2022年，在疫情的倒逼下，新一轮科技革命和产业变革不断推进，全球技术创新持续活跃。新技术、新模式、新业态不断涌现。小编/小易结合了工信部通信院、Gartner、IEEE（电气电子工程师学会）、艾瑞等多方数据，对人们备受关注的科技与IT技术趋势进行了汇总，同时对新技术与GIS的结合进行梳理，整理了N个最值得关注的GIS与IT融合的新技术，其中不乏人工智能、数字经济、自动驾驶、元宇宙等。后面小易会陆续梳理相关技术GIS应用的现状、趋势与挑战，与各位读者大大分享。
本篇，我们将GIS与人工智能的结合列为第一值得关注的技术。闲话少叙，正片开始！
科技新势力
作为引领科技发展风向标的人工智能，已深入到千行百业中。在全球数字经济转型的重要变革中，人工智能成为重点，市场规模持续扩大。据国际数据公司IDC最新数据统计，2022年全球人工智能收入预计同比增长19.6%，达到4328亿美元，其中包括软件、硬件和服务。其中，人工智能硬件和服务增长较快，预计2023年可突破5000亿美元。
人工智能作为数字经济创新发展的前沿和焦点，在《“十四五”数字经济发展规划》的多个版块中被多次提及。足以看出人工智能作为数字经济时代基础设施和关键技术的重要性。
除了“十四五”规划外，我国在新基建政策和2035年远景目标建议中，都明确了人工智能在未来经济发展和科技进步中的重要地位。在政策利好的背景下，中国人工智能的发展呈现持续上扬趋势。中国工业和信息化部副部长张云明在第五届中国国际进出口博览会上致辞表示，截至目前，中国人工智能核心产业规模已经超过4000亿元，企业数量接近4000家。
得益于政策利好与产业规模扩大，人工智能与各领域、各行业加速融合。GIS与人工智能碰撞出了火花，二者的结合创新性地回答了GIS应用中的一些挑战和问题。而这种结合也诞生了新的技术方向——GeoAI。人工智能与GIS相结合，能够对海量空间地理数据中的结构化和非结构化知识进行表达推理，预测未来发展趋势，智能化地解决复杂的现实问题。
目前，GeoAI在GIS全行业领域都有广泛的应用。诸如，在国土违法监察工作中，利用深度学习在遥感影像中提取建筑物等，叠加基本农田生态红线，快速获取农田占用信息；在智慧农业领域，通过深度学习智能获取农作物数量和长势状况，快速进行作物估产；在交通行业领域，通过深度学习智能提取道路路网，有效应对路网数据快速生产、快速更新等需求；在电力能源方面，从点云中提取电力线，用于电力巡检时判断植被入侵电力线的情况；在视频检测方面，从道路监控摄像头中识别各种类型的车辆，以判断实时交通流量。
中国测绘学会理事长宋超智指出，“以5G、人工智能等为代表的新基建，正在成为重点发展方向，是地理信息产业增长的新引擎。”这更加确定了地理信息技术与人工智能的结合，已成为地理信息产业发展的方向之一，并带动一大批企业积极投入其中。
GeoAI新发展
易智瑞信息技术有限公司GeoScene平台提供了完整的GeoAI解决方案，方案包含机器学习算法与时空立方体、元胞自动机等工具，从而有效地对时空数据进行分析挖掘、预测；包含丰富的深度学习模型算法，基于遥感数据、新型测绘数据进行智能化信息提取。同时，平台还提供数据科学工具，方便集成、调用数百种开源科学计算包。GeoScene在GeoAI方面，实现了传统算法与智能算法融合，即取即用与低成本编程结合，为GeoAI工作者提供了“一站式”人工智能工作平台。
除提供计算机视觉相关的深度学习模型算法外，易智瑞创新性地将知识图谱引入到GeoScene软件中，通过Knowledge Server以及Pro等客户端产品，为用户提供知识图谱入库与建模、知识图谱数据管理、可视化、查询分析等完整方案。
