水務行業與空間數據測繪的聯系到底有多緊？可以給你舉個例子，要描繪一幅1:1的精準的城鎮供排水管網全域全息的水務地圖，空間數據測繪能力是前提基礎。從這一層面來看，空間數據測繪是對水務領域信息研判、科學調度、輔助決策的賦能。
下面，讓小編帶你專訪南方測繪集團北方總部總經理董亞欣，看看空間數據測繪與水務行業的跨界融合。
南方測繪集團北方總部總經理 董亞欣
問：您覺得測繪行業最難做到的事情是什么？
董亞欣：其實不僅是測繪行業，囊括空間大數據在內，組成了一個大的測繪地理信息產業領域。在這個大的領域下，南方測繪主要做裝備，包括硬件裝備和軟件裝備。
要說難，做哪個都不容易。但就測繪這個行當來講，尤其是裝備，最難的是要實現產業化的發展。我們通常會發現，市面上的技術種類很多，五花八門，但真正能夠對行業的發展起到作用的很少。如果能夠將這些技術變為產品，讓它逐漸成熟并推廣出去，在應用中不斷完善，切實給行業帶來生產力的驅動，創造價值，這就是產業化的過程。目前，我們主推的無人機操控綜合解決方案的生產，是一個包括軟硬件生產，包括三維激光、移動靜態和機載的各種類型研發的系列工程，是從產業化的角度考慮如何提高效率、如何穩定性能、如何使用便捷、如何大范圍應用，我認為這是比較難的一個環節。實現產業化發展對于每一個行業來說都是非常關鍵的，而目前似乎被炒得很熱的無人機市場，特別是測繪類無人機市場尚未形成一個自覺生產的產業化發展狀態，能夠讓它既好使，又實用；既便宜，又低門檻。
問：既然您提到了最難的是實現產業化。那就測繪行業而言，要實現產業化最關鍵要解決的問題是什么呢？
董亞欣：有幾方面因素。要實現產業化并不能一蹴而就，這是一個過程。所以，第一，要有一個能支撐產業化發展所需的成熟的技術團隊，把軟硬件基礎技術做扎實了。第二，要有一個“試驗-再反饋”的磨合過程，尤其是對于系統性的設計工作。設計本身就是一個反復修正的過程，系統的軟硬件有哪些不符合市場需求的，功能不太完善的，就需要在不斷的實踐中，在具體的用戶需求中，在嘗試和磨合的過程中，將相應的市場需求信息再反饋到產品設計環節進行修正加工。但要真正做到上述第一點與第二點的充分有效融合，很難。因為評判技術水平高低的話語權威性在哪里，而市場反復磨合的土壤又在哪里？這就產生了第三個問題，要有足夠強的業務能力，或者說是商業拓展能力。延展的觸角足夠深入，延展的空間足夠廣闊，就能夠有足夠深厚的土壤提供技術研發設計的反復校驗、反復磨合、反復迭代，如此堅持三年五載，就很可能會成為強有力的、廣覆蓋的制造工廠，具有成熟的市場產業化運營能力，獲得足夠多的市場話語權。
問：您剛才談到的第二點“磨合”，互相磨合的階段。在這一階段，可以理解為是一個適應性學習的階段。那么結合強調動態學習能力的云大數據，空間數據測繪在整一個市場行業的應用前景如何呢？
董亞欣：有的時候還不僅是前景的問題，就像“空間大數據崛起”這個會議主題選得很好，因為這是一個大的主流趨勢方向。云大數據，對地理信息測繪來講，有一個相對應的大數據邏輯概念，那就是空間大數據，空間數據測繪。很多時候，或許我們會覺得“大數據”這個概念很虛，因為很多人只把“大數據”作為一個概念進行渲染，拋概念、貼標簽，把“大數據”這個標簽貼到了產品的外殼上，實則還是兩張皮。
以往說測繪對空間的感知就是場景的二維坐標描繪。而現在對空間的感知是可視化的、三維的、立體的、多要素的、多屬性分析的泛在物聯。這是一個什么概念呢？通過智能化無人機的多維測算，從不同角度、不同時空進行數據采集，延展數據采集的時間維度和空間立體度，包括三維點源，包括位置服務，從以往幾百TB上漲到PB級的數據量，每一個人，甚至每一個時間點上的人，都有上萬條信息標簽與之相對應。那么，對于地理信息領域而言，這些高緯度的數據代表著什么呢？大數據實則是背后更多信息內容的傳遞。以往對房屋的描繪是只測試一個房子的四個角，而現在是立體的、三維的、內外部紋理的綜合測繪，傳遞出了更大的信息量，也提出了更高的要求。主要體現在以下幾個方面。
