12月6-7日，由哈爾濱工業大學（深圳）、清華大學國際研究生院、CSDN、嵌入式視覺聯盟(USA)聯合主辦的“2019嵌入式智能國際大會”在深圳成功舉辦。本次大會邀請40多位來自全球的學術界、工業界、投資界的AIoT范疇最有影響力的科學家和企業家，環繞AIoT的熱點應用和焦點，向大眾展示了嵌入式人工智能的發展前景，是頗負盛名的行業大會。
微眾銀行人工智能算法專家侯鑫受邀參加大會，虛擬主機，重磅發布了微眾銀行AI團隊衛星在軌計算相關布局，并發表了《遙感影像的在軌計算在資產管理中的應用》的主題演講，通過實際的案例講述了遙感影像的在軌計算的概念和意義，展現了微眾銀行AI團隊在“AI+遙感”助力資產管理領域技術新突破。
商用衛星產業及周邊發展空間巨大
隨著航天技術的成熟，遙感衛星體積減小，成本降低，發射數量大幅增加，數據傳輸技術也越來越成熟，可以達到對地球監控遙感影像小時級別的更新。未來5年，商業衛星將占比70%，這預示衛星產業及周邊產業有著極大的機遇。2015年，國家積極鼓勵民營資本進入商業航天，隨之而來的是一大批國內的航天企業如雨后春筍般涌現。但目前國內AI技術應用于商用衛星還在發展初期，香港服務器，面臨不小的挑戰。
在軌計算攻克時效和功耗難題
在遙感圖像應用中，衛星拍攝的遙感圖像一般是通過離線傳輸的方法發送到地面，然后在地面進行數據的處理和分析，這中間存在了3小時的滯后時間。如果要縮短這段時間，達到數據的實時性，最有效的方式是將算法搭載到衛星上，直接在太空中進行數據處理分析。但小衛星整體的功耗一般在100W以下，能夠給到遙感算法芯片功耗低于30W。那如何在這樣一個功耗要求下運行AI算法？針對這一難題，微眾銀行AI團隊提出的“衛星在軌計算”解決方案有著重大意義。
以微眾銀行AI團隊在原油儲量監測上的成果為例，世界范圍內油罐數量的統計、受損或修復程度的評估以及可用油量的預估都影響著石油這種特殊物資的價格。特別是在量化交易場景中，實時的油價指標也是資產管理和價值投資中一個重要指標。因此，為了準確估算世界范圍內原油儲量，進而與價格預測關聯，為大宗商品期貨策略等提供參考，微眾銀行AI團隊所搭建的基于人工智能技術、由另類數據驅動的新一代智能資管系統——微眾·攬月平臺開啟了原油儲量監測的項目，目前已完成黃島、舟山和湛江3個地區超過3000個油罐的監測。通過實地考察的驗證，攬月平臺對每個油罐油量的估算可以達到94.7%的準確率。這個算法經過優化可以移植到一塊20W功耗的開發板中，并且每個油罐的油量計算耗時限定在40ms以內，這大大降低了耗能和耗時，對未來真正實現衛星搭載AI算法在太空軌道上進行實時分析提供了重要條件。
全面、實時、客觀，打造多場景解決方案
基于在低耗能算法上取得的巨大突破，微眾·攬月平臺已成功將這種算法解決方案運用到多個應用場景。
1）路網密度監測：區域內路網密度可用于衡量多類區域宏觀經濟指標，構建路網密度指數，為城市規劃、扶貧脫貧評估等提供參考；
2）車流量監測：分析城市內大型商超、工業園區、文娛設施、交通樞紐等經濟體車輛狀況，為相關企業的經營狀況評估、城市發展規劃等提供決策參考；
3）機場流量監測：機場的航班飛機數量、型號等信息，對評估機場、航空公司等的經營狀況有重要參考作用；
4）洪澇災害、病蟲害定損：基于多時相的衛星遙感影像，定量分析各類氣象災害、農業病蟲害受災情況，為保險核保、定損等提供參考；
5）作物種植面積監測：基于多光譜衛星遙感圖像分析，識別和監測不同類型農作物和種植面積，為農產品期貨投資策略、國家糧食產量預測等提供參考；
6）區域夜光影像監測：構建區域經濟指數，進而量化宏觀經濟發展趨勢，為制定區域政策、區域投資策略等提供參考。
7）光伏電站檢測：通過深度學習算法從衛星圖像中識別光伏電站的位置和面積，監測中國新能源走勢，為相關投資者和政策制定者提供決策參考。
微眾攬月平臺在軌計算已經進入到搭載衛星論證測試周期，這是微眾銀行布局衛星在軌計算的重要里程碑，將助推遙感與智能資管進一步融合發展。正如微眾銀行人工智能算法專家侯鑫所言：“現在的航天就像500年前的大航海時代，存在很多不可能的設想等待我們去實現，我們希望借力AI去做成這些事。”
