2017年 6月13日，由泰伯網主辦、主題為“空間大數據的崛起”的WGDC2017，在北京國家會議中心盛大開幕。大會由空間信息產業創新創業服務平臺泰伯主辦，秉承不斷引領和促進空間信息技術創新與變革的宗旨，WGDC已走過六個年頭，如今成為全球最具前瞻性的跨界創新風向標。
14日，空間大數據+人工智能峰會(極海縱橫專場)開幕。GeoHey·極海率先將空間大數據與人工智能技術相結合，推出了基於雲計算、大數據與人工智能技術的新一代一站式地理雲平臺。在發佈會上，極海創始人首席技術官吳泳鋒作了精彩演講。以下為演講實錄(未經本人審核)：
吳泳鋒：大家好，非常歡迎大家來到GeoHey極海的技術專場，今天非常高興有這樣的機會來就地理和空間大數據和雲計算和人工智能如何去結合這樣一個非常大的話題，來談一談我們極海在這個問題上面的思考以及實踐。
首先我想談一談我們為什麼要想做一個一站式的地理雲平臺。其實在我們兩年多之前開始去做極海的時候，首先的目標是做一個Saas，我們覺得做這個Saas的途徑非常簡單，從未來軟件的提供方式來看，必然會以服務的形式提供給大家，這在整個IT的業界已經達成了一個共識。我們去做這樣一個面向未來形態的軟件，不說我們可以去顛覆掉誰，但是起碼我們可以去解決原來用戶遇到的軟件部署，所以我們這個邏輯其實非常簡單。我們當時被大家問到的一個問題，並不是說關於Saas，關於你們為什麼要做這樣一個軟件形態。而是經常問到一個傳統的問題，既然你們是要做個傳統的軟件，它是一個Saas形態的軟件，和傳統做地理開發的、做軟件開發的提供商相比，他們有很多的代碼和算法的積累。這樣比起來你們有什麼樣的優勢呢?
其實這個問題並不是在地理行業存在的問題，而是在整個IT行業都存在。因為很多IT行業存在了很多年，他們的軟件都有很多積累。但是如果這樣的一個軟件，你在幾年之前相對更加傳統的架構和技術之上去做搭建的話，很多以前做的工作很有可能成為你的包袱，這個時候我們把目光再收回來，如果我們去把我們關注的目標，從原來非常重度的、非常傳統的GRS用戶身上移開，把目光放到普通的非常迫切的需要使用我們地理技術的更加普通的用戶身上，我們就會發現，其實有很多對於地理軟件的需求，我們可以認為這些需求都比較簡單，並沒有特別大的門檻。
所以，我們去把這些用戶的需求梳理一下，我們總結出來，大量普通的基礎用戶總共有這樣的四項需求，他們對地理軟件最本質的需求，集中在這樣四個方面。
第一個是他們希望有一個比較好用的地圖渲染引擎;第二，需要有一個空間數據庫去管理我們的數據;同時，我們需要有地理空間的算法幫助我們去做分析;最後，我們還需要一個非常好用的地圖客戶端，而且是面向移動的，非常輕量的。所以我們第一年針對用戶的四個需求做了四件事情。
第一件事情，我們從頭去開發了一個地圖渲染引擎，甚至沒有考慮去使用一些開源的地圖渲染引擎，我們從地層使用Skia非常底層的圖形的庫，從頭構建我們的地圖渲染引擎。
第二個我們做了空間數據庫的工作，讓它成為一個完整的能夠給我們提供空間數據的存儲以及檢索功能的空間數據庫。
第三件事情就是空間運算算法，除了基本的常見的幾何運算，我們還去做了地址解析，路徑分析。
第四件事情就是地圖的客戶端，第一年我們基本上做的就是這樣四件事情，當我們把這樣幾件事情做完了以後，我們會發現我們這樣一個Saas服務就已經有一個基本的雛形了，在Saas服務提供出來之後，我們可以馬上在場景之下得到應用的。比如說去做商場的整體解決方案，集成了我們這樣一個Saas，還有關於銀行的客戶去做資源管理，比如說ATM機，比如說網點，就基於這個去做開發。
可以說有了Saas這樣一種模式，我們發現我們已經可以做很多傳統的GRS軟件可以做的事情，而且 我們的解決方案可以做的更加的輕量，更加的簡單，面向移動效果更好。
在這樣的一個過程當中我們會發現，當我們接觸到越來越多的用戶以後，只有一個軟件，哪怕你是一個Saas形態的軟件，那是不夠的。因為用戶並不是想需要一個軟件，他是需要去解決他實際的地理問題。我們之前只不過因為軟件束縛了我們的思考，我們覺得做GRS必須要有地圖，我們是不是把地圖提供了，就能解決用戶的地理問題了呢?其實發現在很多場景底下並不可以。所以這個就進入到我們極海發展的第二個階段。
我們在第二個階段，我們在我們的Saas平臺裡面加入了很多的數據，以及一些工具型的應用。一方面我們覺得很多用戶僅僅有一個軟件還解決不了問題，它會缺乏數據，因為他沒有很多數據的蒐集，很多數據的生產，很多數據的處理，很多數據的分析的能力。
另外一方面，我們也提供了一些比如說，直接在線進行數據編寫，進行可視化分析，做一些其他基本的功能的工具型的應用。在我們提供了這些工具型的應用以後，我們會發現很多原來本身並沒有地理背景的用戶，也開始可以使用我們的產品去完成很多原來不能完成的工作，比方現在有些地產的開發商已經非常熟悉的使用我們的平臺，基於我們平臺的數據做一些地塊的分析，把這些分析的結果很好的在地圖上面進行可視化，再把可視化的結果，各種分析的結果形成一個交互式的報告進行分享，進行彙報。
