IT技術進展與GIS發展展望-2018

IT技術進展與GIS發展展望-2018

近年來，IT技術取得了大量的突破性進展，主要包括六個方面，即大數據、GPU與XR、持續交付、區塊鏈、人工智慧、物聯網等，而雲計算作為已經大量使用的計算基礎設施，將會加速上述新技術的發展。GIS技術建立在IT技術基礎之上，IT技術的進展也必將推動GIS進入一個新的發展時期。下面具體說明：

1、Big-Data：大數據技術進入廣泛應用階段。

大數據技術主要解決數據層、模型層、應用層的大規模計算問題。以Apache Hadoop/Spark為主的大數據軟體生態已經成熟而且佔據了大數據技術的主流，已經大量用於生產級應用。2017年Spark推出了2.X版本，增強實現了DataFrame、Streaming、ML（機器學習）等重要模塊，超圖軟體在此基礎上擴展了空間數據的支持和空間分析、流數據處理、時空可視化模塊，將GIS從單機時代推進到了大型集群時代，並進一步開發了桌面GIS、移動GIS、WebGIS等軟體。大數據GIS平台已經成型，未來將進一步體系化、框架化，提高易用性，包括桌面、移動端和Web端App可以面向終端用戶，實現開箱即用。同時，隨著大數據應用的發展，需要持續培養大數據人才隊伍，包括Linux和Hadoop、Spark等Apache技術棧開發、測試、實施、設計、運維、支持高級人才，加強宣傳、培訓和技術支持能力建設。

2、三維技術：實時分析、實時視覺與VR-AR-MR發展。

GPU（圖形處理單元）/VR（虛擬現實）技術主要解決虛擬化、可視化、3D交互問題。近年來GPU技術發展驚人，計算能力突飛猛進，VR在硬體和軟體都已經成熟，廠商眾多，內容正在快速豐富之中。2018年，HTC、Magic Leap、Lenovo、Samsung、Sony等都計劃推出AR（增強現實）/MR（混合現實）設備。SuperMap 9D將體模型引入三維GIS，可以對三維空間實體進行實時空間布爾運算，BIM（建築信息模型）和市政管線等建立了典型案例。將來進一步與BIM、MR等結合，未來與無人機-服務系統-前端應用形成實時數據鏈路，從而加快BIM、規劃、市政等三維GIS應用整體方案建設，推動GIS進入全時空（CyberSpace）時代。

3、持續交付：容器技術、微服務、DevOps等快速發展。

軟體工程在互聯網和開源社區推動下取得了巨大的進步。DevOps的提出有助於解決基礎設施與持續交付問題，包括操作系統、容器、服務、代碼、版本、構建、測試、修復、交付、運維等軟體工程問題。基於Docker、Kubernetes、LinuxKit、Infrakit等的新一代IT基礎設施和項目開發、運維體系呼之欲出，並與雲計算基礎設施相結合，建設大規模、社會化的數據和計算服務設施。政府機構和企業、社會組織都應該著手建立可持續運營的大數據基礎設施，包括基於虛擬機、容器技術的基礎運營平台，軟體統一分發平台，積累知識棧和工具鏈，全面支撐應用系統、雲服務和項目的快速研發、持續交付、即時部署和運維管理。同時，安全、信任和可靠性挑戰嚴峻，加強安全機制與審計、知識產權和數字資產管理也迫在眉睫。

4、區塊鏈：雲計算向對等計算、邊緣計算、霧計算快速演進。

區塊鏈的本質是分散式架構，主要解決廣域連接、交易中的完整性、一致性、可信與保真等問題。隨著Web 3.0概念的提出，傳統的集群、分散式架構進一步向P2P發展。在邊緣節點計算能力增強以後，實現無中心的泛在存儲、智能合約和廣域集群已經成為可能。去中心化架構的共享計算在模式上已經取得成功，如IPFS、Cloudy、GOLEM，Filecoin、Gilgamesh，玩客雲等得到了大量使用者認可。基於區塊鏈架構的Bitcoin（比特幣）和Ethereum（以太坊）等迅猛發展，ICO快速增長，區塊鏈概念已深入人心，證明該技術模式極具潛力。GIS中的體系架構和數據存儲、應用模式也將從區塊鏈的分散式架構中得益，分散式時空資料庫、泛在編輯與一致性協同、無中心GIS應用、眾包地圖以及時空化的資產管理將有可能突破並有機會獲得快速發展。

5、深度學習：AI/ML/DL進入深化、融合、應用階段。

機器學習方法可以通過樣本訓練完成傳統的軟體編碼工作，有助於解決大數據場景下模糊演算法與智能分析、決策問題。2017年基於神經網路的深度學習在圖像處理、視頻識別、語音識別與合成、語言處理等方面取得極大成功。目前已有多個神經網路開源庫出現並廣泛應用，包括：Tensorflow、PyTorch、Caffe、CNTK、DL4J、BigDL等等。目前的深度學習訓練計算量非常大，主要採用NVIDIA的GPU晶元來完成，但是終端應用的計算量相對較小，可以在移動端進行，採用專用晶元更加有助於降低體積和功耗，目前已經有多個終端使用的晶元，如Nvidia的自動駕駛模塊、Intel的Movidius/Nervana晶元、Google的TPU晶元，中國的寒武紀、地平線、比特大陸也推出了相應的低功耗AI晶元，目前已經成功應用於智能攝像頭、人臉識別、無人駕駛、無人機等方向。機器學習仍然依賴於現有的軟硬體技術棧和系統架構，如雲計算、大數據、GPU、自動控制等等，可以很好地結合。隨著AI基礎軟硬體的突破，AI在GIS領域也將大有可為，如圖像處理、變化監測、智能視頻、SLAM、高精度定位、空間分析、模式識別等方向將能發揮重要作用。

6、物聯網：智慧城市與實時數據應用已蓄勢待發。

物聯網主要面向廣域聯網、數據採集、終端交互和智能控制。長期以來，低功耗計算、高精度感測、無線聯網和標準化是物聯網發展的障礙，但在2017年這些方面都取得了突破性進展。窄帶通訊協議標準LoRa、Bluetooth Mesh、NB-IOT等完成，技術走向成熟，硬體模塊開始大量出貨；5G和IPv6預計2018年將會開始大規模應用；而低功耗晶元和操作系統，如ARM生態系，Intel的Atom、Quark、Galileo、Edison、Up等，OS有Zephyr、LiteOS等都開始提供完整的解決方案；面向流式數據的大數據平台和方案也逐步成熟。這為智能建築、智慧城市、智慧交通、智慧物流、智慧農業、智慧水務等應用的發展鋪平了道路。GIS、BIM等與物聯網的結合將會帶來創新性的應用和更大的市場空間。GIS軟體廠商應積極加入生態鏈，遵循標準協議，優化流式數據服務流程、在線工具和開放框架，提供一站式解決方案。

除此之外，2017年微小衛星、激光雷達、立體攝像頭、點雲處理技術、無人駕駛、高精度定位與室內定位等技術也取得了重要的進展，地理信息的數據採集和成圖手段將會更加自動化、實時化，效率和精度都會進一步大幅提升，將會開拓出全新的應用領域。GIS與各種IT先進技術進一步融合，將催生更多創新的先進應用。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！