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用了140亿张DigitalGlobe卫星影像 Facebook做出个什么地图？
可能在大多数人心目中，地图只不过是一个辅助出行的工具。但其实，地图所能提供的信息远远不止这些：它是权力的工具，见证了历史变迁的痕迹;它也可以为城市规划者提供决策参考;人口密度地图和灾情地图更是有助于灾后救援……你能想象现如今仍有10%的人口无法连接到互联网吗?他们或生活在人口稠密的城市中心，或居住在由农场相连的小城镇里，还有的独自栖身于丛林外围，但是没人明确地知道他们生活在哪里——如今，这个难题被地图解决了。为了让更多的人连入互联网，Facebook最近发布了一系列地图，以更好地了解那些未连接互联网的人群。由于这些地区的信息闭塞、不够精确，Facebook借助DigitalGlobe影像的帮助，并使用机器学习和人工智能对这些图像进行分类，来获取关于这些人群更多的信息与数据。这一项目由Facebook的互联网实验室 (Connectivity
Lab)负责，该实验室是其“Internet.org计划”的技术部门。除了Facebook，哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心与世界银行也投入精力，并将成果公开发布在哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心的网站上。神通广大的卫星遥感大数据世界许多地区现有的人口地图都已经过时、不够精细、不够准确了。高分辨率卫星提供的信息，在解决人口地图的问题上，价值无可估量——它为绘制人口分布地图提供了一个持续稳定的全球信息数据集。　　Facebook公司Internet.org计划的全球互联网访问报告Facebook公司旗下Connectivity实验室借助DigitalGlobe公司的“地理空间大数据计划”来确定人口密度分布。该计划将会以50厘米分辨率完成全球人口密度的精确镶嵌图，并及时进行修正。然后，DigitalGlobe的地理空间大数据平台GBDX将会把这一成果与它15年间超过90PB的高分辨率卫星影像数据一同对外开放，供所有人在云端进行处理。除此之外，还有一些将像素点转化为具有实际意义的数据的最佳计算机视觉算法。这张高分辨率人口定居点地图以1角秒(大约30米)的分辨率提供了2015年人口分布情况的估算值。根据每个国家最新的人口普查数据以及DigitalGlobe公司的卫星图像，通过基于人口年龄划分、基础设施建设以及现有互联网普及率的世界银行统计模型得到这些估算值，它们将被用来确定互联网普及率差距进而寻找缩小差距的方法。使用了超过140亿张DigitalGlobe卫星影像为了生成这张人口定居点地图，Connectivity
实验室与Facebook的数据科学、基础设施、机器学习及人工智能小组进行了合作。这个联合团队分析了阿尔及利亚、布基纳法索、喀麦隆、埃及等20个国家的卫星影像数据，覆盖面积2160万平方公里，数据量达350TB。联合团队使用多种计算机视觉技术(其中包括Facebook用来识别人脸的图像识别引擎)达到了识别人造建筑物的能力，这家公司共筛选了超过140亿张DigitalGlobe公司拍摄的卫星影像。　　比勒陀利亚，南非的人口密度机器学习和人工智能技术成功识别出了建筑物的轮廓，并将那些很大可能会有人工建筑物的区域中的建筑物加以标注。一旦这些建筑物在图上标记出来，Facebook公司就能够使用这些建筑物作为人们生活方式的指标。利用人口普查数据，该联合团队将数据集里的人口数量平均分布在每个区域，假设这种方法是确定每栋建筑中有多少人居住的最不容易出错的方法。哥伦比亚大学使用这种建筑物信息，利用人口普查数据生成了人口估算值，并将结果与其他更加粗粒度的数据集进行比对验证。然后世界银行生活水平测量研究项目(World
