2017年 6月13日，由泰伯网主办、主题为“空间大数据的崛起”的WGDC2017，在北京国家会议中心盛大开幕。大会由空间信息产业创新创业服务平台泰伯主办，秉承不断引领和促进空间信息技术创新与变革的宗旨，WGDC已走过六个年头，如今成为全球最具前瞻性的跨界创新风向标。
14日，北科天绘的副总经理罗志广做了精彩演讲。以下为演讲实录(未经本人核实)：
北科天绘副总经理罗志广
今天非常高兴跟大家做一个交流。在军事测绘导航这个行业里面工作了30多年，去年离开不对加入了北科天绘。测绘导航是古老而又与时俱进充满生机的科学，搞清楚“我在哪里，山那边是什么”这次会议是无限量大数据，这个背景下测绘导航新的理论、新的提法层出不穷，测绘导航本身发展过程中也要回答一个问题，“就是我在哪里，山那边是什么?”今天交流围绕着两个方面：
第一，时代背景需求和科技方面需求体系的讨论，也是个人的一些思索。这样着重介绍一下北科天绘以及天绘三鼎激光雷达的布局。前面时代背景需求和科技装备体系，下面如果说有兴趣的话，咱们下面可以进一步的沟通。测绘导航转型始于90年代，有三大标志、理论、装备和组织的创新。现在一般的这些交流会，大家都是讲科技以及技术的发展，实际上有三个方面。1，理论创新，地理空间信息，数字地球，到2003年是地理空间情报。可能在国内地理空间情报不太多。装备创新。1993年开始正式创新GPS，地球观测系统是90年代，空间数据基础设施是1994年的。组织创新。最后咱们的转型能否转过来主要还是看创新。
第二，信息化的本质是智能化。以生产力发展为参考，当前社会处于信息化转型时期，也是工业社会向信息社会转型，它的本质是通过信息系统延伸人感官和大脑，用信息系统替代生活过程中的脑力劳动。现在咱们这个文章很多，一会儿又是网络化，一会儿又是智能化，一会儿又是智能化，能否跟信息化并列，只是想说明那些大数据、物联网等等都是信息化里面的一个层面。现在我们装备形态已经发生了变化。
第三，将来信息化装备从信息系统+机器组成，简单以无人驾驶汽车为例，在观察是摄像头激光雷达替代，原来由大脑做的事现在由算法、计算平台进行决策。以指挥子对话系统为例，我国叫做综合电子信息系统，C4ISR。计算机网络是基础，情报侦查是关键，指挥控制是核心。有很多分析方法，也就是空间大数据的方法有很大的关系。
第四，信息化建设基本观念，1，网络中心战理论，基本系统是以利用网络使用传感器，指挥中心与火力打击单元构成个有机整体实现一体化的联机。
第五，我们会议主题叫做空间信息。时代需求我把它归纳为GPNT，G就是地理空间情报，地理空间情报跟地理空间区别在哪儿，要把信息列入决策，它是动态的。P是定位，N是导航，T是时间。时空信息时代需求。时空基准与计算机网络并列微信息化两块基石，地理空间情报是战略性领域。不仅仅是地图的地图，主要产品是地图产品，时空信息。使用对方是人，变为人、基础、设施系统+机器。时效性，就是静态、事到动态、实时。
测绘本质上是地球科学，把地球作为生物圈，水电站圈，但是测绘科学来讲它的方法是把它作为四个球层，在地球上构建大的企业。大立水准面，或者平均水平面，研究它的目的主要构建全球机制，当然还有固体地球，最后地理空间情报层。所以地理空间情报是咱们整个测绘、导航空间大数据的发展方向。
研究它的目的想说明什么?我们的测绘的，比如说最近说要基准测绘的转型，要从这些方面开始。现在测绘基准实际上是天地一体，电子化、数字化。天地一体，它的内在含义到底是什么，其实它是主要讲了不仅仅是固定的地球上的坐标，还要把地球的指向参数测出来，把北斗卫星，各种系统等等它的位置跟地面进行联系起来，这个目前咱们国家没有，但是我可以说2020年咱们具有自主的测定的能力，现在是用模拟的地球自转的参考数。数字化现在国内进的比较好，换一个说法就是大的水准面，也就是说数字的这个差以及基准面，它的目的是按需的可以实现空间基准线的拓展。地理空间情报这是一个大的课题，时空大数据融合应用。
体系结构，我不知道哪位专家对时空装备大数据转了，时空基准与定位导航服务基础设施是一个大的概念，后面是测量与摇杆装备，包括刚才激光雷达这些等等，空间信息基础设施，美国从1994年开始建立了，还有信息保障与应用装备。
主要的特点：基础设施已经成为了时空信息装备主体，一说北斗，一说天气，一说就是空气信息基础设施，这是主体。南方测绘做了大量的工作，比如说卫星站。体系结构按传感器到用户信息流程划分。如果说创造这样一个结果，面向未来的服务，这样行吗?可能还不行。昨天那个企业里面讲从传感器到用户的话，必须是实时的，里面要处理以及服务，。地理空间模型成为装备的重要组成部分。目标识别，用的是这些特征以及数据这些都是靠装备制造组成部分，应用上这样。大家都知道精确打击的都需要数字过的东西，影像的东西，需要基准图，变化很大。
