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售后服务上门服务电话，智能分配单据：空间遥感+人工智能 中国团队创新成果助力全球文化遗产保护
黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)第五届联合国教科文组织名录遗产与可持续发展黄山对话会5月31日至6月1日在安徽黄山举行，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现全球重点文化遗产地的环境变化、演变趋势与扰动风险，为国际社会和相关方提供决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)在全球设立的唯一一个基于空间技术的世界遗产研究中心——依托中国科学院空天信息创新研究院(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST团队利用高分辨率遥感智能信息提取方法，从全球、洲际、国家、遗产地4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
《全球文化遗产遥感动态监测图集2020-2025》研究编制过程中，HIST团队首先构建全球首个世界文化遗产-变化监测(WCH-CD)采样数据集，它是使用深度学习方法自动检测世界文化遗产环境变化的基础。该数据集的构建采用双分支机器学习策略：其一是使用深度学习模型进行监督学习，以精确挖掘候选目标；其二则利用零样本伪视频跟踪方法，以从更大范围提取候选样本信息。这两个策略不仅使样本更加精准，还增强了数据集的多样性和泛化能力。
统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，包含了1000多个世界文化遗产及其组成部分，以及超过5万个标注的变化实例。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
在此基础上，HIST团队提出一个基于提示引导的双时态变化监测深度学习网络，其优势在于能够利用少量标记样本作为指导，实现数据集支持遥感图斑精细监测，能够更好地适应不同地区、不同规模以及不同类型的变化图斑监测。
陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员(左)接受北京工商大学郑姚闽副教授赠书并合影。记者 孙自法 摄陈富龙表示，最新发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》跨越5年时间，根据用户需求，HIST团队目前已经可以实现年度甚至季度的遥感动态监测更新服务。
展望未来，随着中国航天特别是商业航天的快速发展，HIST团队后续将更多利用国产卫星遥感数据进行分析研究，并开发一个更具普适性的深度学习模型，即通过集成大语言模型，以增强遥感动态监测能力，更好地助力全球文化遗产保护。(完)
本周官方披露新研究成果空间遥感+人工智能 中国团队创新成果助力全球文化遗产保护
黄山6月1日电 (记者 孙自法 张强)第五届联合国教科文组织名录遗产与可持续发展黄山对话会5月31日至6月1日在安徽黄山举行，会上发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，以系统呈现全球重点文化遗产地的环境变化、演变趋势与扰动风险，为国际社会和相关方提供决策支持而颇受关注。
该图集由联合国教科文组织(UNESCO)在全球设立的唯一一个基于空间技术的世界遗产研究中心——依托中国科学院空天信息创新研究院(空天院)建于北京的UNESCO国际自然与文化遗产空间技术中心(HIST)团队编制，这项基于空间遥感+人工智能技术的创新研究成果，将为助力全球文化遗产保护贡献中国智慧。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员发布并介绍《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》。记者 孙自法 摄中国科学院空天院研究员、HIST副主任陈富龙接受记者采访介绍说，HIST团队利用高分辨率遥感智能信息提取方法，从全球、洲际、国家、遗产地4个尺度，系统监测全球重点文化遗产地赋存环境、变化趋势与扰动威胁，这是中国在文化遗产空间技术领域的一项突出成果，也是贡献全球文化遗产保护的标志性科学产品。
