'衛星網絡軌道洞察力如何影響我們的生活？'

谷歌長期以來一直致力於“組織全球信息並使其普遍可用和有用”這個企業無論是在搜索網站，社交或者城市周圍的企業所在地，一直通過各種科技手段分析人類產生的數據。但是如果不是從這些方面收集世界的信息，你可以通過俯視地球本身來開始組織上面的所有數據呢？

現在我們可以採用衛星拍攝的圖像，用於觀察和分析人類活動。它可以監控沃爾瑪停車場的汽車數量，以瞭解銷量和繁忙程度，全球新房數量，全球儲油罐中的石油數量和生產特斯拉汽車廠的日常。傳統的經濟數據也衡量這些類型的東西，但是衛星圖像更準確地指示了地球上正在發生的事情。通過衛星圖像我們能更接近真相，避免被虛假數據所矇蔽。

為了從成千上萬的圖像中提取有用信息，需要構建一個融合了人工智能的複雜軟件系統，使對衝基金，政府機構等讓他們從AI中獲取到有用的數據進行分析。這款軟件系統更像是一種自助服務應用程序，可以讓客戶自己尋找新的見解。將技術廣泛提供給企業，政府和其他組織，讓任何人都可以觀察這個星球。

案例：預測美國農場的玉米產量

通過清晰的圖像轉化成結構化的公共數據來確定農場的位置，並獲得與這些地點相匹配的圖片，用於衡量農作物的健康狀況。當實際收益率達到預期時，技術正在發揮作用並轉移到華爾街，使投行們準確預測到農產品的產量。

AI公司是怎麼進行AI預測訓練的？

與許多現代AI項目一樣，人類必須訓練他們得到準確的模型為基礎。某AI公司擁有約130名員工，花了數年時間招聘和教授約50名合同工，以查看圖像，在圖片中標記有用的東西，並將這些觀察結果輸入計算機。例如，這些人將查看城市的照片，並標出中途建成的房屋和新建的房屋的圖像。最終，計算機學會自己做這件事。過去需要幾個月才能完善數據集，AI公司現在可以在幾周內創建一個數據集，這使得它能夠計算越來越多的東西。

過去，數據的整理模型預測需要花費大量的時間，以使其工作正常。現在通過AI公司提供的工具，只需點擊幾下鼠標，他們就可以利用數據。例如，有人可以選擇要使用的分析內容 如： 車輛，船舶，住宅，飛機，土地，基礎設施變更，交通 - 然後指定他們想要檢查的時間段。接下來，他們可以從現有的地點數據庫中選擇國家，省份，城市，港口甚至特定商店，或者通過在地圖上繪圖來創建自己感興趣的區域。例如，現在可以通過汽車的分佈來選擇加油站建設在哪裡更加合理。

人流量信息來自跟蹤智能手機使用的服務，然後與衛星圖像配對以估計工廠中有多少人工作以及每個工人生產多少東西。AI公司的任務是建立一個全球經濟運作方式的數學模型，這聽起來像世界上的聖人。

實際案例

Hanley Wood首席執行官Jeff Meyers 去年與Orbital合作改善了美國房地產市場的數據。他的公司出售詳細描述數百萬建築項目狀況的信息，而且從歷史上看，大部分數據都是由當地人慢慢收集的。相比之下，衛星圖像提供每週一次，有時每天一次的市場觀察。“它為我們提供了前所未有的清晰度，”邁耶斯說。“如果這個系統在2008年就已經存在，那麼你很快就會知道有大量的庫存。”

BOTTOM LINE - Orbital Insight正在從成千上萬的衛星圖像中提取有用信息，以建立全球經濟運作方式的數學模型。