随着时空大数据与人工智能的不断发展与日益融合，我们在人工智能大数据应用领域获得了不少成果。未来，时空大数据与人工智能又该如何发展呢?

9月25日，时空大数据与人工智能技术高峰论坛在杭州举行。本次论坛将时空大数据与人工智能技术以及现代测绘地理信息融合，针对大数据与人工智能的相关理论、技术和应用等问题，交流最新技术成果，研讨未来发展方向，促进政产学研用深度合作。

中国工程院院士王家耀在致辞中说，此次论坛特别邀请了6位人工智能大数据应用领域的专家。希望通过这次论坛，把人工智能推动产业发展的作用发挥出来。“我们正处在大数据和人工智能的时代，站在二十一世纪新的起点上，我们要思考今后怎么发展。”

长安大学地质工程与测绘学院院长李振洪作了“多源遥感与重大地质灾害隐患早期识别——以川藏铁路重大工程为例”的报告。他讲到，对青藏高原上人迹罕见、人不能至、植被茂密且地质调查极难的地方的灾害进行探测，是当前尚需解决的难题。雷达遥感、光学遥感与其他调查手段(如LiDAR)在灾害隐患点探测方面具有互补性，多源遥感数据的综合利用，能有效提高地质灾害隐患识别的准确性、可靠性和完备性。

时间效率成为应对突发事件的第一要素，可传统的卫星遥感系统无法满足信息实时性，这该如何解决呢?珠海欧比特宇航科技股份有限公司董事长颜军就此作了“遥感卫星在轨智能处理系统”的报告。他讲到，鉴于卫星遥感的高时效需求，卫星在轨处理模式应运而生，从数据获取到分发至用户整个流程，时间能否缩短到一两个小时或者几分钟，这是大家共同追求的目标。从在轨智能处理需求及现状出发，他还详细地阐述了在轨智能处理系统的组成及设计。

时空大数据出现了问题谁负责?可否防范安全问题出现?南京师范大学地理科学学院教授朱长青在题为“时空大数据安全保护技术与应用”的报告中针对时空大数据泄密、盗版、侵权、无法追责、无法管控等问题，提出了含数字水印、安全控制、服务控制、内网控制、保密处理六大技术的内外防控一体化安全平台，能够实现时空大数据防爬取、防外泄、可追溯、可控制、可公开。

中科院西北生态环境资源研究院研究员张耀南作了“数据工程学建设与应用思考”的报告。他讲到，数据驱动将数据转换为数字经济的需求非常迫切，这就需要建立数字工程学这一新的学科体系来支撑将数据转换为数字经济的现实需求。在报告中，他全面阐述了数据工程学的基本概念、理论基础、研究框架、技术方法和应用示范。

中国人民解放军信息工程大学教授武芳在“地图综合的机器学习方法”的报告中讲到，在机器学习尤其是深度学习之前，他们做的大多数自动地图综合都是自上而下的约束驱动，但是有瓶颈问题，目前自动地图正从自上而下的约束驱动往自下而上的约束驱动发展。数据驱动的自下而上的知识发现思路，可用来解决自动地图综合中很难归纳与提取知识的瓶颈问题。

中科院合肥物质科学研究院研究员孟宪伟作了“基于张量的时空数据模型的构建与典型应用”的报告。他讲到，把时间和空间作为两个维度，可以构成三阶张量，用来分析时空数据中的一些物理特性和数学特性。张量模型是一个非常好的工具，目前已应用于道路运输、海洋渔业、军事运输等方面。

据了解，本次论坛由中国测绘学会大数据与人工智能工作委员会、河南省大数据产业技术研究院共同发起。见习记者　（陈旦）

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