以数据为中心的技术体制，这个基础体制就是满足多样化的产品，将来就是按需定制，实现数据一次采集，多次使用，而且要保证产品出来以后，你所说的要素，产品的形式等等。这是美国2001年国会的委员会，为关于原来影像测绘学的调查报告，必须要以数据为中心的。那是2001年，2007年是让这个以数据为中心的技术体制已经成为了美国国防信息系统基本的指导原则。平常这些文章以及院士都没有讲，我就提一下。具体的里面有很多的方法，在这里就不展开了。有的这个国家测绘局有的已经实现了，有的正在研究，十三五作为一个重要的课题在研究的。
介绍一下北科天绘。北科天绘是成立于2005年，专注于国产自主的激光雷达的研发、生产和销售，是国家高新技术产业。已经走过十多年的历程，前面八年磨一剑，2005年就成立了车载扫描仪，到了2008年推出了机载激光扫描仪，2013年开始商业化，2014年天使轮的融资，2015年突破重点行业、出口，重点行业包括国家测绘局以及国家电网，南方电网都开始采用我们的产品。当然了，国产的好处，刚才张总也已经提到了，维修方便，实现定制，其他的距离的参数一会儿还要介绍。2016年推出了导航型LIDAR的A轮融资，我们也参加了智能汽车的行业。刚才南方测绘的事业部，今年也正是成立了天绘三鼎企业，强强联合，发挥双方的优势，打造国产化的产品。
简要介绍一下激光雷达的，对目标进行扫描的测距，可以直接获取具有空间定位的三维点云，主要特点是直接测量跟其他的摇杆手只有不一样，同时高时效、高精准，多传感器融合，全天时测量。真正最大的特点，就是直接获取的具有空间定位三维点的云。以前可能是点对点，现在是立体，面对面测量，这是它最大的特点。
激光雷达分类：有测量型也有导航型的。测量型的强调是什么，强调它的测程，精度，分辨率，这是一般咱们用户比较关心的，分辨率的测算就是做一些效率也是有股息，每秒这个激光符合多少。一般用的技术体制是单线的扫描，导航性的雷达是用的用户关心，也关系测程精度，更关心实时性和可靠性以及精细性，在这个车上按照现在的激光雷达十几万，几个车才多少钱?这个技术体系是多线的。刚才讲了，真正最大的特点，就是实时的能够获取它的三维的点线云，带有空间定位，这个应用范围很广。工业上有一个数字制造，刚才咱们的前面一位老总也介绍了，数字施工，这是将来发展方向。从市场上来看，市场是25%，工业机器人是快速增长。在智能汽车领域，面临着一个爆发性的增长。这是天绘三鼎推出第一款的UR一千，它的工作是脉冲式，测程目前是一千，如果按需定制可以做到3500，它的精度5-8毫米，点评可以确定了它的分辨率以及测量的速度，每秒60万。视场360度乘300，重量9KG，工作温度零下25-55度。也使用方便，两种操作的控制方法。这些由GPS的接口，以及内置的U盘，整个性能指标跟国外的对标产品性能是相当的。这是它配的UR的软件，这个软件有两大功能，柔软对仪器进行操作，另外对于数据进行预处理，进行这些点云以及影像的融合。
JRC的软件，我们跟他们合作他们专门在U-ARm融合，直接跟这个点云的数据。而且这个功能比较强大的，除了这个数据预处理以外可以跟这个面积进行预处理，对这个影像一切的融合，有一些三角形的网络数据，还可以作为这个施工方的界面。所以这个功能比较强大，也是原来北科天绘的成果。
北科天绘导航的激光雷达，这是北科天绘的产品布局，目前已经是2016年5月份推出了R-Fans，下个月推出C-fans，九月份还要推R-Fans32，年底推出全固态激光雷达，刚才一线，扫出来的线是16个线，32个就是32号线，它是一个扇面一样，它旋转是这样，线越多这个分辨目标机械程度分辨率越高。这是R-fans16的指标，这个测试度达到两百米，这个激光的点能够做到320KH2，视场是360度乘24度，重量是32克。在垂直视场24度兼顾覆盖范围和分辨率。中间是比较清楚，这个问题是在高速公路上的采集数据，阳光背景噪声很低。
这是前两年静态采集的一个实时的点云数据，是一个动态的。
这是时间2017年4月28日在北京联合大学校营校区，因为我们这个产品也与很多研究单位在测试，这是他们做的结果。这是Velodyne以及与北科天绘产品，北科天绘大部分优于Velodyne的结果。特别是测程以及目标描述方面。这个数据可以在这个网站上可以进行下载，大家如果感兴趣的话可以进行下载。
好了，前面的是叫C-Fans是单向的，像车灯一样嵌到车里面去。这个C-Fans是旋在车上面，这个指标除了这个以外，其他指标跟C-fans差不多，但是这个垂直角分辨率明显比原来要提高了，这是它的长处。这个就是R-Fans-32，垂直方面分辨率精度更高。现在这个已经达到到0.5度。其他几个指标跟A-Fans是相当的。这是全固态的激光雷达，它就不是通过那种面的，是整个体制不一样。像其他雷达一样，是通过少数旋转，它是通过机载面阵激光雷达。除了产品布局，北科天绘还有生产布局。我们在苏州召开了工厂，它的目的是在北京公司搞研发，在苏州公司实现规模化。
好，谢谢大家。耽误大家的时间了。
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