从「空间数据化」到「数据空间化」

  昨天抽空回看了一下阿里云栖大会「存算显一体化全空间数据管理」这个专题，，，在会议上提到了「数据时空化」这个话题，，这个说法其实过去两年我们提的也比较多，，目前来看已经逐渐形成了行业共识。。。

  其实「空间数据化」和「数据空间化」这两句话可以作为绝大多数测绘地理信息厂商的能力概括，
，，，所谓「空间数据化」则指的是通过各种测绘的方法将真实的物理空间转化为计算机能够理解的数字化数据，，，，而「数据空间化」则更多指的是将城市的一些非空间数据转换成空间数据或者说是融合到空间对象上，
，当然现在也有很多时髦的说法，
，，，比如「块数据」、
、、「实体化」
、、
、、「孪生化」、、、、「OneId」等，，其实本质上都是一些以空间对象或者单元为基础的一些数据治理方法。。。。

  当然在当前的时代背景下，
，，，我们说「空间数据化」更多指的是一些综合的新型空间测绘以及感知技术的综合，，而不单单指的是过去传统2D测绘手段，，，正如现在数字孪生城市阶段常用的倾斜三维建模、、激光点云建模、、、人工MAX建模
、、BIM建模、、水下地形测量等
，，，，这些也都是传统测绘地理信息厂商所擅长的能力，，
，比较偏静态的地物
。
。。除此之外还包括一些综合的空间感知的手段包括位移监测、、、、遥感监测（无人机）、
、、、ADCP测流、、、测雨雷达、、空气质量监测、
、、、水位监测
、、视频监测、、能耗监测等，，，，这个部分比较综合，，
，
，传统测绘地理信息厂商也不一定全部都能具备
，，，还有一部分需要集成其他厂商的能力，
，这个部分比较偏动态的过程感知
。。。

  最近接触的一个做倾斜三维的厂商，，，由于当前业务比较内卷
，，，，准备向下游扩展业务范围
，，，他们想到的就是希望能够在当前静态地物测绘的基础上扩展动态物联网的实施交付能力，，，其实背后都是这个思路，
，从数据测绘到提供行业一张图的综合解决方案能力。。
。所以「空间数据化」既包含测绘又包含感知，，而感知交付能力则是当前测绘地理信息厂商需要跨越的一个门槛，
，
，过去我们做数字孪生项目的时候，，，客户经常说：「反正数据都是你们用，，，
，你们把物联网这部分活也包了吧，，，省的我们自己再找厂商了，，，，具体要求根据你们的需求来规划」。。但是这个时候我相信绝大多数测绘地理信息厂商都不太敢接，
，因为这个地方的能力要求比较综合，
，，，即使是集成供应商也有很多坑要踩，，实施交付和单纯的对接数据难度差距还是不一样的。。但是我们不主动整合他们，，，物联网厂商就会主动来整合我们，，
，，现在几乎所有的物联网厂商的平台上都标配了GIS一张图的能力，
，，，而这些厂商也都具备空间数据的集成交付能力，，，而且这些厂商遇到测绘的项目也都是极力争取的，，，所以感知交付能力是测绘地理信息厂商必须要突破的能力。。

  在「空间数据化」的基础上，，其实现在在很多应用场景上当前又来到了「数据空间化」这个阶段，，，，其实对于为什么要进行「数据空间化」过去两年我们自己在与客户交流的过程中感受也比较深，，，在这边可以举一些具体的例子：

  1、、在网格化的项目中，，，，过去的产品都是直接将一些要素绑定的网格单元上的，
，地图只是作为一个参考底图的作用
，
，不承担具体的数据载体的作用，，但是在具体的管理过程中，
，，又经常需要调整这些网格单元的划分，，，，这样以来就会导致要重新分配这些网格单元上的数据
，，，这是一件很麻烦的事情，，，
，但是如果这些人口
、、事件的信息是和空间对象绑定的
，，比如建筑
，，这样以来网格就可以任意调整，，
，调整的时候代价也更小。
。
。

  2、、在水利数字孪生项目中，，，，一些水文的厂商的产品中使用水动力模型能够得到淹没范围
，，但是没有办法评估具体的损失
，，比如会有多少受灾人口以及受灾房屋甚至是受灾企业，，而主要原因在于缺乏相应的跨行业数据，
，单纯的空间数据是缺乏具体的人的活动信息，
，
，这就需要在这些空间对象上绑定相应的人口、、企业以及一些房屋普查信息。。。
。

  类似上述的例子，
，当前可以举出非常多，，所以「数据空间化」成为了一件非常有必要的工作
，，过去对于数据空间化更多的指的还是一些专题数据的落图
，，，，通过「地名地址数据+地名地址匹配引擎」将一些具备地名或者地址信息的数据匹配得到坐标然后落图，，
，当然这背后需要高质量的地名地址库支撑才可以
，，虽然自然资源局的测绘或者民政部门也都有地名地址库，，，
，但是在实际的一些调查中发现这些库的质量都非常差
，，覆盖度以及更新都远远不够，，目前主流的做法还是需要借助图商或者物流公司的数据来进行转换相对质量较好，，，这也是很多物流公司进入智慧城市业务的一个关键的切入点
。。

  而且针对于当前的一些人房企的融合，，，依然也可以通过地名地址来进行辅助这部分工作，，，因为有不少地方的的一标三实数据虽然有坐标
，，，，但是这些坐标的的精度都很低，，基本无法和当前的建筑底图进行对其，，还必须得依赖其他的数据进行辅助校准。。
。。

  除了这些结构化地名地址数据的融合挂接，
，对于非结构化数据融合也是当前「数据空间化」的热点，，，比如视频投影融合到三维的场景中这种模式
，，，，现在基本上也成为了不少数字孪生引擎的能力标配了。。。
。

  所以也正是抓住了这些痛点，
，
，，不少智慧城市的厂商开始在推广面向智慧城市的下一代时空大数据平台的解决方案，，，，当然这个解决方案的核心还是数据融合治理的工作，，，，平台的机会估计倒是其次了，，因为按照2023年8月22日自然资源发布的《自然资源部关于加快测绘地理信息事业转型升级 更好支撑高质量发展的意见》来看，，现在数字中国只会有一个时空基底，，，，而软件平台的载体则是时空大数据平台这个统一平台，，，对公众服务的载体依然是天地图（公众版），，，尤其在当前国家数据局成立的背景下，
，像过去一个地方立两个CIM项目的混乱局面未来应该会得到改变，，但是这个平台到底是大数据来统建还是自然资源来主管，，
，
，这个应该没有统一的定论，，，因为还要看地方的具体情况，，毕竟这是一件历史包袱比较重的事情，
，，
，而且还牵涉到数据涉密的问题。。

  所以总结一下，，，在当前这个阶段，，，作为综合体现测绘地理信息能力的两个方面，，「空间数据化」持续在向更全面的空间感知进化；而「数据空间化」则持续的在向更全面的空间融合方向进化
。。。。当然根据现在苹果Vision Pro给出的答案，
，，，未来还会有第三个方向就是「空间计算」这个方向，，将空间的感知计算和空间的交互进行充分的融合，，打造全新的交互体验也是值得期待的。。。