《全球文化遗产遥感动态监测图集2020-2025》研究编制过程中，HIST团队首先构建全球首个世界文化遗产-变化监测(WCH-CD)采样数据集，它是使用深度学习方法自动检测世界文化遗产环境变化的基础。该数据集的构建采用双分支机器学习策略：其一是使用深度学习模型进行监督学习，以精确挖掘候选目标；其二则利用零样本伪视频跟踪方法，以从更大范围提取候选样本信息。这两个策略不仅使样本更加精准，还增强了数据集的多样性和泛化能力。
统计信息显示，WCH-CD数据集覆盖范围广泛，包含了1000多个世界文化遗产及其组成部分，以及超过5万个标注的变化实例。在地区方面，样本具有地域多样性，涵盖亚太地区、欧洲和北美、阿拉伯国家、拉丁美洲和加勒比地区以及非洲。
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陈富龙指出，根据《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》，总体而言，全球大多数遗产地的变化率相对较低，但也有若干遗产地的变化率较高。例如，在总计689处监测遗产中，有32处遗产地的遗产区和52处遗产地的缓冲区变化率超过1%。HIST团队观察到监测的变化图斑具备区域多样性，这有助于确定哪些地区、国家乃至遗产地应得到更多的保护关注。
他提醒说，变化率代表的是相对变化强度，而非扰动的绝对规模。对于一些小型遗产保护区而言，即使是微小的地表变化也可能导致相当高的变化率。同时，无论是边界侵占、植被丧失等负面影响，还是环境整治和旅游设施提升等正面变化，都需要结合遗产管理等实际背景来解释。
第五届黄山对话会上，陈富龙研究员(左)接受北京工商大学郑姚闽副教授赠书并合影。记者 孙自法 摄陈富龙表示，最新发布的《全球文化遗产遥感动态监测图集(2020-2025)》跨越5年时间，根据用户需求，HIST团队目前已经可以实现年度甚至季度的遥感动态监测更新服务。
展望未来，随着中国航天特别是商业航天的快速发展，HIST团队后续将更多利用国产卫星遥感数据进行分析研究，并开发一个更具普适性的深度学习模型，即通过集成大语言模型，以增强遥感动态监测能力，更好地助力全球文化遗产保护。(完)
2023年,当全球科技巨头纷纷将目光投向元宇宙、大语言模型和自动驾驶时,湖南长沙一家企业的研发团队却在为一个看似简单的问题绞尽脑汁:如何在强光环境下,让AI准确识别一个孩子的跳绳动作?
这个技术问题背后,隐藏着一个更深刻的产业选择。
当科技界都在仰望星空时,comxpow康跑AI体育选择脚踏实地——把最前沿的技术投向最传统的场景——操场,这背后是一场对技术本质的深刻追问。
图片来源康跑合作案例
01拒绝跟风:科技浪潮中的“逆行”
当全球科技巨头将资源集中于生成式AI、元宇宙和自动驾驶时,comxpow康跑却把最顶尖的算法工程师派往中国中西部的小学操场。
2019年至2023年,全球AI投资呈现爆炸式增长,其中超过70%的资金流向了基础模型、自动驾驶和元宇宙相关领域,在这股热潮中,comxpow康跑的选择显得格外不合时宜。
“我们收到过很多投资人的建议,为什么不把技术包装成更性感的概念?”comxpow康跑产品总监王振宇回忆道,“但我们清楚,真正的技术价值不在于追逐风口,而在于解决真实问题。”
这家公司的技术团队走访了中国100多所学校,记录下了体育教学中最真实的痛点:湖南多雨地区需要室内体育评估方案;农村学校场地有限,需要适应小空间的训练模块;体育教师工作繁重,需要减轻数据记录负担。
这些发现与硅谷科技会议上讨论的“AGI”(人工通用智能)或“数字孪生”相去甚远,却构成了comxpow康跑AI体育系统技术路线图的基石。
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02产业思维:从“实验室精度”到“操场可靠性”
在AI领域,99.95%的实验室识别精度与真实场景中的稳定运行之间,往往隔着一条难以逾越的鸿沟。
comxpow康跑的研发团队面临着一个关键技术挑战:如何让AI系统在复杂多变的操场环境中保持高精度运行?这不仅仅是算法优化问题,更是系统工程问题。
“我们曾经在湖南一所学校的操场上测试,发现午后阳光直射时,摄像头会出现严重过曝,导致动作捕捉失败。”一位comxpow康跑的算法工程师说,“在实验室里,我们从未遇到过这个问题。”
