随着科技的发展速度越来越快，人们对于地球的探索和研究也越加深入。卫星影像成为了人们可以直观了解自己生存空间的方式之一。DigitalGlobe作为地球影像及高级地理空间解决方案的全球领导者，在过去的十七年以来，存储了高达100PB的地球卫星影像。
这不仅需要高昂的维护费用，同时占地巨大。据DigitalGlobe中国区销售负责人宋常青介绍，DigitalGlobe的数据存储可以用“车载斗量”来形容。在与亚马逊合作的数据“云存储”项目中，亚马逊不得不将AWS Snowmobile卡车，也就是“车轮上的数据中心”，停放在DigitalGlobe位于科罗拉多州威斯敏斯特的总部，这是AWS Snowmobile首次在客户公司场地运行，双方的技术团队为了保障数据能够以最优的传输速度和不间断的运行进行了大量的性能调校和协作。但是即使如此，在2017年的第一个季度，也仅传输了5400万个文件。
近两年的DigitalGlobe可以用“动作频频”来形容。
首先是巩固其在卫星影像采集领域的领先地位。2016年底，DigitalGlobe成功发射 WorldView-4 卫星，这是该公司所发射的第七颗，同时也是行业最先进的一颗超光谱、高分辨率商业卫星。这颗卫星的成功发射将DigitalGlobe的30厘米卫星影像收集能力提高了一倍以上，并将不断为其图像库存储更新的地球影像。其储存容量可达到80PB，能够保存过去16年间所拍摄到的地球影像。
其次是完成了对The Radiant Group的收购，大大提升了其先进的地理空间专业分析能力。据宋常青介绍，该公司的业务规模虽略低于DigitalGlobe，但是拥有700多名员工，主要服务对象是美国政府，是一家提供数据服务的公司。
第三，与亚马逊合作建设数据平台。宋常青表示，在过去两年中，越来越多的客户和合作伙伴已经逐渐向公有云的模式转换，这使DigitalGlobe可以直接将数据传至亚马逊云服务平台的S3存储服务，而不再需要通过FTP或寄送火线驱动器。目前，有350多位开发人员正在DigitalGlobe的GBDX平台上构建新的应用程序和机器学习算法;此外，公司最近拓展的服务部门也正在使用大规模的算法和分析程序。公司向GBDX平台提供的图像越多，GBDX算法产生的结论质量就越高。
至此，DigitalGlobe的转型方向已明确，公司架构也由单一的卫星影像生产部门，增设了平台和服务两大机构，实现“三足鼎立”的新架构。
除此之外，在今年初，全球通信和空间信息解决方案领先供应商MDA公司全球通信和空间信息解决方案领先供应商MDA公司联合DigitalGlobe发布消息称，双方已达成最终合并协议。根据协议内容，MDA将采用现金加股票的形式以每股35美元的价格收购DigitalGlobe。该交易对DigitalGlobe股权价值的估值为大约24亿美元，企业价值估值为36亿美元，包括承担DigitalGlobe 12亿美元的净债务。交易已获得两家公司董事会一致批准，预计将在2017年下半年完成。
此次合并将整合MDA和DigitalGlobe各自在太空相关领域的优势，联手打造出一家更强大的企业，在全球的地球观测和地理空间服务市场为用户提供完整的端到端空间系统、地球影像和地理空间解决方案。同时将形成全套的太空相关领域的服务能力包括通信与地球观测卫星和机器人技术、地面卫星接收站、集成于一体的光学和雷达影像，以及先进的数据分析处理能力。除此之外，合并后的公司还将重点发展云服务，帮助全球的商业及政府客户更快速、更高效的获取地球上发生的各类动态信息。
采访节录
泰伯网：我们看到包括DG在内的卫星公司近几年发生了很多变化，您是怎么理解何种变化的?
宋常青：我曾在互联网行业工作多年，之后转入DG工作。最直观的感受是，你需要不断的学习，因为这个行业的技术在不断的更新。不断的有新技术和产品从不同的公司被研发出来，所以变化是一种常态。
拿DG来说，我们从成立之初就一直处于行业领先地位，不断的在创新，从前人没有做过的事。比如最早的商业卫星，影像分辨率从最早的亚米级到50厘米级，再到30厘米级，都是我们第一个做出来的。
这个领域不像互联网领域发展的时间那么长，有更多的公司和成熟的技术。很多人认为地信信息是相对偏门的领域，这种说法在一定程度上是对的。但是我认为这个行业的空间还很大，需要更多的公司和人才加入才能真正的发展起来。
泰伯网：你认为DG与其他美国公司的区别是什么?近年来有哪些变化?
