20世纪中叶，是人类历史上第一个太空探索的黄金时代。人造卫星升空，第一艘载人宇宙飞船升空乃至阿波罗登月，在这些宏大历史叙事的耳濡目染下，也开启了一代人对太空的想象和开发。
然而，尽管人类在讨论开发太空资源贡献了无数观点，距离阿波罗登月计划60年过去实际取得的进展微乎其微。相比太空发电、月球采矿、开采小行星资源等构想，卫星遥感技术的长足发展，正在反哺社会。
一、卫星遥感技术步入蓝海
年，美国发射第一颗陆地卫星，正式开启现代意义上的航天遥感时代，经历半个世纪的发展，卫星遥感技术已经成为一项应用广泛的高科技。
历经早期的巨额投入后，目前，全球普遍重视卫星遥感技术对社会经济建设的推动力和决策可靠性，卫星遥感应用产业稳步增长。
随着遥感技术更迭、遥感卫星公益性用途被挖掘后，拓宽了遥感卫星的商业应用价值，也吸引了商业资本进场，推动了全球遥感产业的商业化进程。据前瞻产业数据显示，年全球遥感服务市场规模为.8亿美元，到年将达到.2亿美元，5年间市场规模年复合增长率为15.14%。
与国外相比，国内遥感应用产业起步较晚，在商用化具备巨大增长潜力。年，中国遥感卫星的商用化率仅为21.4%，与全球48.0%商用率相比有较大发展空间，尤其在数据应用上存在巨大潜力。受数字经济推动，国内互联网、金融、通信、安防等产业的大数据应用更为成熟，催生了智能风控、智能监管等庞大的数据场景应用需求，对数据完整性、可用性、丰富度层面存在旺盛的需求。
公开数据显示，年7月，贵阳大数据交易所累计交易额突破4亿元，另据国际数据公司IDC报告显示，我国产生的数据量将从年的约9.4ZB增至年的48.6ZB（1ZB≈1万亿GB），数据交易迎来战略机遇期。而卫星遥感数据具有可追溯、全面、客观、高频等特征，是与国内企业需求匹配极高的优质数据，过去向国外采买遥感数据交易日益频繁。
然而，和国内应用遥感数据的强烈需求相对应的是，国内遥感影像数据下游应用存在明显短板。
简单来看，卫星遥感产业结构可以分为硬件层、数据层和应用层。以产业更为成熟的美国为参照，卫星发射配套设施、卫星遥感系统等硬件层，我国正在加速追赶，且差距缩小，应用场景也较为接近，其中差异最大在于数据中间层。美国采用统一的遥感卫星数据资源购买单位、更少商用技术参数限制及政策扶持，实现了商用遥感产业的快速发展。
对比之下，国内对于数据频次要求的提升，需要将多源卫星数据整合使用，但由于传感器的的差异，卫星遥感影像数据上存在格式、分辨率、解析方式的差异，难以低成本高效利用。而在高分卫星数据开发上，应对高分辨率影像所承载的庞杂的信息量，数据分析和提取难度呈指数级提升，且在AI应用中，如果无法精准地分割影像，出现重叠、错位等误差都将让数据可用性大打折扣，更何况在动态数据分析下，瞬时响应海量数据提取和数据流传输，都对计算性能提出了极高要求。
技术问题，最终也在技术发展中得到解决。近五年来，随着卫星数据成本下降、AI和云计算技术提升、国内应用市场繁荣，加速了遥感影像数据的商用化进程。
据忧思科学家联盟（UCS）统计，中国遥感卫星发射数量逐年增加，年共有52颗各类遥感卫星发射入轨。截止年7月，中国共有颗遥感卫星在轨运行，其中民用、商用遥感卫星数量占比超过60％，可用数据资源日益丰富。
同时，卫星遥感数据更易获取，成本更低。自年，美国地质调查局(usgs)宣布免费开放地球资源卫星档案后，越来越多的国家加入其中，国内政策先后推出《促进大数据发展的行动纲要》、启动“地球大数据科学工程”，积极推动数据开放共享。年，全球对地观测数据共享量达到5PB（=GB），同时卫星数据更新频次也大幅加快，从10年前的2-3个月/次变为5年前月/次，再到现在每天/次，其直接结果是获取卫星数据成本由数千元降至数元、数分，为大范围商用提供基础。
伴生遥感数据质量、数量的提升，国内的数据处理能力也在快速发展。5G、云计算和AI的技术提升和广泛应用，正加速数字溢出。其中5G强化云端算力并借助边缘计算，解决了4G的网络带宽、终端与中央数据延迟等问题，云计算、公有云等则实现了算力资源规模化的整合，而在AI视觉识别上也搭建了深层神经网络。这些技术的突破，有效解决了海量数据分析、实时传递，更能满足海量遥感影像数据的精度、实时渲染等，成为培育遥感数据平台的沃土。
二、遥感数据平台闯入无人区
