打破遥感数据与算力孤岛，迈向地球观测通用智能
打破遥感数据与算力孤岛，迈向地球观测通用智能
针对当前遥感数据与算力存在的孤岛困境，本文旨在探索分布式协同预训练范式，释放遥感基础大模型的潜力，推动迈向地球观测通用智能。
导 读
遥感基础大模型凭借其强大的数据处理与分析能力，正推动传统任务特定的智能遥感解译模型向跨数据-跨任务的通用智能解译模型转型。当前，遥感数据呈现爆炸式增长的趋势，各机构争相投入大量算力资源，这为遥感基础大模型的发展提供了很好的数据与算力条件。然而，由于隐私保护、存储瓶颈、行业竞争、地理信息安全等因素，遥感数据与算力被困在“孤岛”阻碍了数据互通与算力整合，难以进行集中式综合利用。然而，单一机构依靠自身有限资源难以独立构建庞大遥感基础模型。地球观测如何走向通用智能？本文围绕遥感大数据综合利用面临的孤岛困境问题，提出基于分布式协同预训练的多模态遥感基础大模型这一解决路径，并探讨了多个未来研究方向。
近年来，遥感基础大模型迅猛发展，为遥感大数据的智能分析和知识服务能力的飞跃提供了新的契机。例如，武汉大学与蚂蚁集团联合推出的20亿参数多模态遥感基础大模型SkySense，已经被广泛应用于森林保护、应急救灾、绿色金融、农业监测等重要领域。然而，传统基于云计算的集中式学习范式面临着数据源不够丰富、数据覆盖度不足、数据所有权模糊等现实问题，并且绝大多数机构依靠自身资源并不足以支撑构建遥感基础大模型。一直以来，由于隐私保护、存储瓶颈、行业竞争、地理信息安全等因素，遥感数据与算力孤岛的问题长期存在，在大模型时代这一挑战愈发严峻。
近年来，欧盟通过了《通用数据保护条例》（GDPR）。国家数据局近期印发了《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》，支持建设可信可管、互联互通、价值共创的数据空间。这一系列政策的颁布体现了对于打破数据与算力孤岛，释放遥感基础大模型潜力的迫切需求。本文聚焦于分布式协同预训练新范式，从遥感基础大模型的协同训练与推理两个关键阶段，探讨了如何整合当前分散的遥感数据与分布式计算资源，并分析了协同式架构在释放遥感基础大模型潜力方面的可行性，迈向地球观测通用智能道路上仍然面临的挑战与未来研究方向（图1）。
图1 协同式架构赋能遥感基础大模型的训练与推理，及其面临的挑战与未来研究方向
遥感基础大模型协同训练：打破数据与算力孤岛
遥感数据因隐私法规等问题难以实现跨机构流通，大规模算力集群的建设成本使得中小机构望而却步。联邦学习等代表性技术通过“数据可用不可见，数据不动模型动”，实现顾及隐私保护的分布式协同学习。全球多机构之间可以在原始遥感数据零迁移的前提下，通过分布式协同预训练整合全行业数据与算力资源。
通过协同预训练，高效利用大规模无标注数据，共建遥感基础大模型，学习通用的特征表达能力。通过差异化的协同微调，充分利用高质量标注样本，各个参与方获得个性化的遥感基础大模型，为下游的时空智能服务奠定坚实的模型基础。
未来的研究应当着重推动混合异质性场景下的多模态遥感基础大模型统一架构建模；优化调度与通信技术，实现高效协同训练；防御恶意参与方，公平量化参与方贡献，制定合作激励措施，联合地学知识引导可解释性的预训练，推动构建可信遥感数据空间。
遥感基础大模型协同推理：迈向地球观测通用智能
跨云协同助力分区智能。经过分区参数高效微调后的遥感基础大模型将推动全球尺度大规模复杂场景应用。例如，通过标准化接口连接不同云平台，利用跨云的多机构协同推理，实现蚂蚁森林健康度和生长状况的大范围高分辨率动态制图。
云边协同助力临机智能。遥感基础大模型的能力可以延伸至边缘遥感设备，推动临机智能的实现。例如，在地震灾害应急场景中，无人机利用视觉语言导航与云端大模型进行实时协作监测。当无人机观测到未事先学习过的新目标时，将图像传回云端，云端大模型以人机交互的方式提供少样本提示，无人机据此进行上下文的提示推理，从而实现临机应变与即时响应。
跨边协同助力群体智能。建立天空地一体化的多遥感智能体观测网络，不同视场、波段、模态、分辨率的遥感平台可以通过数据融合进行全面的协同推理。例如，该协作网络可以助力普惠金融和乡村振兴。针对农作物收割进度、生长周期以及病害灾害等进行全方位、多层次的监测与评估。
未来的研究将聚焦于以下方向：通过强化学习驱动的任务规划，提升协同推理效率；利用持续学习机制推动系统的自我进化，不断适应新场景与任务需求；优化大模型的知识蒸馏技术，确保边缘设备高效部署运行；防御对抗样本、数据投毒等攻击，确保数据的完整性与安全性，为遥感基础大模型的可信应用提供坚实保障。
总结与展望
通过构建起遥感基础大模型的全球协作网络，孤岛式遥感数据与算力得到充分利用。各地政府数据中心、企业行业机构、高校研究团队通过隐私保护的方式参与共建遥感基础大模型，并共享遥感基础大模型的时空智能服务。遥感基础大模型将在数据及任务层面统一支持定性解译、定量反演、交互会话等下游应用，推动地球观测通用智能的涌现。