解决方案不是更复杂的神经网络架构,而是一套融合光学过滤、动态曝光调整和自适应算法的综合系统。
团队花了六个月时间,采集了不同季节、不同天气、不同光照条件下超过10万组运动数据,才使系统在各种环境下达到99%以上的识别准确率。
这种对“最后一公里”问题的执着,源于comxpow康跑母公司湖南康通电子股份有限公司24年的硬件制造经验。
这家以IP广播系统起家的企业深知:在真实场景中,技术的价值不取决于其先进性,而取决于其可靠性。
“教育场景对错误是零容忍的。”王振宇解释道,“如果一个孩子的跳远成绩因为系统误差少算了10厘米,这可能影响他的中考成绩,甚至改变他对体育的态度。”
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03场景深耕:在“垂直领域”创造不可替代价值
当通用型AI大模型试图理解一切时,康跑选择只做一件事:理解人类运动。
在AI技术发展路径上,一直存在“水平扩展”与“垂直深耕”的路线之争,前者追求构建能够处理多种任务的通用智能,后者则专注于在特定领域达到专家级水平。
comxpow康跑选择了后者,并将垂直领域的深度做到了令人惊讶的程度。
公司的运动科学团队与AI工程师密切合作,构建了一个包含超过500种标准动作的运动数据库,涵盖了从小学体育课到专业训练的多层次需求。
系统不仅能够识别动作是否完成,还能够分析动作质量:起跳角度是否合理、摆臂幅度是否到位、身体协调性如何。
“我们曾经以为最难的是动作识别,后来发现真正难的是运动评价。”王振宇说,“什么是‘正确的’跑步姿势?这不仅仅是生物力学问题,还涉及生长发育阶段、个体差异甚至教学理念。”
这种深度场景理解形成了comxpow康跑的技术壁垒,一个从大厂跳槽加入康跑的工程师表示:“我以前做计算机视觉,识别1000种物体;现在只识别人类动作,但难度反而更大。”
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04技术本质:当AI回归“解决问题”的本源
在概念炒作与技术浮华之下,康跑对AI的理解回归到最朴素的原点:工具。
2024年初,comxpow康跑在湘西一所县级中学完成了系统的部署,这套系统没有使用最新的Transformer架构,也没有多模态大模型的加持,但它解决了一个持续多年的实际问题:如何在不增加教师负担的情况下,完成全校学生的体质健康测试。
过去,这所学校的体育老师需要花费整整一周时间,手动为全校2000多名学生进行体测并记录数据。
现在,同样的工作在两节课内完成,数据自动同步到教育管理平台。
“对我们来说,AI不是炫技的工具,而是解决问题的工具。”康通股份董事长刘雅浪这样定义公司的技术哲学,“我们追求的从来不是技术的先进性本身,而是技术能够带来的实际改变。”
这种务实的技术观在当今的AI热潮中显得尤为稀缺,当许多公司忙于发布参数规模更大的模型、构建更虚拟的世界时,comxpow康跑选择将技术投向最真实、最质朴的体育教育场景。
在衡阳雅礼学校,体育教师李老师讲述了变化:“以前我只能关注到那些表现最好和最差的学生,现在AI系统让我能看到每一个孩子的进步轨迹。”
结语
2025年,康跑AI体育系统已进入全国20多个省份的学校,并开始拓展至东南亚和欧洲市场。
与最初几年相比,公司面临的市场环境发生了变化:AI概念的热度逐渐降温,投资者和用户更加关注技术的实际价值。
“回头看,我们没有追逐任何一个短期风口,但也因此没有被任何一个风口抛弃。”王振宇总结道,“因为我们一直站在最坚实的土地上——真实的需求、真实的场景、真实的问题。”
操场上的AI或许没有元宇宙的宏大叙事,也没有大语言模型的惊人表现,但它在一个被技术浪潮忽视的领域,完成了一场静默而深刻的变革:让每个孩子的运动被看见,让每次进步被记录,让体育教育从经验走向科学。
在这个AI技术日益复杂的时代,comxpow康跑的故事提出了一个朴素却重要的问题:当技术不断向上突破天际线时,我们是否也应该关注那些向下扎根的力量?
操场上的孩子们不会讨论神经网络的层数,不会争论AGI的实现路径,但他们正享受着AI带来的改变:更科学的训练、更个性化的指导、更公平的评价。
这种改变或许不够炫目,却足够真实。
而这,恰恰是技术最本真的价值——不是构建想象中的未来,而是改善现实中的现在。韩璐(EN053)