除了易智瑞公司外，测绘地理信息产业链中的不少企业在人工智能结合方面，做出不少的成果。例如中科北纬的天枢平台，可有效地从海量多样化的地理信息数据库中进行得类分割、变化检测等任务，提取根据产能化的信息，满足自然资源空间管理一体化和信息处理需求；航天宏图的PIE-AI拥有几十类目标、地物的自主遥感样本库，将深度学习框架与遥感技术融合，提高遥感信息提取效率，并完成各项工作的智能处理。此外，包括中科星图、中地数码、航天泰坦、极海、图源科技、天图科技等企业的产品，均与人工智能进行了深度结合。
当前，智慧城市是人工智能与GIS结合最具可执行性的操作之一，在智慧城市的建设中，通过GeoAI相关技术和海量城市数据相结合，从而解决诸如道路交通拥堵等实际问题。中国工程院院士郭仁忠也曾表示“智慧城市的操作系统非GIS莫属”，主流智慧城市中的解决方案均可见到GIS身影。此外，人工智能在GIS里另一个有趣的案例是使用机器学习算法预测驾驶时间，通过挖掘历史数据，与当下实时数据结合，预测最优行驶线路。
目前，人工智能与GIS的结合越来越受到业界重视，随着人工智能技术的不断成熟，“人工智能+GIS”的技术融合在越来越多的实际项目中得到应用，其中包含了生态评估、环境保护、农林土地建设、地图制图及数据获取、交通运输、通讯电力网络规划、灾害预防、养殖副业、城市规划等等。
而人工智能在GIS中的研究热点主要集中在空间信息智能化处理、空间推理分析以及地学专家系统三个方面。人工智能与地理信息系统的结合，其产生的专题分析模型可以增强问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力，并能够智能化地解决复杂的现实问题。
不可否认的是，在与全新技术的融合下，GIS将迎来新的黄金发展期。尤其在智慧城市的建设中，GIS将作为“大脑”而存在，为城市信息化奠定技术基础。人工智能与GIS的融合将实现智能化GIS，是GIS发展的终极目标。构建在云计算、大数据、人工智能基础上的多维动态新一代GIS，将在智慧城市、智慧产业，以及地理控制方面，发挥越来越重要的作用。
当然，当人工智能与GIS深度融合后，给测绘地理信息行业带来了机遇，同样也带来了挑战。例如面对海量数据如何进行高效、准确、精准的处理，GIS如何通过深度学习提升信息的精度和准确性，这都将会带来巨大的冲击。
在新技术的加持下，地理信息行业仍是一个具有巨大发展潜力的高新技术产业。据市场研究机构Meticulous Research的报告称，不同行业对基于AI的GIS解决方案的使用，正在迅速推进数据收集和清理过程，以提高预测精度。从2021年到2028年，地理空间分析市场的年复合增长率预计为17.6%，达到2560亿美元。人工智能主导的地理空间分析方法将彻底改变许多专业人员的工作方式更高效、准确、及时和安全，更有见地。
GeoScene新应用
易智瑞对人工智能与GIS结合有着自己的理解，并将认知反馈到GeoScene平台上。GeoScene平台中的GeoAI提供面向不同行业多样化的应用场景，在这里小易跟大家分享一些在GeoScene中完成的案例，希望能对大家有所启发。
1、建筑物变化检测
变化检测一直以来都是业内的难点与热点，GeoScene中内置了变化检测模型，用户零代码即可完成深度学习变化检测工作流。配合无人机航片或者是卫星影像，用户可以快速筛查出可能发生变化的区域，提高建筑物查违拆违效率。
2、自然资源调查监测监管
基于AI技术打造的常态化立体式综合监管体系能够更好地更好地支撑自然资源部主体业务，青岛勘测院用户使用GeoScene的深度学习与遥感影像相结合，在自然资源典型地物类别提取和分类、耕地保护、国土资源执法监察、地理国情监测、第三次全国国土调查等场景中得到广泛应用。
青勘院使用GeoScene平台深度学习能力，在山东省省情普查项目中提取青岛市全部水体，精度基本满足数据更新需求，召回率高，后续人工干预工作量少。
青勘院利用GeoScene深度学习在不同年份的高清影像上提取建筑物信息，得到青岛市范围内的建筑物覆盖数据，并与历史建筑物数据进行对比，快速定位变化区域，用于区域违建治理工作中初步筛查新增违建的目的。
