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Satellogic:拉美航天抢滩中国 | 航天创企之2018②

胡月童 明升88网2018-12-18 12:39:21

摘要: ① Satellogic,2015年、2017年分别获得腾讯A轮、B轮的投资;② 明年将在中国至少发射15颗卫星;③ 将与腾讯展开更多合作,智慧城市是较为明朗的方向。

  美银美林集团曾在报告中称太空投资是最后的投资领域。在这块最后的土壤上,腾讯曾在海外出手5次,其中最近的2次,投的是同一家公司。

  11月,这家名为Satellogic的卫星服务企业宣布成立中国办事处,随后将成立中国公司。成立于2010年的Satellogic,总部位于阿根廷,在2015年、2017年分别获得腾讯A轮、B轮的投资。

  Satellogic计划通过建立超过200颗卫星的高分辨率遥感卫星星座,利用机器学习等自动化处理手段,为用户提供地表监测和分析服务。Satellogic自主研发的卫星重约35kg,包括1米分辨率的多光谱和30米分辨率的高光谱载荷。截至目前,公司已发射包括实验星在内的8颗卫星。

Satellogic:拉美航天抢滩中国 | 航天创企之2018②

Satellogic团队

  “难啃”的中国市场

  海外商业航天创企虽多,但在中国设立分公司的并不常见。特别是商业遥感领域,在对遥感数据的直接需求下,中国的数据销售方式和公司商业模式较为固定。已拥有近200颗卫星的美国Planet公司,设有亚太区分公司,在中国仍是通过代理商进行数据和技术服务。

  此前,Satellogic在国内有两层关系,一是作为投资人的腾讯,另一个卫星发射服务方长城火箭公司。腾讯在为Satellogic带来更多关注的同时,也为Satellogic推荐了中文名称。

  Satellogic此番进入中国不难理解:国内商业遥感发展数年间鲜有寡头,仍有很大的市场机会;得益于近三年商业航天的快速发展,商业遥感再次具有活力;腾讯的注资让Satellogic得到更多曝光与合作机会。

  Satellogic中国市场总监肖振强告诉明升88网,现阶段在中国具体业务主要有两方面,一是专属卫星星座定制,另一个是遥感综合服务。

  定制卫星星座并非新概念。2005年,由北京市科委主持的“北京一号”小卫星成功升空。作为北京市遥感应用数据库的重要组成部分,“北京一号”主要为北京市城市规划、生态环境监测、重大工程监测、土地利用监测和北京奥运会提供服务。

  虽然此后出现了多个以地名命名的遥感卫星星座,但专属星座定制并非简单冠名,其核心在于提供专属服务。

  和“北京一号”不同,一般情况下,Satellogic并不会为客户定制独立的星座。而是在Satellogic星座基础上,优先保证用户定制区域的数据获取。肖振强介绍,Satellogic不是卫星销售公司,定制业务需要平衡自身遥感卫星星座能力的建设和用户需求;相对于先前的卫星定制,Satellogic的专属星座定制模式在时间、成本、风险控制等方面为用户提供了更多保证。

  虽然不同定制模式最终可以提供价值的都只有数据,但国内公司特别是政府对定制卫星星座的所有权有很大执念。换句话说,是对星座的名字有很大执念。面对中国市场的巨大机会,Satellogic为中国用户开放了更多权限。

  Satellogic并未公布定制星座的价格,但定制服务的本质是提前行使数据盈利能力。目前,Satellogic仍在星座建设初期,数据盈利能力不高,但通过这项定制可大大提升可售数据获取效率,并确保运营初期的回报。肖振强透露,Satellogic明年将在中国至少发射15颗卫星。

 

  遥感能力够用了吗?

  在遥感服务能力是否足够的问题上,仍有两派意见。有人认为目前遥感卫星已经足够,高分系列、资源卫星和一些商业小卫星每天不间断生产大量遥感数据,但利用率极低,卫星成本巨大难以盈利。也有人认为现在遥感卫星服务能力远远不够,在实际应用中需要更多卫星提供更强的服务。

  2008年,周成虎院士曾做过初步估计,我国民用遥感科学数据的存档数据量超过630万幅,总存储容量超过660TB,覆盖全国陆地及海域,以及周边国家和地区1500万平方公里的地球表面,但是这些数据的利用率很小,产生的价值也很少。据BRYCE统计数据显示,2016年全球对地观测市场规模仅为20亿美元。

  但是遥感数据存量、价值和市场规模并不能反映真实的市场需求。从需求角度看,遥感能力并不足够。肖振强介绍,在跟很多地方政府和企业谈遥感服务方案时,他们希望达到的场景,绝不是说一年1次或2次。

  不可否认,在高频覆盖需求下,遥感仍是目前最好的解决方案。除了高分辨率卫星重访能力的限制,遥感图像自动分析能力也是制约遥感发挥价值的重要因素。

  随着AI技术在遥感领域落地,遥感价值或将得到充分挖掘。此前,阿里巴巴已与山东省淄博市国土资源局合作,利用AI技术自动实现遥感影像分析和比对。在全球遥感影像智能分析大赛DeepGlobe上,阿里达摩院联合高德团队研发的卫星遥感影像AI分析系统夺得两项冠军。

  商汤科技推出SenSeRemote遥感影像智能解译解决方案,引入深度学习技术提升遥感数据的自动化处理、分析能力。商汤科技称该方案的像素级解译分类精度超过95%、目标检测准确率优于98%。

  Planet公司也在不断将人工智能、机器学习等技术用于影像上,以提供增值分析服务。亚太区副总裁尚卡尔曾告诉明升88网,基于其云平台,Planet可在8-24小时内判定和定位非法船只。

  Satellogic在西班牙巴塞罗那设有数据技术中心,目标是以全自动化的方式自动提取卫星遥感影像的信息,并进行自动分类、变化分析、趋势预测,在数据处理和分析方面补充应用短板。

Satellogic:拉美航天抢滩中国 | 航天创企之2018②

Satellogic遥感图像分类

  面对来自卫星企业和AI公司的双重竞争,肖振强认为,对用户来说90%和95%的AI分析准确度并没有本质区别,剩下的部分都需要人工去做,遥感数据的及时性和一致性或许更重要。

  进入中国后,Satellogic将与腾讯展开更多合作,目前来看智慧城市是较为明朗的方向。肖振强表示,当真正可以达到1米分辨率、重访周期1周甚至1天的数据时,智慧城市方面将会拓生出来非常多的应用,同时在商业应用方面也将出现更多的需求。

  和同年成立的Planet相比,Satellogic目前的业务进展并不突出。但在中国这个市场,Satellogic试图以更高分辨率的遥感数据和新模式创造机会。但能否在中国实现新的遥感数据销售方式和商业模式,还有待时间检验。

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