，直接調用查詢/處理層的訪問介面與計算分析操作，或者通過二次開發來組合相關方法，以支持時空大數據的高階應用。

時空大數據計算一般基於分散式計算平臺，利用MapReduce、DAG計算模型、數據分區負載均衡以及分散式索引等關鍵技術，提高時空大數據分析的計算效率。分散式時空大數據分析的實現主要包含四個步驟：基於時空鄰近性的數據分區與負載均衡；分散式兩級時空索引的構建；高效空間關係計算庫的實現；SQL語言時空謂詞的擴展。

基於多源時空大數據與人工智慧技術的城市體檢場景

基於深度學習模型從遙感圖像中自動提取多地物目標

時空人工智慧（ST-AI）與地理信息公共服務平臺（如“天地圖”）之間存在緊密的聯繫和互補性。以下是它們之間的一些主要聯繫：

1. 數據基礎：

   • 地理信息公共服務平臺，如“天地圖”，提供了豐富的地理空間數據，包括地圖、遙感影像、地理實體信息等。這些數據是時空人工智慧進行分析和應用的基礎。

2. 服務集成：

   • 時空人工智慧可以集成到地理信息公共服務平臺中，提供智能化的分析和處理能力，如智能交通分析、城市規劃、環境監測等。

3. 功能增強：

   • 通過時空人工智慧技術，地理信息公共服務平臺能夠提供更高級的服務，例如實時交通流量分析、災害預警、城市熱島效應分析等。

4. 用戶體驗：

   • 時空人工智慧可以優化地理信息公共服務平臺的用戶體驗，提供個性化的位置服務和智能推薦，如基於用戶位置和行為模式的智能導航和信息推送。

5. 決策支持：

   • 時空人工智慧能夠為政府部門和決策者提供基於地理信息的決策支持，如城市規劃、資源管理、環境評估等。

6. 實時監測與預警：

   • 結合地理信息公共服務平臺的實時數據採集能力，時空人工智慧可以進行實時監測和預警，如自然災害監測、公共安全事件預警等。

7. 數據融合與分析：

   • 時空人工智慧可以處理和分析來自地理信息公共服務平臺的多源異構數據，提取有價值的信息和知識，為各種應用提供支持。

8. 開發與創新：

   • 地理信息公共服務平臺為開發者提供了豐富的API和開發工具，使得開發者可以利用時空人工智慧技術開發新的應用和服務。

9. 智慧城市建設：

   • 時空人工智慧是智慧城市建設的重要組成部分，地理信息公共服務平臺提供了智慧城市所需的地理空間基礎設施和數據服務。

10. 教育與研究：

    • 地理信息公共服務平臺和時空人工智慧為教育和研究提供了豐富的資源和工具，支持地理信息科學、城市規劃、環境科學等領域的教學和研究工作。

GEO系統在Kubernets

ArcGis with Kubernetes

時空大數據平臺架構

平臺按照“統一框架、分散式可組合微服務、高可用和可擴展”的原則，設計相關的系統開發規範和集成規範，形成統一的介面交互規則。平臺技術架構分為五層，分別是應用層、平臺層、數據層、雲平臺層和設施層

數據生命周期

     平臺提供全鏈路的數據生命周期管理。資料庫分為原始庫、資產庫、專題庫和業務庫。通過數據引接的數據進入到原始庫後，經過數據治理進入到資產庫，不同類型資產數據可以整合和遷移進入專題庫，項目高度相關的非資產業務數據則在業務庫中存儲，實現從數據引接，到數據治理、數據分發存儲、數據共用，再到數據訂閱的全鏈路流轉處理和監控管理能力。

數據治理

API網關

總結

    “時空人工智慧”是一種結合時間和空間信息的人工智慧（AI）技術，旨在處理和分析與時空數據相關的問題。它綜合了時間序列分析、地理空間數據處理、電腦視覺、機器學習和深度學習等多種技術方法，來理解、預測和決策與時間和空間相關的現象或行為。

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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