Bank Living Standards Measurement Study )将最终的数据集与匿名房屋调查得到的“地面实况”进行了验证。位置数据多，但缺乏利用手段通过这一成果，Facebook公司也加入到了硅谷发展“机器学习”(一种新近流行的人工智能形式)的竞争中，硅谷中越来越多的公司都参与其中，这种技术能够释放出海量卫星图像中蕴含的价值。DigitalGlobe地理空间大数据计划的总监凯文·劳斯顿(KevinLausten)说：“我们有很多的位置数据，但是缺少使用它们来解决问题的方法。如果能够将所有这些信息进行关联匹配，将会发现更多商机。”“从‘估计’到‘准确’的飞跃，将为众多行业带来重要的影响。而地理空间数据分析公司只是刚开始把注意力放在这些可能性上。”DigitalGlobe的平台产品高级总监卢克·巴林顿(Luke Barrington)直言。　　科伦坡，尼甘布和斯里兰卡东部的人口密度全世界有五分之一的人们使用着Facebook，超过32亿互联网用户(2016年底估算结果)的一半。因此，Facebook公司需要人力以外的智能来对这些数据进行核对、分析。如今，Facebook拥有了世界一流的人工智能平台作为其中枢系统：就像Facebook在五年前开始通过“Open
Compute”项目重建计算机硬件行业一样，它最近也创建了一个内部平台利用人工智能技术为用户提供他们感兴趣的内容。未来这个“机器学习”平台会进一步成长扩大。去年，Facebook新设立的机器学习应用团队的负责人 杰奎因·康德拉(Joaquin Candela)在《财富》杂志上讲到：“我们正在努力构建超过15亿个AI代理，Facebook的每个用户都会被分配一个。”人口地图只是发端Facebook公司将这些人口数据公开发布，以在援助计划、灾害应对以及基础设施规划等方面给予非政府组织、人道主义机构甚至公司企业一些帮助。据人口分布地图显示，尚未连入互联网的人群共涉及了20个国家，覆盖了20多亿的人口。由于许多是发展中国家，这些地区甚至连基本的测绘数据都很缺乏。马拉维，南非，加纳，海地和斯里兰卡的人口数据地图作为第一批成果已经被公布。Facebook希望在未来几个月继续增加更多国家的数据，并计划根据这些数据来提高世界各地的互联网普及率。这些新地图能够告诉互联网服务提供商应该在哪里部署基础互联网设施，无论是光纤网络还是Wi-Fi热点，或是高空气球及无人机的通信网络。因为最有效的网络技术在于确保通信网络尽可能地靠近人群。Facebook在一次声明中说到：“发展通信技术，连接世界其他地区，并不是Facebook独自面临的挑战。我们希望这些数据能成为新的数据源，帮助其他组织机构实现它们的使命。例如，红十字会已经计划使用人口地图来帮助控制马拉维的疟疾，并在自然灾害发生后实施针对性的人道主义援助。通过数据共享以及研究课题的公开，我们希望促成一个开放的方法来解决当地和全球的挑战。”Facebook人口地图只是一个开始，如今这个产业已经发展到了关键的十字路口。未来计算能力、卫星图像、机器学习以及人工智能的结合会将这个世界改造成什么样?
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智能Facebook 更新全球用户分布地图，中国区可能是个麻烦
准确度如何，是否包含中国就不知道了。
社交网站 Facebook 研究人口地图已经 1 年半时间了，上周五给出了最新研究成果。
在这份没有正式公开的地图上，这家社交网络公司、约 1/3 世界人口纳入其中，包括南非、海地、斯里兰卡等国家，地图精度达到了约 4.6 米。这都比去年 2 月份有所提升。暂时不知道有没有中国的数据。
这个由 Facebook Connectivity Lab 推进的项目，起步是在。该项目目标，仍然是让更多的人连上更快的网络，给 Facebook 拉更多的用户。
Connectivity Lab 希望用这个地图来分析地球上的人口分布情况，再根据不同区域的不同网络状况、人群聚集程度，提供 Wi-Fi 或者蜂窝网络，例如 Wi-Fi 适合人群较密集的地区，蜂窝网络就适合人群较为稀疏的区域。
具体来说，Facebook 内部开发了地图技术，利用机器视觉将 DigitalGlobe 的高精度卫星图像上的人造建筑物识别出来，作为人们的居住区域。然后，该实验室将某地区的人口以均匀的方式分散到这些建筑物上，以便绘制地图。在这个项目上，该实验室跟世界银行、哥伦比亚大学达成了合作。
左边是非洲国家马拉维的卫星图和人造建筑物识别情况，右边是肯尼亚的
，他们最初只根据一个国家的 8000 张卫星图像来搭建模型作培训，但应用到其它国家时误差很小。
去年 2 月份，Facebook 用这个方式绘制了 20 个国家的人口分布地区，去年 11 月精度达到了 5 米。这次新公布的消息里，区域和精度都有所提升，不过由于这份地图还没公开，现在只知道非洲的几个国家的情况。
这个项目其实是为了 Facebook 目前仍在进行的网络推进项目作一些基础的工作。Facebook 战略创新合作和资源负责人：“卫星令我们很激动。我们的数据显示，连接城市的最佳方式是用天空中的网络。”
