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从Esri AI策略看未来位置智能发展 (一)

 

在GIS行业深耕多年,我对ArcGIS产品的情感经历了颇为复杂的变化历程。最初对它满怀崇敬,而后在深入了解的过程中曾一度有所“轻视”。到如今自己做产品了,对它更多的则是敬重。无论从哪个视角审视,打造一款卓越的产品绝非易事。

 

ArcGIS时常被人诟病使用体验差、入手难度高。但不可否认,其在位置智能各个领域的考量都极为周全,几乎没有明显的疏漏之处。

 

比如我们最近在研究一种商圈生成方式,会发现Esri 很早就有这类的工具,并且对于重叠商圈覆盖这块有多重考量。

 

 

转而谈及AI,这一概念的提出其实已有多年。回顾ArcGIS软件的发展历程,最早的AI工具是早在2009年ArcMap 9.3上线的Geographically Weighted Regression ,它采用了机器学习技术。

 

此后,ArcGIS陆陆续续推出了30个与AI相关的模块,并率先提出了 GeoAI的概念。然而在很长一段时间内,这些努力并未引起广泛的关注与热潮,一直处于不温不火的状态,直至ChatGPT的横空出世。

我们常说的GWR,即地理加权回归

ArcGIS产品中第一个机器学习工具

 

ChatGPT的出现无疑是AI发展史上的一个重要里程碑,它成功地将AI带入了大众的视野。

 

其极低的使用门槛,使得几乎任何人都能轻松上手,这也导致在大多数人的认知中,提及AI便会联想到GenAI,进而想到ChatGPT,脑海中浮现出那个能够与人畅聊互动的智能形象。

 

这一现象不仅在国内引发了强烈反响,在能够自由使用GPT类软件的美国,更是让众多IT工作者陷入狂热。

 

彼时,整个行业的共识便是:“谁能率先在这一新兴赛道上抢占先机,谁就能在未来的竞争中占据有利的风口位置。”

 

一个任何人都能无障碍使用的东西,不火都难

 

长期致力于GeoAI研究的Esri敏锐地捕捉到了这一趋势,内部迅速提出了GeoAI+GenAI的策略。

 

正如前文所述,作为当前市场占有率位居首位的GIS软件,ArcGIS固然有着诸多优势,但不可忽视的是其较高的入手难度。

 

事实上,无论是国内还是国外的用户,内心深处都期望产品能够直接提供便捷的结果输出。

 

只不过由于国外劳动力成本高昂,用户更倾向于自行探索尝试;而国内则因 IT 码农人力成本相对较低,用户更希望软件开发者能将产品开发完善,以便自己能够一键获取所需结果。

 

而GenAI的最大魅力就在于其近乎零门槛的操作要求,只要具备基本的打字和聊天能力,即可轻松驾驭。

 

这不禁让人遐想,是否只要能够清晰准确地表达自身需求,AI 就能精准地提供相应的协助与服务呢?

 

基于此,Esri启动了ArcGIS AI Assistant平台的开发项目。在整个产品体系中,当前ArcGIS AI Assistant分为三类。

 

其核心宗旨便是致力于降低用户的学习成本与操作门槛。

 

AI Assistants in ArcGIS

 

ArcGIS AI Assistant(SQL\Python)已经正式上线。

 

它借助AI的基础语义理解能力,能够将用户输入的语义精准地转换为 SQL 或者Python代码,ArcGIS Pro等相关桌面产品便是这一功能的典型代表。

 

图源:Esri

 

ArcGIS AI Assistant(在线)部分上线。

 

它采用在线AI大模型(OpenAI GPT),并以Esri多年积累的丰富产品帮助文档、开发文档作为数据基础,打造出了实用的工具型助手。

 

例如在Survery123中,报单生成的整个流程均在轻松的聊天互动过程中完成信息收集并最终生成报单,对此感兴趣的朋友不妨亲自体验一番(值得一提的是,该产品是由北京研发中心研发完成)。

 

此外,ArcGIS Hub以及近期在视频中频繁亮相的ArcGIS SmartMap也都应用了这一在线AI助手功能。

 

图源:Esri

 

ArcGIS AI Assistant(离线)内置了 Ollama,并采用Mistral 7B模型,同时内置元数据和知识库,ArcGIS Business Analysis便是其杰出的代表作品。

 

具体功能展示可参考如下视频。

 

BA视频.mp4

 

综上所述,在过去的这一年里,Esri产品团队仿佛打了鸡血,全身心地投入到各种关于AI的沟通研讨之中,积极探索AI在未来的无限可能。

 

与此同时,大量基于ArcGIS Hub AI Assistant搭建的政务网站如雨后春笋般纷纷上线,仅仅半年时间,其数量便增加了数十个之多。

 

 

然而,随着Esri在AI技术研发上的不断深入与落实,诸多挑战也接踵而至。

 

技术风险与非技术风险逐渐浮现,例如在法律合规性方面,如何确保其AI产品的应用符合各类法律法规的要求,成为亟待解决的关键问题;在技术可靠性上,如何保证离线AI的稳定运行与数据安全,也是重中之重;此外,在技术路线的选择上,到底是采用RAG还是微调等策略,都需要谨慎权衡与决策。

 

这些问题都将深刻影响Esri AI策略在未来位置智能发展道路上的走向,而我们也将在后续篇章中继续深入剖析Esri如何应对这些挑战,进一步探索其AI战略在位置智能领域的深化与拓展。

 

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