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06-18
现实世界的数字化，即空间数据，成为人们关注的热点话题近年来日益受到关注。
随着越来越多的遥感卫星发射到太空，空间数据爆炸式增长，为不同领域提供了更多想象空间。
智慧农业、矿业、土地、测绘等领域都有足够的数据基础设施来追溯过去、预测未来。
相比之下，全球每年开源遥感卫星和商业遥感卫星产生的数据量已达到PB级，但数据的爆炸式增长并未得到充分利用。
此前，成立于2007年的地球量子，通过人工智能、大数据等技术整合遥感卫星、无人机、传感器数据，利用自主研发的算法对数据进行网格化管理，满足不同空间大数据的需求产品开发。
为农业保险、农产品期货、国土规划、环保、金融、电网、石油石化等行业用户提供高价值数据和准确、稳定、丰富的空间大数据云原生PaaS层服务，重建云中的数字地球。
核心产品包括面向应用的SDK，可直接使用或二次开发，并根据服务空间规模和服务时长计费。
随着新能源领域的兴起，地球量子延续遥感+AI的技术基础，在智慧农业领域之外创新气象产品，开辟第二曲线。
自研天气预报，电量预测无限可能 地量子进军新能源赛道的时间节点，源于年初某光伏客户的实际需求。
对方需要识别全国范围内的屋顶，勾勒出屋顶类型，并计算出全国范围内分布式光伏板的最大极值。
随后逐渐从分布式光伏延伸到集中式光伏、风电应用，进而渗透到电力交易环节。
“大地量子在农业服务方面的应用已经有很多实施案例，比如产量预测。
”大地量子创始人兼CEO王驰表示：“而在新能源方面的应用也是基于自建的天气预报模型。
无论是光伏还是风电，电站供给侧的具体产能明显受天气影响。
他介绍，无论是欧美还是国内气象局，天气预报的基础模型都是传统的物理模型，是基于获取的数据。
另一方面，需要公式计算来计算未来的天气建议，这些建议几十年来都没有改变。
随着人工智能、物联网、大数据等新兴技术的应用，天气预报有了新的可能性，催生了更加个性化的预报。
作为阿里云旗下的低碳技术加速器公司，大地量子的解决方案是建立端到端的AI天气模型。
具体来说，大地量子底层的原始数据采集和生产能力。
在这方面，壁垒优势已经确立。
王驰表示，与NASA、ESA等全球主流卫星数据供应商建立了高效的数据获取渠道，整合了近百种卫星数据、无人机数据、传感器数据，进一步增强数据来源。
广度和深度。
在原始数据的基础上，地球量子还采用自主创新的算法，对数据进行网格化管理，使其在15天内的短期天气预报方面比传统模型更加准确。
“这并不意味着我们的赛道发生了转向，这只是我们之前技术积累的应用的扩展。
”王驰说道。
在这个过程中，地球量子在遥感数据处理方面的优势得到了充分的发挥。
“比如风云四号是典型的遥感卫星，但它常用于天气预报，所以常被称为气象卫星。
同样，风云一号到风云三号也能提供足够的原始数据。
”在天气预测的基础上，地球量子可以为新能源客户提供功率预测等新产品能力。
以光伏为例，光伏发电依赖于云层波动引起的阳光变化。
借助大约每5分钟实时同步一次的卫星遥感数据，地球量子提供的功率预测无疑更加准确。
从电网的角度来看，当前电力系统中的供需关系是根据发电量和使用量来确定的。
然而，波动性和不确定性的新能源发电侧并网后，供需关系往往会被重组。
“目前的解决方案中，储能虽然有政策引导，但目前成本相对较高。
”王驰认为，基于准确天气预报的电力预测，可以方便电网侧完善供电生产计划，助力国内电力系统转型。
此外，在能够准确确定新能源发电计划的基础上，新能源发电侧在电力交易市场中的角色更加主动，能够更好地应对市场电价波动的低谷。
AI+遥感，现实世界中“搜索引擎”和“AI+遥感”的技术路径已成为行业共识。
遥感数据的高效处理作为地球量子的基础盘，一直受到重视。
从产品端来看，大地量子为用户提供了一个云原生的PaaS平台，可以充分响应客户的检查和注释，无论是准确性和效率方面的技术指标，还是成本效益、交互等服务内容，基于关于多源数据。
，客户只需通过几行代码调用地球量子的SDK，就可以立即拥有空间数据服务能力，也可以在此基础上进行自主开发。
支撑地量子能够完成天气预报等PaaS平台建设和产品创新的技术，在于地量子在时空数据方面的底层技术积累。
通过数据库和处理环节的反复迭代，实现了数据池、算法库、数据引擎等，底层技术框架是自治架构。
除了天气预报、新能源电力预测等创新产品外，我们还开发了更多行业闭环场景的时空数据产品，涉及农业资产监管、农业灾害管理、森林火灾监测、水环境监测、以及河流、湖泊监测。
、高速公路变形监测、城市沉降监测、地质灾害隐患排查等诸多场景。
随着业务范围的扩大，以实现精准天气预报的AI气象模型为例，训练过程是对工程架构的极大考验，无论是文件系统、存储、处理器还是网络，都具有很高的要求。
要求。
“此外，传统的气象模型已经不能满足客户对精度的需求，客户需要快速构建站级超短期和短期功率预测AI模型，而这背后需要大量的算力支撑。
”王驰认为，云计算是一个可行的解决方案。
为此，今年以来与阿里云合作，利用阿里云GPU实例、OSS存储产品、CPFS存储产品，构建了高性能、灵活可靠的支撑体系。
阿里云灵活的计费能力，精确到秒级，可以灵活结合自身训练周期需求，有效降低算力支出。
同时，CPFS提供适合AI训练的高吞吐量、低延迟、大容量的数据访问能力。
，结合OSS的冷热分级存储能力，在保证性能的同时，还进一步节省了海量数据长期存储的成本。
阿里云灵活、稳定、安全的产品特性使其构建的系统能够高效解决面临的问题，提高新能源发电企业的发电效率，减少并网评估损失。
作为与阿里云技术合作的主导者，王驰认为，无论是技术产品还是价格优势，阿里云对于云厂商中的发展型企业都更加友好。
“天气模型的训练实际上考验的是工程架构。
一般来说，一次训练需要数百个GPU和CPU硬件，尤其是文件系统、存储和网络，对技术要求很高。
阿里云自己提供了解决方案。
从技术层面来说也是最合适的。
”同时，遥感数据是基于海量的现实。
我们为有需要的客户创建了一个现实世界的搜索引擎。
以气象为例，整个地球现实世界的大气层。
每时每刻都在变化，每时每刻都会产生大量的数据，这需要阿里云这样的底层的支持。
”此外，阿里云生态系统在销售和产品方面的产业链已经成为地球。
量子商业化发展进程中的有力补充。
除了以新能源作为第二条业务增长曲线，王驰还在基于AI+遥感探索地量子在更多业务方面的拓展空间。
“比如林业、草原碳汇，就有POC等业务可以落地的场景。
我们如何计算森林的碳总量，然后帮助林场进行碳汇交易，这是非常有趣的。
这也是我们正在做的事情。
”阿里云与阿里云之间可能合作的基础。
》阿里云创新中心简介 阿里云创新中心将阿里巴巴技术、产品、业务的生产力转化为企业发展的宝贵动力，为科技型中小企业提供更普惠、更安全、更绿色的产品和服务企业在技术创新、日常运营、职业技能培训、资本对接、跨境海外拓展等方面为中小企业提供全面支持。
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