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谷歌AlphaEarth和维智时空AI大模型的未来趋势

WAYZ维智 来源:WAYZ维智 2025-10-22 14:45 次阅读
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在数字经济与实体世界加速融合的今天,时空智能正成为推动城市治理、商业决策和地球科学发展的关键力量。

谷歌DeepMind与Wayz.AI分别推出具有代表性的时空智能解决方案——AlphaEarth和时空AI大模型。

两者均致力于通过人工智能技术理解和优化现实世界,且技术路径也高度一致,但应用场景和实现尺度上展现出不同的思路与侧重。

01谷歌AlphaEarth:

全球尺度的地球科学新范式

谷歌DeepMind于2024年推出的AlphaEarth,代表了地球观测和全球变化研究领域的一项突破性进展。

这一人工智能模型通过整合多源地球观测数据,实现了对全球地表和浅海区域变化的实时追踪与高精度绘图,为地球科学研究提供了全新的方法论。

技术架构与创新突破

AlphaEarth的技术本质是一个时空连续的嵌入场模型(Embedding Field Model),其核心创新在于构建了一个通用、紧凑的地理时空表征系统。

将地球表面划分为10米×10米的网格,每个网格被浓缩为64维的数据向量。

这种超精细划分使模型能够捕捉光谱特征(如植被反射率)、地形起伏、季节变化轨迹以及人类活动痕迹等多维信息。

技术架构包含三大突破性创新:

时空精准编码器(STP-Space Time Precision Encoder):采用多分辨率并行处理架构,结合空间算子(ViT式空间自注意力)、时间算子(轴向时间自注意力)和精度算子(3x3卷积),通过拉普拉斯金字塔实现不同分辨率算子间的信息交换与融合。

条件时间摘要与隐式解码机制:模型明确区分输入数据的“支持期”和生成嵌入所需的“有效期”,能够在有效期内进行插值或外推,生成连续摘要。嵌入向量被视为冯·米塞斯-费希尔分布的均值方向,通过与传感器元数据和时序码结合,轻量级解码器重建目标变量。

多模态协同训练框架:采用“教师-学生”模型架构,教师模型(约10亿参数)生成重建目标,学生模型(4.8亿参数)学习生成嵌入式表示。同时引入文本对齐模型,利用地理标记文本进行对比学习,将文本语义与视觉时空表征对齐。

核心能力与应用领域

AlphaEarth的核心能力体现在其全球尺度、多时序和高精度的地球观测数据分析上:

全球变化追踪:AlphaEarth能整合光学影像、合成孔径雷达、激光测距等20余种数据源,穿透云层障碍,实现全球范围的地表变化监测。例如,在厄瓜多尔云雾区精准识别咖啡种植阶段;在南极冰盖绘制0.1米级冰川裂隙;在加拿大农田发现肉眼不可见的土壤湿度差异。

多领域应用:AlphaEarth的应用涵盖农业、气候变化、生态保护和灾害响应等多个领域。在农业方面,能为每块农田提供“体检报告”,识别灌溉系统泄漏点,预测干旱风险;在气候行动上,能提前90天预测北极海冰最小范围,量化城市热岛效应的碳成本;在生态保护方面,能为濒危物种建立“数字庇护所”;在灾害响应中,能提前6小时预警山体滑坡(准确率89%)。

高效推理与知识迁移:AlphaEarth生成的嵌入向量仅需64字节(量化后仅16字节),比次优紧凑学习模型节省16倍信息量,却保留了98%的关键信息。这种高效性使得在标记数据稀缺的情况下(如每个类别仅需150个样本),也能成功对87种作物类别及土地覆盖类型进行分类,而传统方法通常需要数千个标签

02时空AI大模型:

数实融合的城市智能引擎

维智科技作为国内领先的时空人工智能企业,自2017年成立以来一直专注于时空AI技术的研发与创新应用。

其技术体系围绕“时空AI+空间大模型”核心,旨在解决城市、商业等领域的复杂空间决策问题,实现数据驱动的数智化转型。

技术原理与核心架构

时空AI大模型的技术根基建立在时空智能这一创新概念上。时空AI的本质是以时间为“索引”,对多源异构数据进行时空化治理和融合,并借助知识工程与AI算法进行智能化分析,从而挖掘知识并辅助决策。

技术架构遵循多层次的处理流程:

数据时空化:将各类数据添加时间、空间和属性“三域”标识,使数据获得时空维度上的可计算性。这一过程通过建立数据时空化子系统,实现业务数据的时空化落图能力,包含时空化数据接入、清洗、处理和导出等模块。

时空图谱化:利用知识图谱技术,将时空化后的数据进行深度融合和关联,构建大规模的城市知识图谱。将复杂的城市空间转化为机器可理解的地图,系统自动把城市空间分成上亿的多尺度时空格网,每一块格网赋予各类多元标签。

图谱智能化:通过AI时空算法对时空知识图谱进行深度分析和挖掘,实现从数据到洞察的转化。该平台完整覆盖深度学习、时空知识图谱、多模态、NLP等基础模型,以及面向城市治理、金融、品牌、零售等的行业模型。

核心功能与应用场景

时空AI大模型的核心功能体现在其对城市和商业活动的深度赋能上,具体可分为以下几个层面:

城市治理与规划:在上海浦东“城市大脑4.0”项目中,提供了城市时空智能计算平台与委办场景智能化建设服务,构建以“时空数据智能平台、时空大数据资产、时空智能服务中台以及时空智能应用支撑平台”为核心的城市智能引擎新范式。

商业决策与优化:帮助门店进行经营预测,预判未来时段的人流到店和成交情况,助力商家提前进行供应链管理。与美宜佳合作打造的商业时空智能决策平台,从门点评级、销售预测、归因分析、运营优化和营销优化等方面提供了有效的业务决策指导。

元宇宙与数字孪生:打造上海首个4.1平方公里“张江元宇宙智能城市空间”,建立了政务、商业、文旅、营销等8大核心应用场景。其子公司维享时空作为城市元宇宙数字基座运营服务商,已多地建设“元城市”,如在成都春熙路打造“元游锦江·熙游记”元宇宙空间。

AlphaEarth和时空AI大模型代表了时空智能领域两种不同的发展方向。

AlphaEarth以整个地球系统为对象,专注于地球科学领域的全局监测与分析;而时空AI大模型则以城市和商业活动为焦点,致力于解决数实融合中的具体决策问题。

两者在技术理念上共享“数据-知识-决策”的范式,都以时空为核心索引,都致力于解决实际问题,但在目标尺度、数据来源和应用模式上存在差异。

随着数字技术与社会经济的不断融合,时空智能将在未来发挥越来越重要的作用。

两者会逐步融合形成多尺度、全覆盖的时空智能体系,为人类应对城市发展、气候变化和可持续发展等全球挑战提供更加强大的工具。

维智科技

原创“时空AI”技术体系,赋能政府、金融和实体经济产业实现“Data + AI + XR”驱动的数智化转型。

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原文标题:AlphaEarth与时空AI:时空智能的技术路径与未来趋势

文章出处:【微信号:gh_3f7c7c3e4ee1,微信公众号:WAYZ维智】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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