她在一年前加入 Facebook，主要职责是跟航空业合作，致力于可以服务整个地球的、多种方式协作的网络服务。她还提到了 Facebook 在尝试的高空无人机和卫星。
今天，每天有 13 亿用户在使用 Facebook 的服务， 相当于全球 37 亿联网用户的 35%，全球人口总数有 75 亿。但在上网用户中，Facebook 能够抓住的用户已经不多了。为了将更多人拉上网，让 2G、3G 的用户提升网速、花更多的时间停留在 Facebook 的网站和应用内，Facebook 花了不少精力，推轻量版 Facebook 应用，建 Connectivity Lab 开发无人机等项目推进网络基建服务等。
不过，Facebook 做的这张地图准确度看上去还不太高。从 Facebook 的方法来看，没有相关的服务商数据，只靠卫星图像，他们很可能是不知道这些建筑物是居住区，还是办公楼，或者是工厂，甚至可能是完全空置的房子。
这跟不太一样。百度地图在 2015 年年底做了一个鬼城项目，将国内 20 个空置率较高的城市做了张名单。百度跟像安居客这样的服务商合作，来分析、辨别国内的住房的空置率情况。一个比较重要的数据就是百度地图自己的定位信息。
不过，如果 Facebook 和旗下的 WhatsApp、Instagram 等应用提供相关的用户数据的话，该实验室在这张地图中去除空置房应该是比较容易的。
哦对了，Facebook 的地图上有没有国内的数据暂时还不清楚，即便有，在去除空置房这件事上可能是缺少数据支撑的。
题图来自：Giphy
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用了140亿张DigitalGlobe卫星影像 Facebook做出个什么地图？
摘要： 科技公司利用高分卫星提供的数据信息，努力为全球人口谋福利。
　　【泰伯网】（编译作者：丁放）可能在大多数人心目中，地图只不过是一个辅助出行的工具。但其实，地图所能提供的信息远远不止这些：它是权力的工具，见证了历史变迁的痕迹;它也可以为城市规划者提供决策参考;人口密度地图和灾情地图更是有助于灾后救援&&
　　你能想象现如今仍有10%的人口无法连接到互联网吗?他们或生活在人口稠密的城市中心，或居住在由农场相连的小城镇里，还有的独自栖身于丛林外围，但是没人明确地知道他们生活在哪里&&如今，这个难题被地图解决了。
　　为了让更多的人连入互联网，Facebook最近发布了一系列地图，以更好地了解那些未连接互联网的人群。由于这些地区的信息闭塞、不够精确，Facebook借助DigitalGlobe影像的帮助，并使用机器学习和人工智能对这些图像进行分类，来获取关于这些人群更多的信息与数据。
　　这一项目由Facebook的互联网实验室 (Connectivity Lab)负责，该实验室是其&Internet.org计划&的技术部门。除了Facebook，哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心与世界银行也投入精力，并将成果公开发布在哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心的网站上。
　　神通广大的卫星遥感大数据
　　世界许多地区现有的人口地图都已经过时、不够精细、不够准确了。高分辨率卫星提供的信息，在解决人口地图的问题上，价值无可估量&&它为绘制人口分布地图提供了一个持续稳定的全球信息数据集。
　　Facebook公司Internet.org计划的全球互联网访问报告
　　Facebook公司旗下Connectivity实验室借助DigitalGlobe公司的&地理空间大数据计划&来确定人口密度分布。该计划将会以50厘米分辨率完成全球人口密度的精确镶嵌图，并及时进行修正。然后，DigitalGlobe的地理空间大数据平台GBDX将会把这一成果与它15年间超过90PB的高分辨率卫星影像数据一同对外开放，供所有人在云端进行处理。除此之外，还有一些将像素点转化为具有实际意义的数据的最佳计算机视觉算法。
　　这张高分辨率人口定居点地图以1角秒(大约30米)的分辨率提供了2015年人口分布情况的估算值。根据每个国家最新的人口普查数据以及DigitalGlobe公司的卫星图像，通过基于人口年龄划分、基础设施建设以及现有互联网普及率的世界银行统计模型得到这些估算值，它们将被用来确定互联网普及率差距进而寻找缩小差距的方法。
