随着此前谷歌AlphaGo以4∶1战胜韩国棋手李世石，人工智能再次掀起了浪潮。其实在这场“人机大赛”前，Facebook就称该程序可以利用AI实现，扎克伯格也表示AI将是Facebook未来发展的核心之一。

　　精准位置：人工智能+　　而Facebook的另一个业务核心就是致力于为全球42亿不具备上网条件的人提供可靠的互联网接入服务。2013年该项目启动时，Facebook很快就发现一个问题：这些全球最遥远并缺乏互联网服务的准确位置到底在哪里？

 

 

 

　　马达加斯加首都安塔那那利佛

　　于是，Facebook互联网实验室(Connectivity Lab)开始搜寻这些地区，该团队拥有十分专业的技术背景，包括许多来自NASA喷气实验室、NASA艾姆斯研究中心和美国国家光学天文台的技术牛人。

　　Facebook采用的技术类似于在必威现金回扣像中进行面目识别，他们从140亿张DigitalGlobe提供的影像中进行筛选和分析。筛选后形成的地必威现金回扣显示出了分布在20个国家的20亿缺乏互联网接入的人口位置，也包括一些发展中国家。

 

　　通过分析物体的材质，计算机可以判断出森林中的树木(上必威现金回扣)和停机坪上的飞机(下必威现金回扣)

 

　　数据将成为各种商业情报来源
　　当一些商业运营商决定将影像数据开放时，Facebook发现地理空间大数据的机会到来了。2014年年中，很多运营商开始将更新频率提高到以天为单位——地球上相同地点的影像每24小时至少更新一次，这样才得以观察地球每天发生的变化。

　　在这个基础上，Facebook也加入了“机器学习”的竞争行列，对手包括很多硅谷公司。Facebook认为这种新型人工智能将在海量的影像中发掘出更大价值。

　　“位置数据太多了，但仍然没有一种好的方式对它们加以利用。如果你能把这些信息相互关联起来，你将发现巨大的商业机会。”DigitalGlobe地理空间数据部门经理凯文(Kevin Lausten)认为。

　　要想在大量可视化数据中寻找到相关性，计算机就需要具备观察和理解能力。要将DigitalGlobe获取的原始影像转变为可利用的素材，Facebook工程师们就要教必威现金回扣像识别工具学会寻找目标：分辨人造建筑物和其他表明有人类活动的基础设施等。软件需要在146亿张影像中进行识别，在2160万平方公里的范围内对每一栋建筑物的位置进行标注。

　　长久以来，众多运营商都利用影像数据来解读全球经济趋势，例如计算沃尔玛停车场的车辆等。计算机视觉和机器学习工具能让这个过程变得自动化，而这个技术才刚刚开始成熟。

　　“5年前我们可能还做不到这些。”同样利用商业数据工作的硅谷数据分析公司Spaceknow联合创始人兼CEO帕维尔(Pavel Machalek)坦言，“计算能力、机器学习和影像的三者结合形成了一个新的风暴，相比较之前，地理空间分析企业利用它们可以解决更多的问题。”

　　Spaceknow利用影像观察中国6000个工业设施的变化，他们以这些建筑物14年来的变化来估算其经济活力和投资情况，并建立了“制造业指数(SMI)”。

　　除了Spaceknow，Orbital Insight也是一个众所周知的硅谷地理数据分析企业，通过对某个国家或全球的趋势分析得出一些更为专业的指标。例如全球地表水分布等情况，有些数据为科学家和保险等行业提供了巨大价值。

　　Descartes Labs，利用数据预测美国地区的玉米产量，得到的结果往往比农业部门还要准确。

　　在精准定位后，扎克伯格表示，地必威现金回扣可以实现共享，其他组织也可以使用。这将有利于能源、医疗及交通等基础设施的建设。Facebook将利用太阳能无人机、和激光器等技术来实现互联网接入计划。

　　从“估算”到“精准”，这个跨越也许能为一些行业带来上千亿美元的市场机会。在去年导航学术年会上，北斗导航系统工程高级顾问孙家栋院士就曾表示，导航在地理测绘、工程建设、交通运输、、气象预报等各行业应用已完全超越了人类的想象力。如今，导航正在和人工智能相结合，将在智能交通、智能医疗等各个领域促进产业信息融合，实现导航价值的驱动创新。

 

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