第一，軟硬件設備能否承受得了海量數據的處理。這不僅是采集速度要求的范疇，還包括采集樣本質量要求的范疇，采集資料信息的使用正確性要求的范疇，這就是對測繪人提出的要求，也是對與地理信息測繪相關的系列業務提出的要求。這是一個行業發展的先決條件，如果沒有技術支撐，無法采集到多維的有效的數據，就更談不上大數據了。
第二，要解決數據怎么用的問題。在使用地理信息空間技術對數據進行多維度的采集之后，怎么用好這些數據呢？從一個點和一億個點，大數據的少與多，并不只是數量上的變化，而是一個從量變到質變的問題。從軟件數據存儲到數據分析、數據處理、數據轉換，這是通過算法平臺在積累問題解決能力的質變過程。只搜集數據，而不考慮怎么用的問題，實則不能催生數據的質變。現在，我們利用數據做人流分析、做三維空間分析，這是在軟件功能上實現產業化良性發展狀態的數據應用。
第三，業務延伸需要有扎實的基礎結合。我們說，越在產業鏈的前端越窄，越到產業鏈的后端越開放。這是因為在大數據搜集和層級疊加分析的基礎上，會發現有很多業務邏輯延展的可能，從幾個圖層的疊加中可能會得到無數個思考的線索。但如果在數據有效采集和過濾的窄的環節都沒能落實，對所獲取的數據量能使用到什么程度都不知道，那就更不用說廣泛的大數據應用了。真正扎實的把數據窄處理與寬應用的結合做好做細，我覺得空間大數據就真的崛起了。
問：最后想問您一個跨界融合的問題。水務行業的管網gis系統，與地理信息測繪的吻合度是非常高的。那么，您覺得對于水務領域、物探測繪領域和云大數據領域，這三者融合的關鍵是什么呢？
董亞欣：說到水務領域，我們現在也有很多的業務接觸。譬如利用高精度的位置服務解決水管網的布線問題、壓力調試問題，其實這是一個大范圍應用的領域，燃氣管網和水管網，這些城市管線都是具有共性的，并且與大數據應用也是強相關的。我們曾經給北京燃氣、北京排水集團、還有其它一些自來水公司，進行地下管網和市政管網的錯綜復雜的布線規劃。比如說，有一根地下燃氣管網，邊上相距10公分，緊挨著一根水網，如果在挖掘水網的時候，對地下管線布局的物探測繪不精確，就會很容易誤掘到燃氣管網，而造成燃氣泄露事故。所以，需要引入高精度的測繪技術，引入現代空間信息大數據理念，對水務管網進行數字化、信息化的管理，精準管理、精準定位、精準檢修。具體是在哪個位置的水務管網發生了異常運作的情況，需要實時記錄異常數值，需要實時對異常數值進行應急研判，需要及時定位定時派單檢修，需要實時反饋檢修人員的具體檢修監督情況。從位置信息服務到輔助決策服務到人員管理服務到信息反饋服務，這是水務領域、物探地理信息測繪領域和云大數據領域融合的系列工序。
同時，基于空間位置信息和專業化的信息系統，是需要在無數的管線數據中進行數據的篩選與加工。譬如對于城市排水工作，在突發城市洪峰時，難以尋找到管網的爐箅子，難以判斷哪個地方該排，哪個地方更急。這都是大數據應用的范疇。那么，通過高精度的地理信息測繪系統，可以提供精準的位置服務，發現哪一處下水管堵塞情況嚴重，哪一個地方需要掏爐箅，哪一個地方的水需要往外排，排到哪里去，這不僅是一個點的問題，而是整個城市的大數據信息化管理的范疇。通過空間數據搜集與分析，給各行各業提供空間信息的支持，提供智能化大數據的分析，從而輔助和優化決策，這是我們努力的大方向和初衷。
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•文字整理/編輯：蔡睿智
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