在國際宇航科學院院士、上合組織地學衛(wèi)星遙感中心首席專家李志忠題為《衛(wèi)星遙感計劃與生態(tài)監(jiān)測》的主旨演講中，他系統(tǒng)闡釋了在商業(yè)航天規(guī)?；l(fā)展的背景下，衛(wèi)星遙感技術如何成為全球及區(qū)域生態(tài)監(jiān)測不可替代的“天眼”。 ?

李志忠院士指出，與傳統(tǒng)監(jiān)測手段相比，特別是高光譜、高時空分辨率遙感，能夠實現(xiàn)對森林覆蓋、水體污染、土壤退化、生物多樣性棲息地、碳排放源匯等生態(tài)要素進行大范圍、高頻次、定量化的精準觀測。他進一步強調(diào)，面向“雙碳”目標與可持續(xù)發(fā)展重大需求，構建天基遙感與地面監(jiān)測協(xié)同的立體化監(jiān)測網(wǎng)絡，并深度融合人工智能與大數(shù)據(jù)分析技術，是實現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)評估、災害預警與環(huán)境治理智能決策的關鍵。這一前瞻性規(guī)劃，不僅為生態(tài)保護提供了全新的技術工具箱，也為商業(yè)航天服務于國家重大戰(zhàn)略開辟了廣闊的應用藍海。

中科西光航天科技集團應用事業(yè)部總經(jīng)理何曉寧指出，高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段多、信息豐富的特點，但也伴隨數(shù)據(jù)量大、處理復雜等挑戰(zhàn)。“AI與遙感的融合，核心在于讓數(shù)據(jù)不僅能‘看得清’，更能‘讀得懂、用得好’?！彼硎?，通過深度學習等AI技術，可以實現(xiàn)對地物特征的自動識別與分類，大幅提升數(shù)據(jù)解譯的效率和精度，為智慧農(nóng)業(yè)、環(huán)境監(jiān)測、應急管理等場景提供智能化解決方案。

中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院副研究員李瑩，以《空天數(shù)據(jù)要素運營與應用流通服務方案》為題，圍繞空天數(shù)據(jù)要素運營與應用流通服務，深入淺出的描述空天數(shù)據(jù)產(chǎn)品化、標準化和資產(chǎn)化，助力空天信息行業(yè)上下游企業(yè)全面進入全國數(shù)據(jù)要素市場。

廈門大學航空航天學院副教授、博導劉汝兵從方法論層面分享了微納衛(wèi)星的關鍵技術進展。他指出，隨著衛(wèi)星小型化、星座化成為全球航天發(fā)展的重要趨勢，微納衛(wèi)星已從技術驗證平臺，迅速演進為承擔實際觀測、通信與科學任務的重要載體。

廈門大學航空航天學院副教授楊帆從方法論層面分享了跨界創(chuàng)新的可能。他認為，AI作為一種“共性引擎”，其底層邏輯在不同領域間具有可遷移性。“從藥物分子分析到衛(wèi)星影像診斷，看似不相關的領域，在特征提取、模式識別等AI方法上可以相互啟發(fā)，這為商業(yè)航天與其他產(chǎn)業(yè)的融合創(chuàng)新打開了新思路?！?/span>

共商數(shù)據(jù)開放、模型泛化與場景落地

在充滿機遇的同時，行業(yè)也共同面對一系列發(fā)展中的挑戰(zhàn)。在專題對話環(huán)節(jié)，與會嘉賓圍繞數(shù)據(jù)應用門檻高、AI模型泛化能力弱、技術到場景落地難等核心痛點展開了務實討論。

數(shù)據(jù)“如何好用”成為焦點之一。衛(wèi)星數(shù)據(jù)專業(yè)性強、體量龐大，非專業(yè)機構往往面臨處理難、應用成本高的問題。有專家建議，推動建立“分級開放、按需服務”的數(shù)據(jù)共享機制，通過提供標準化數(shù)據(jù)產(chǎn)品接口降低企業(yè)初始使用門檻，加速應用驗證與迭代。

匯聚合力繪制產(chǎn)業(yè)新藍圖