| 今天经济学已经变成了一个可以被感知的“有生命的活体”，我们称之为可感知经济学（Senseable Economics）。 可感知经济学是说，我们如何将获得的传感器数据，结合人工智能技术，去分析一些重大社会学和经济学的问题。 我最近看了一个BBC新拍的纪录片，叫《从太空看地球》，这张图片是卫星拍摄的地球某一个角落的图像，大家可以猜一下金黄色的部分是什么东西？ 第一眼看到这个图片的时候，我以为这是某个区域发现了一个重大的金矿，这里闪烁着金子的光芒。 但其实镜头再继续放大，我发现它又像油漆，是不是某一个行为艺术学家做了一幅艺术作品呢？ 然后镜头又继续拉近，我发现它既不是油画，它也不是金矿，其实是云南罗平的油菜花。 通过卫星从不同的尺度去观看地球的壮观景象让人非常感慨，我想起了英国著名天文学家弗雷德·霍伊尔（Fred Hoyle）爵士说过这么一句话： “一旦我们有办法，可以从地球之外的角度去拍摄我们的地球，那么我们将可以释放一个有史以来最为伟大的思想。” 今天，随着太空技术的发展，弗雷德爵士的这句话已经变成现实： 第一，卫星已经变得越来越小。 以前大家想到卫星的时候，可能是一个长达几百米，重达几吨，造价几亿的庞然大物，但现在，卫星已经变得非常小，有的只有几十厘米长，重约几公斤，造价也从几亿美元降低到了大概几万美元。 图上最小的那颗卫星，它是美国Planet Labs公司发射的鸽子卫星，这个公司已经成功向太空发射了300颗这样的卫星，它们每天对地球进行实时的分析和监测。 此外，我们向太空发射的卫星的数量也越来越多。 这张图来自《经济学人》，显示的是从上个世纪60年代一直到今天，不同国家向太空成功发射卫星的数量变化。绿色代表的是中国，数量已经开始领先其他国家。 这些卫星可以用来干什么呢？ 可以监测经济数据。非洲的一些国家，极端贫困，晚上没有任何灯光亮度。世界银行如果想去帮助这些非洲国家，首先就得想尽办法去分析、了解这个区域的经济发展状况。 那怎么操作呢？ 首先是使用卫星拍摄的彩色的遥感图片，斯坦福科学家通过人工智能技术和CNN(卷积神经网络)去分析这些图像，结合迁移学习和卫星灯光亮度图，进而预测非洲贫困国家的经济收入水平和贫困状况。 结果到底准不准？ 左边这张图是2017年非洲某个国家官方统计的经济收入数字，右边这张图就是用人工智能技术分析遥感图像，经过深度学习、迁移学习的结果，大家可以看出两者之间是非常相关的。 我们能不能用卫星拍摄的遥感图片去监测不同尺度的经济活动？ 这张图上中国区域里的每一个小点就是一个工业园区，一共有4000多个，基本覆盖了大概50万平方公里。 我们针对这4000个工业园区的卫星图像，通过人工智能技术去分析它的变化，提取特征，然后监测它的经济和制造活动，红色代表这块的区域经济活动比较强。 这是怎么做到的？ 首先针对一块区域，通过深度学习去学习它的特征，大家可以想一下，如果有一片区域原来一开始是一个草坪，后来它变成了一块水泥地，那就说明这一块区域产生了经济活动。 那么，透过这4000多个工业园区的卫星图像数据，我们就可以实时感知中国生产制造业的发展，也就意味着我们可以通过卫星去管制一个区域的PMI指数（采购经理指数），我们称之为SMI指数（卫星制造业指数）。 衡量宏观经济走势的时候，最常见的一个值叫PMI指数，这个指数一般是通过访谈或者电话采购经理获取，更新频率大概是一个月一次。 而通过卫星感知PMI指数，基本上可以实现一个星期更新一次，频率大大地提高，而且大家可以看到，SMI指数和官方给出的PMI指数整体还是非常接近的。 除了能够分析不同区域的经济发展，我们还想通过卫星遥感数据，去帮助我们分析一个城市不同区域的经济状况。 一个城市的发展和城市的交通物流是息息相关的。 我们提出了一个车辆指数的算法，比如这张图给出了一个城市某一块区域的卫星图片，大家可以看到停车场，或者高速公路上有很多车辆行驶，我们通过AI的算法可以准确检测出地面上车辆的数量。 绿色的小块就是我们通过卫星图像检测的车的位置，我们通过检测车辆，然后再评估车辆的数量，就可以评估一个区域的经济发展程度。 大家知道现在中国每年我们政府有将近1000亿的扶贫基金去帮助农村进行发展，农村的经济也发生了翻天覆地的变化，但是这些变化到底怎么去量化，怎么去评估？ 大家知道中国有句老话叫“想致富，先修路”，所以如果我们能够通过卫星图像去识别农村路网的变化，我们就可以去评估一个农村经济的变化。 |
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随着5G的到来，传感器可能会遍布在我们身边每个地方（上）
关键词： 5G 传感器
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