宋常青：我的感受是技术的独特性和先进性，这在我以往接触过的公司中是没有的。
我是DG的第一位中国员工，近几年我们逐渐在扩张。当然这也与我们的销售策略有关。我们全球只有2000名员工，不像IBM或者惠普。但是对于中国区市场的重视程度在逐年增加。我加入DG接到的任务就是不断的拓展新的用户和领域，我们的经营策略也一直围绕着这个核心在运转，包括我们在中国的行业布局、合作伙伴的拓展和市场的开发。
泰伯网：DG的整体核心业务还是影像为主?还能这么说吗?
宋常青：影像是基础。但是从两年前，DG已经分成三个大的事业部：一个是影像，即传统意义上认为的DG卫星采集的图象在中国市场销售的数据，这只是我们三个事业部之一。我们第二个事业部新成立的叫“平台”，第三个叫“服务”。有三个这样的事业部在同样一个层级上，在公司组织架构上是这样的，有对应的部门。
这个设想在我刚加入的时候就已经具备了雏形，当时的雏形现在看可能相对简单，就是把我们的影像放在一个网络的平台上，可以在线访问在线订购。我们的影像不是原始数据放上去，而是经过处理的影像，便于通过网络展示可以给用户做接入的方式，当时就有了。但是还没有包装成一个产品，我们后来有了根据这个来的产品叫基础地图，这是把它产品化的一个东西，把在线影像的提供方式正式变成基础地图，把它标准化，有标准定价，定义成不同的接入的方式，包括有不一样的相应的价格，同时符合OGC的标准，便于跟行业主流的软件做集成，这也是后来才有的东西。
泰伯网：你对空间大数据的理解是什么?
宋常青：实际上大数据不仅仅局限于遥感影像，这里面可能有经济的数据，有人文的数据，有其他的矢量的数据，有其他各种各样的数据。我们通过我们的服务部门，包括自己的技术手段，我们也集成这样的地理信息之外的但是跟地理信息相关的数据，把它集成在平台里面，这才是大数据。
只有你自己的数据不叫大数据，从我们产品定义来讲可能多了这几块内容，再更广泛的说实际上从大数据的发展是更让人有想象空间的一个发展，这里面可以结合新的技术，包括机器学习，深度学习，可以结合更多的各行各业的一些信息在里面，实际上是非常有想象空间的发展方向。
泰伯网：你怎么看深度学习的能力和我们原来的空间大数据的结合?
宋常青：我们曾接过这样一个项目：在美国，房屋是否有游泳池是区别房屋等级的一个标志，保险公司和税务机构以此来估值。我们的任务就是在很短的时间内最大范围的精确具有游泳池的地产。传统的方法是人工采集，再统计收集。这样做的好处是信息比较准确，但是耗时耗力，成本高，且很难规模化。采用机器学习的方法处理则可以解决上述问题，但最大的问题是不准确。
我们找到一个两全其美的解决方案，就是使用众包平台，通过大众的力量达成任务目标。通过它，我们把在澳大利亚奥德莱德(音)的卫星影像通过众多平台发布，然后让这些机器做表示，有游泳池还是没有游泳池，就这么两个选项，在很短的时间内就找到了这个范围内的有游泳池的地产。再把找到的数据通过深度学习的技术设定为样本培训机器的算法，通过神经原访问技术，可以通过样本的分析找到人并没有告诉它规律的东西，从而使最终的结果产生一个准确的判断。
泰伯网：我想您经常跟美国的同事交流，他们有没有谈到空间大数据在美国的应用水平?你在中国也接触到包括国土各个领域的客户，包括深度学习他们对这个概念接受的程度怎么样?
宋常青：这个问题很难回答。不论是人工智能还是深度学习，机器学习都属于新兴技术，大家都在摸索，因此很难比较中美的发展差异。
我们的很多潜在合作伙伴或者客户对于机器学习或者深度学习都有一定的了解，在接触的过程中，他们都会提到我们的GBDS平台，知道我们在美国和亚马逊，英伟达在做机器学习的项目。我感觉他们对于新技术应用的了解甚至比我们还快甚至还早。有的公司甚至做很大规模的尝试，从表现出来的技术能力来讲，是世界水平的技术能力，视野足够广阔，了解世界上最先进的技术，是挺好的发展势头。
{{item.content}}