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[导读]对于时间的测算,人类经历了日晷、圭表、浑天仪、电子表乃至今天的原子钟时代;对于空间和方向的衡量,人类从指南针、手绘地图、谷歌地球演进到今天的空间探测等手段。可以说,人类对于时空的探索之路永不停止。在P

对于时间的测算,人类经历了日晷、圭表、浑天仪、电子表乃至今天的原子钟时代;对于空间和方向的衡量,人类从指南针、手绘地图、谷歌地球演进到今天的空间探测等手段。可以说,人类对于时空的探索之路永不停止。

在PC互联网时代,位置信息是不重要的,在移动互联网时代,位置信息的重要性开始被意识到,各类地图应用顺势而上,位置服务风生水起。尤其在智能传感器全线爆发的当下,机器需要自主决策许多事情,小到一个简单运算,大到一座城市的决策,就像城市大脑也在某种程度上代替了城市长官的决策。

数据描述事物的本质关联,最简单地莫过于时间、空间、人物与事件,而时空就成为一项最基本的数据要素。

在2019年的杭州云栖大会上,主打精准时空服务平台的千寻位置首次提出AIoT时代机器所需的时空感知处理能力——“时空智能”,指出时空智能是与人工智能一样重要的基础能力。

“这是一个人的时空能力让渡给机器的过程,而千寻位置的时空智能就是帮助机器具备这个能力。”

千寻位置CEO陈金培如此谈到。

如何理解“时空智能”?

在目前的能力构建上,千寻位置可以提供“厘米级定位、毫米级感知、纳秒级授时”的精准时空服务以及智能算法,让机器获得“时空智能”大脑。

从机器的角度来看,视觉智能、听觉智能、时空智能构成了机器感知外在的基础,假设把视觉智能比喻成机器的“眼睛”,听觉智能比喻成机器的“耳朵”,那么,时空智能就是机器的“方向感”。

通俗点来理解,以前开车,汽车需要根据定位的信息(目的地)来做驾驶方向的选择,但做决策的主体还是人——人赋予了车的方向感。但往后,自动驾驶汽车的级别越来越高,利用时空信息做决策的场景更加高频,这就对时空信息的精度和分辨率提出挑战。

当然,不只是汽车,未来的无人机以及各类具有传感器的IoT设备都会需要时空能力,时空数据将变成核心决策数据重要组成部分。

陈金培表示,AI首先要实现“感知智能”,才能迈向“认知智能”。时空智能是机器向外感知的重要组成部分,让机器对周围环境进行更细颗粒度的时空感知,从而进行自主决策。

可以想象的是,未来随着自动驾驶、车路协同技术更成熟,机器必然会取代人去做看、听和把握方向,时空智能正是利用时空信息来解决这个问题。

其实现的基础有2个:1)时空信息的相对全面性。今天,时空信息的标签在技术上可以实现,视频、图像都可以被时空信息定位;2)时空信息的分辨率要求越来越高。需求催生应用,时空信息的高精度已经发展到厘米级定位、毫米级感知和纳秒级授时,在L3/L4自动驾驶中被依赖程度会越来越高。

底气在哪里?

千寻位置作为2015年成立的一家年轻公司,为何具备如此雄心来做这件事?

记者(公众号:记者)看到它有3个基础:

实力上够“硬”。

千寻位置是2015年由中国兵器工业集团和阿里巴巴集团共同发起成立的,汇聚了多方资源,建设的卫星地基增强站数量、质量优势明显。

从实现路径上看,千寻位置的逻辑很清晰,技术难度已克服。

千寻位置基于北斗卫星系统(兼容GPS、GLONASS、Galileo)基础定位数据,利用遍及全国的超过2400个地基增强站及自主研发的定位算法,在本地、云端对原始GNSS定位数据进行纠偏,减少卫星、大气、环境等因素带来的误差,可支持海量规模时空服务请求的并发处理。