我們另外有一個客戶他其實一開始找到我們的原因就是因為找到我們的數據，他上網去搜索數據，正好發現的我們平臺提供的數據是他們去做經營分析所必須的，在別的地方又找不到，通過數據合作以後慢慢的發現在我們的平臺上面除了Saas，除了工具我們還有應用。他發現我們其實除了數據之外還有很多事情可以做。這個時候，我們極海做了這樣的一個事情，做了一個平臺，已經不簡簡單單只是一個Saas。
隨著我們越來越深入的去接觸用戶的需求，我們去了解他們想要去解決什麼樣的地理問題，在這個過程當中，我們接觸到了越來越多的行業，各種行業他們對地理的理解，他們對地理的認識，他們對地理認識的程度千差萬別。我們也接觸到了越來越多的場景和需求，我們其實在這個過程當中，也面臨了越來越多的挑戰。比方說數據，數據質量，我們雖然提供了很多的數據，但是用戶也會有他自己的數據，怎麼樣通過我們的數據去跟他比對，怎麼讓他的數據變得更加的準確呢?同時我們自己的數據怎麼讓他數據的覆蓋面越來越廣，質量越來越高，這其實是我們持續的長期需要去關注的一個問題。
另外我們的數據永遠是不夠的，我們雖然提供一些數據，但是在很多很多新的場景新的應用底下我們發現原來的數據還是不夠用，我們想要有實時的人口的數據，我們想要有街區的數據和很多指標的數據，這些數據是我們原來沒有的，我們必須通過各種方法通過數據去融合，能夠產生更多有價值的其他的數據。
我們的數據規模越來越大，不僅是數據規模，我們數據裡邊的各種各樣的信息，他的維度越來越多，有幾十個維度的數據，甚至幾百個數據的維度非常常見，怎樣能夠從這樣多的數據裡面提煉出來我們想要的信息呢?也是一個非常困難的事情。
在這樣的一個時代我們雖然有很多很多的數據來源，當然這些數據來源，都必然面臨著一個不同來源的數據，數據之間可能會有重複，單一來源的數據裡面數據會有缺失，數據不可避免還會有錯誤。我們拿到這樣的數據，雖然數據的樣本量大，但是我們怎樣在數據有錯誤的情況下分析出來準確的可信的結果呢?
而且現在這個時代，瞬息萬變，我們的應用場景越來越複雜，越來越多，我們傳統的地理模型，地理方法在這樣多這樣複雜的場景底下是不是適合呢?我們有沒有更多的模型和方法呢?這都是我們面臨的挑戰，在這個過程當中我們一直嘗試一些新的方法和理念。所以這也是我們為什麼要積極的去嘗試，去使用雲計算、大數據和人工智能這一個非常重要的原因。
我們認為使用這樣的一些新興的技術可以革新我們對於地理，對於GRS的思考，可以讓我們真真切切的思考怎麼樣能夠通過更好的方法來去解決用戶實實在在的地理問題，這也是我們極海的雲平臺一步一步發展到當今這個階段的必然的過程。
在我們引入了雲計算、大數據和人工智能之後我們發現在雲計算的幫助下，我們可以讓我們的平臺更加利於擴展，我們把我們的雲平臺搭建在完全獨立於我們的基礎設施之上，通過各種微服務的架構讓我們的平臺非常容易拓展。同時我們把數據和計算進行整合，形成一個一個獨立的單元進行分佈式的規劃和部署，讓 我們的平臺有非常好的伸縮的能力。
我們使用大數據不但改進了我們數據的質量，而且生成了很多原本沒有途徑去獲取的一些新的數據。通過一些深度學習，親身學習，各種各樣的人工智能的技術，我們不僅去改進了一些比如地址編碼，影像識別這樣一些新的功能或者說原有的基礎的功能。我們還在人物畫像，商業選址，廣告投放原來不熟悉的行業甚至在整個地理行業也不太熟悉的領域，提出了創新的效果更好的分析模型。有了這樣的一些新的技術、新的方法，新的理念，我們才能服務原來並不是地理、GRS的目標用戶。我們可以服務一些要求更加嚴苛的，要求更高的用戶。在這方面，我們一方面研究新的技術，一方面也應用這些新的方法和新的理念。
通過這樣的方式引入了新的東西，我們才能夠滿足越來越多的用戶的需求。所以現在我們想要把這樣的一些我們做過的事情，讓大家不要重新再去做一遍，我們把我們曾經嘗試行之有效，非常有用的雲計算方面的技術，大數據方面的技術，人工智能方面的技術，直接融入到我們的平臺裡面去，我們去把這些新的能力，通過我們一站式的地理雲平臺提供給大家，讓所有的用戶都可用一種最簡單，最易得的方式獲取到這些方面。我們希望用戶試圖解決一個和地理相關問題的時候，都能夠在我們的平臺上面一站式的去完成。
這個就是我們去做這樣一個一站式的地理雲平臺的願景，我最後也非常感謝大家今天能給我們極海這樣一個自我展示的機會，來詳細的去介紹我們地理雲平臺裡面新的方法，以及實實在在的效果。下面我們的同事分別從雲計算、大數據、人工智能和客戶案例介紹，非常感謝大家能來到我們的專場，謝謝大家。