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处理卫星数据

太空中有如此多的卫星，因此越来越需要迅速将所有这些数十亿字节的数据送回地球进行处理。在这方面，亚马逊的AWS地面站是真正的游戏规则改变者——这家科技巨头打算通过全球12个卫星设施的网络提供地面站即时服务。Capella、Spire、Maxar、Myriota、Thales Alenia Space是使用AWS Ground Station服务的主要客户和合作伙伴。亚马逊的想法是对大量昂贵的基础设施进行投资，然后仅收初创企业的使用费，从而使在太空开展业务变得更容易、更实惠。

位于科罗拉多州的Bridgesat是这一领域的创新者。与等效的RF数据吞吐量解决方案相比，它以更低的价格提供了小型激光通信终端。该公司还与激光通信终端制造商合作，以确保与BridgeSat地面网络兼容。它的第一个地面站已经在加利福尼亚运营。该公司计划在全球拥有10家公司。ICEYE是其首批客户之一。

基于AI的分析技术的快速发展还导致一种情况，即可以通过机器学习技术进行数据处理太空共享经济，因为这会减少混乱。波兰公司KP Labs正在建造一颗独特的卫星，该卫星将能够分析和汇总其收集的数据。该卫星被适当命名为Intuition-1，将配备以人脑为模型的基于AI的神经网络。直觉的高光谱成像仪将以每像素25米的分辨率拍摄15公里宽的地球。但是，机载神经网络将使用强大的抗辐射图形芯片将图像缝合在一起太空共享经济，而不是向地球反射回来。

前沿数据分析

使海量数据变得更加强大的原因是能够对其进行大量处理。“到目前为止，在提供用户友好、及时和简便的服务方面，EO行业已经完全过时了“，卡佩拉的Banazadeh强调说：”我们仍然依靠人工流程（电话、传真机、邮件硬盘驱动器、FTP站点）来服务订单。“

数据捕获量的增加使得必须使用人工智能来解析信息并找到有价值的见解。他补充说：“如果我们无法将其存储在云中，使用边缘计算来快速处理并部署机器学习算法以自动提取信息，那么将有太多的数据而没有足够的眼睛来查看它们。”

卫星图像提供商和服务提供商都意识到，真正的价值在于提供AI驱动的数据分析。人工智能驱动的EO初创公司在2017年筹集了9600万美元，几乎是2016年的三倍。

这导致了诸如Orbital Insight和Descartes Labs之类的数据分析公司的兴起，它们将视觉数据输入到算法中以使任何种类的图像都变得有意义。Planet在启动Planet Platform时就坚决地投入数据分析领域。该平台使大规模构建工具，摄取图像和运行分析变得容易。它每天下载、处理和管理6TB以上的数据。

“将机器学习、数据分析和数据科学应用于卫星影像和其他数据来源，对于将地球观测技术带入更多主流市场至关重要。没有人能期望每周手动完成超过万亿像素的变更跟踪、对象识别或分类。我们需要AI才能在行星尺度上完成这些事情和其他事情，例如预测建模。” Kargieman解释说。Satellogic已经在使用AI和深度学习，以有效地收集正在收集的大量多光谱和高光谱数据（随着光谱分解成多个波段，每幅图像的信息量成倍增加）。

随着用户需要更多的见解，而不仅仅是漂亮的图片，从数据到分析的明确转变将在不久的将来定义EO行业。展望未来，EO市场将越来越受AI支持的数据分析驱动。Rezatec的Briscoe强调说：“越来越多的组织将只希望从多个来源吸收数据以进行更广泛的分析，从而使图像本身不再相关。”

PlanetiQ的McCormick认为，供应商将需要通过增加更多的光谱带（不仅仅是“红色、绿色、蓝色”）来“提高自己的竞争能力”，并校准每个波段，以便让EO消费者知道图像传送情况。

太空共享经济

太空共享经济已经是十亿美元的两位数产业，是我们正在经历的基本社会变革之一。这与从运营卫星、分发数据和提供服务的大型企业（政府和大公司）向市场的开放转变；不仅部署新技术以支持传统应用程序，而且开发新应用程序的初创公司的转变有关。

地球观测行业正在经历从传统卫星到“ NewSpace”的过渡。Kargieman指出：“有少数传统企业正试图重塑自我，还有许多新进入者提出了颠覆性模型。”

过去几年来，创新型初创公司开始在太空领域（尤其是在卫星应用领域）竞争的市场条件渐渐成熟。这些条件包括基于云的计算的激增；增强了数据存储和处理能力；增加卫星数据的供应（包括欧洲航天局的哥白尼计划）；以及对各个部门的通识教育和了解，卫星数据可以提供一种经济有效的新方法来应对过去使用昂贵或劳动密集型方法解决的挑战。

HawkEye的Bennett表示同意：“由于小型卫星技术的出现，现在有可能将强大的功能设计到紧凑的包装中。考虑到发射提供者的种类繁多以及发射成本普遍下降，空间变得更容易获得。这种结合使小型公司能够开发出有效的卫星并使它们进入轨道。”

Bluefield的Ariel指出，卫星行业的蓬勃发展引起了人们的兴趣，从而在卫星操作和数据处理方面吸引了更多的人才和经验。

NewSpace运动正在降低制造卫星并将其发送到太空的成本。“在低地球轨道上运行卫星的机会正在打开新的视野，而一颗小型卫星的能力可以与它的大型GEO表亲一样，” Satellite Vu的贝克说。

将AI和ML应用于卫星影像的前景，与更高的频率和更高分辨率的数据相结合，有望在未来十年内将地球观测市场扩大几个数量级。“这一市场扩张将使传统的卫星运营商受益，传统的卫星运营商必须调整和整合一些新技术和技术以保持竞争力，而新进入者则可以兑现其诺言。” Kargieman说。

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