场景正在实现。

上汽、一汽、福特、蔚来汽车、华人运通、博世、高通、ST、u-blox、华为、大疆创新、中国民航、中国南方电网、国家电网、小米集团、魅族等众多厂商的产品已经“用上”了时空智能。

汽车的对话基础

陈金培提到,智能驾驶是千寻位置所有业务中最重要的领域之一。

今天,中国已经成为全世界智能驾驶技术落地的最佳区域,感知、决策、执行等环节蓬勃发展。千寻位置观察到智能驾驶对时空的需求愈发强烈。

而交通的本质是物体从A点到B点的过程,做空间位置的转换,归根到底是做两件事:1)找到路径;2)人能够和交通过程的其他参与者进行交互。

时空信息成为这两件事的基础。

实现第一点就是找到路和方向,很简单。实现第二点,就必须依靠数据的流动和交互,这也是V2X(车用无线通信技术)那么重要的原因——V2X通过整合全球定位系统(GPS、北斗等)导航技术、车对车交流技术、无线通信及远程感应技术奠定了新的汽车技术发展方向。

陈金培指出,在未来,如果只是做单车智能,是做不到安全驾驶的,基于雷达和机器视觉来判断行车环境,出错概率会很大,只有V2X发展起来,实现车路协同,安全驾驶才能实现。而实现V2X,赋予其最基本的时空基准就是必要一环,也是数据“统一对话”的客观基础。

城市的时空数据“刚需”

不仅汽车场景需要这种时空基础,很多其他场景亦如是。

比如在城市里,分布在街道、商场、居民楼等地方的摄像头,监控着城市的交通、自然状况、大型设备等,保护市民安全,并且开始用人工智能来分析视频,但是也会遇到问题:想看一条路完整的交通状况,必须要对这条路上所有摄像头的数据进行拼接,而拼接的前提是必须知道每个摄像头视频流的时间和空间数据。

一旦时空数据缺失,就拼接不起来,时空错乱。

陈金培提到,千寻位置会把自有的模组硬件(千寻魔方:高精度定位模组)加入到这些摄像头中,提供精准的时空服务,给视频流指出打上时空标签。

如此一来,城市发生的事情就会在同一个时空基准下被记录和反馈,城市的应用才有基础做升级和更高效运转。

差异化玩法,让智能城市梦实现

算法,成为千寻位置目前的核心能力之一。其中主要包括平台算法和智能终端算法。

据了解,平台算法会通过遍布全球的大量基准站卫星观测数据反演真实空间环境场景,基于复杂的误差处理算法,实时反演地球大气变化状况,并对卫星信号的受干扰程度进行预测和估计,修正或减弱空间大气对定位授时等方面的影响。基于千寻位置长期积累的数据基础,已和阿里达摩院进行了长期深入的合作,以期采用人工智能模拟算法,解决复杂的空间大气建模问题。

智能终端算法层面,则是基于历史的数据基础,综合定位结果,观测数据质量,信号干扰程度等各方面因素,智能化判断设备在何种环境下作业,并自适应调整和修正模型参数,启用不同策略下的算法模型,达到定位数据的最优化处理。比如,当遇到信号遮挡、屏蔽等情况,卫星信号被频繁地反射,此时算法会作出判定,将非原始信号降权或剔除,得到最精准的信息。

这利用的是千寻位置的分布式架构,同时会大量使用到千寻魔方这个模组产品,匹配最好的时空智能算法。

“随着公司的发展,我们的客户群体正变得越来越丰富,我们对于这个产业的思考、对于客户需求的思考、对解决方案的思考越来越深入,内容就会慢慢发生一些变化。”

陈金培说,目前,使用时空服务的终端主要是手机,使用主体是人,随着物联网时代的到来,时空服务的使用者就是数以百亿计的“机器人”,它们对时空服务的需求更高、依赖性更强,使用频率将是几何级数的增长。

畅享未来数字城市,高精度的时空服务,最终将成为一种市民触手可及的公共服务。而千寻位置将一直通过这种智能的方式,通过生态的建设,让城市不断进化迭代下去。(记者记者)

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