　　使用了超过140亿张DigitalGlobe卫星影像
　　为了生成这张人口定居点地图，Connectivity 实验室与Facebook的数据科学、基础设施、机器学习及人工智能小组进行了合作。这个联合团队分析了阿尔及利亚、布基纳法索、喀麦隆、埃及等20个国家的卫星影像数据，覆盖面积2160万平方公里，数据量达350TB。联合团队使用多种计算机视觉技术(其中包括Facebook用来识别人脸的图像识别引擎)达到了识别人造建筑物的能力，这家公司共筛选了超过140亿张DigitalGlobe公司拍摄的卫星影像。
　　比勒陀利亚，南非的人口密度
　　机器学习和人工智能技术成功识别出了建筑物的轮廓，并将那些很大可能会有人工建筑物的区域中的建筑物加以标注。一旦这些建筑物在图上标记出来，Facebook公司就能够使用这些建筑物作为人们生活方式的指标。利用人口普查数据，该联合团队将数据集里的人口数量平均分布在每个区域，假设这种方法是确定每栋建筑中有多少人居住的最不容易出错的方法。
　　哥伦比亚大学使用这种建筑物信息，利用人口普查数据生成了人口估算值，并将结果与其他更加粗粒度的数据集进行比对验证。然后世界银行生活水平测量研究项目(World Bank Living Standards Measurement Study )将最终的数据集与匿名房屋调查得到的&地面实况&进行了验证。
　　位置数据多，但缺乏利用手段
　　通过这一成果，Facebook公司也加入到了硅谷发展&机器学习&(一种新近流行的人工智能形式)的竞争中，硅谷中越来越多的公司都参与其中，这种技术能够释放出海量卫星图像中蕴含的价值。DigitalGlobe地理空间大数据计划的总监凯文&劳斯顿(KevinLausten)说：&我们有很多的位置数据，但是缺少使用它们来解决问题的方法。如果能够将所有这些信息进行关联匹配，将会发现更多商机。&
　　&从&估计&到&准确&的飞跃，将为众多行业带来重要的影响。而地理空间数据分析公司只是刚开始把注意力放在这些可能性上。&DigitalGlobe的平台产品高级总监卢克&巴林顿(Luke Barrington)直言。
　　科伦坡，尼甘布和斯里兰卡东部的人口密度
　　全世界有五分之一的人们使用着Facebook，超过32亿互联网用户(2016年底估算结果)的一半。因此，Facebook公司需要人力以外的智能来对这些数据进行核对、分析。如今，Facebook拥有了世界一流的人工智能平台作为其中枢系统：就像Facebook在五年前开始通过&Open Compute&项目重建计算机硬件行业一样，它最近也创建了一个内部平台利用人工智能技术为用户提供他们感兴趣的内容。未来这个&机器学习&平台会进一步成长扩大。
　　去年，Facebook新设立的机器学习应用团队的负责人 杰奎因&康德拉(Joaquin Candela)在《财富》杂志上讲到：&我们正在努力构建超过15亿个AI代理，Facebook的每个用户都会被分配一个。&
　　人口地图只是发端
　　Facebook公司将这些人口数据公开发布，以在援助计划、灾害应对以及基础设施规划等方面给予非政府组织、人道主义机构甚至公司企业一些帮助。据人口分布地图显示，尚未连入互联网的人群共涉及了20个国家，覆盖了20多亿的人口。由于许多是发展中国家，这些地区甚至连基本的测绘数据都很缺乏。
　　马拉维，南非，加纳，海地和斯里兰卡的人口数据地图作为第一批成果已经被公布。Facebook希望在未来几个月继续增加更多国家的数据，并计划根据这些数据来提高世界各地的互联网普及率。
　　这些新地图能够告诉互联网服务提供商应该在哪里部署基础互联网设施，无论是光纤网络还是Wi-Fi热点，或是高空气球及无人机的通信网络。因为最有效的网络技术在于确保通信网络尽可能地靠近人群。
　　Facebook在一次声明中说到：&发展通信技术，连接世界其他地区，并不是Facebook独自面临的挑战。我们希望这些数据能成为新的数据源，帮助其他组织机构实现它们的使命。例如，红十字会已经计划使用人口地图来帮助控制马拉维的疟疾，并在自然灾害发生后实施针对性的人道主义援助。通过数据共享以及研究课题的公开，我们希望促成一个开放的方法来解决当地和全球的挑战。&
　　Facebook人口地图只是一个开始，如今这个产业已经发展到了关键的十字路口。未来计算能力、卫星图像、机器学习以及人工智能的结合会将这个世界改造成什么样?
[责任编辑：李盈]
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