放眼全球，在太空数据平台层发展较为成熟的当属GoogleEarthEngine平台。国内也出现了阿里达摩院AIEARTH、商汤SenseEarth等平台，两者更聚焦于遥感数据的分析和应用，也更偏向产业链中的应用层。
结合上文分析和国内产业格局来看，适于数字经济发展的更底层关键在于能否提供有价值的遥感数据，意即数据处理平台，在这个尚无前人的领域里，出现了头号探险者——佳格天地。
面对复杂、格式不一的多类卫星影像数据，佳格天地独创完整的数据处理系统，夯实了人们从太空读懂行业的基石。
年，佳格天地由原NASA科研团队创立，多年沉淀和长期布局形成了极强的数据采集处理壁垒。在佳格的数据平台中，其先由GAGOMill系统，将数百颗卫星累计30年的遥感数据进行时空融合，转换成为高频、高质量、标准化、时效强的可应用数据，便于快速调取；再由GAGOEngine实现云端的分布式运算和分析，建立柔性开发模型，不断迭代优化，最大层面的复用极大节约了开发成本；完成这些步骤后，佳格天地还通过GAGOGL输出可实时渲染的时空数据，一改二维图片的显示效果，提供了更灵活转换的数据应用体验。
完成遥感影像数据的初步清洗、转换后，仅仅是构建了数据基础，距离数据应用还需深度学习，建立行业知识图谱，实现遥感数据与行业需求之间的匹配。对此，佳格天地打造了GAGOAI系统，不断积累数据模型，智能读取卫星影像，其独有的非特定分析技术能够有效识别无明显特征的物体，在土地、农田、工程、物流识别应用中明显优于Face++、商汤等平台。
技术应用在具体场景中才有实际价值。因此，佳格天地立足底层数据，既注重技术也注重理解行业，其不断深挖垂直领域需求，积累行业经验，以求提供最优解决方案。据佳格天地创始人张弓博士介绍，佳格天地通过卫星影像了解全国风场分布和实时变化，进而可以辅助国内风力发电建设、楼宇风险防控等。
（基于GagoAI的建筑物自动识别提取）
在佳格天地的众多案例中，其综合动态数据和实时数据的应用场景和周期，将第一个场景切入农业信息化，推动了中国建设数字农业的时代使命。
第一个场景选择农业，是时代与行业特征的协奏。无论是民族特征还是国家战略，三农问题已成为政府的首要关切，如张弓所言，发力数字农业是当代的使命和必然。另一方面，农业信息化存在巨大的改造空间，同时对于尚处在早期发展阶段的佳格天地而言，现有数据和技术在农业中应用成本最低、见效最快，最容易产生规模效应。
尽管如此，农业是一个影响因素多、结构复杂的生产部门，仅技术从何落地便是一大难题。初创期，张弓只能深入田间地头了解农业痛点，以求更精准地发挥佳格天地的数据价值。日积跬步中，佳格天地逐步形成了一系列应用：针对苹果产量最关键的花期推出防冻害预警、上线春播稳产大数据智慧平台。这些经验积累，让佳格天地能够统计国内种质资源，摸清了农业资源的家底，进而打造耘境平台，让农业生产者可以随时随地了解天气、农作物生长而进行安排，降低成本的同时增产增效。
完成农业场景验证后，佳格天地还进入了农业保险场景，继而在多个领域加速落地，形成了多元的跨行业解决方案，其中金融场景最为典型。
不论是银行还是消费金融公司、互联网小贷公司等其他金融机构，在相似的底层业务逻辑下，金融机构普遍有风控、资产评估的需求，也是发展金融科技的重要驱动力。目前，国内大数据风控主要有传统银行、互联网金融，但受国内数据孤岛、数据标准不一等问题，往往存在数据真实度低、维度缺失、信息反馈周期长等问题，数据上差以毫厘，风控上则谬以千里。
而佳格天地所提供的卫星遥感数据，极大地丰富了投资决策的高质量参考信息。在与行业头部招银理财合作中，其不仅能提供更可靠更客观的时空数据，而且太空维度的高精准数据也丰富了招银理财的信息源，以更低的成本，更准确地完成资产评估、资产监控。
更值得注意的是，两者深度合作，创新了一系列金融指标，拓宽了遥感数据的价值空间。去年后疫情经济复苏，推出国内首只以夜光策略编制的债券指数“中债-招银理财夜光策略国开行债券指数”，旋即8月发布中证招银理财夜光ESG指数辅助企业ESG评级。两大指数以区域夜光亮度及时反应开复工情况，更准确把握经济复苏脉象，因此指数上线以来备受行业
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