大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)在很多行業(yè)中得以體現(xiàn)，現(xiàn)在的運營商已經(jīng)掌握了海量的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)都沒有得到有效的應(yīng)用。而現(xiàn)在的衛(wèi)星行業(yè)正在對這些數(shù)據(jù)進行分析，進而為其他的垂直行業(yè)提供有用數(shù)據(jù)。

發(fā)展：大型星座供應(yīng)商的角逐開始

歐洲咨詢公司的數(shù)據(jù)顯示，2017年30家高通量衛(wèi)星系統(tǒng)運營商的承諾投資總額已達到190億美元。北方天空研究所預(yù)計，隨著低地球軌道星座發(fā)射浪潮的興起，到2026年，約60%的通信容量將來自低地球軌道高通量衛(wèi)星星座。未來，高通量衛(wèi)星市場的潛在增長點將包括視頻傳輸、海洋運輸/漁業(yè)/游船/石油開采通信網(wǎng)絡(luò)。航空客艙的互聯(lián)網(wǎng)接入也將推動對高通量衛(wèi)星的需求，2025年該市場價值可達98億美元。

自從第一批大型星座被聯(lián)邦通信委員會批準(zhǔn)以來，低地球軌道就一直吸引著業(yè)界各方的注意。已獲批的星座包括Telesat的117顆衛(wèi)星、OneWeb的600顆衛(wèi)星、開普勒通信公司的140顆衛(wèi)星、LeoSat的78顆衛(wèi)星以及SpaceX的11943顆衛(wèi)星。年初，Telesat發(fā)射了第一顆低地球軌道衛(wèi)星，SpaceX發(fā)射了“Tintin”-2A和2B兩顆全球?qū)拵ㄐ艤y試衛(wèi)星;開普勒已發(fā)射兩顆原型衛(wèi)星;OneWeb至今尚未有所行動，但根據(jù)計劃，將于2019年2月前發(fā)射首顆衛(wèi)星;Leosat則計劃在地面進行技術(shù)驗證。

以上發(fā)展態(tài)勢意味著大型星座供應(yīng)商的角逐已經(jīng)開始。隨著2019年來臨，低地球軌道將受到更多關(guān)注，變得更加擁擠。隨之而來的軌道碎片減緩問題也將日益嚴(yán)峻。地面設(shè)備制造商也亟需開發(fā)快速切換技術(shù)，以保障同一衛(wèi)星星座信號的連續(xù)性。

市場：衛(wèi)星大數(shù)據(jù)應(yīng)用公司不斷發(fā)展

Orbital Insight 是一家基于衛(wèi)星圖像的數(shù)據(jù)分析公司。公司從其他衛(wèi)星公司購買圖像，在此基礎(chǔ)上再進行進一步的分析。比如，通過分析莊稼的衛(wèi)星圖來預(yù)測莊稼的長勢;通過分析 停車場的數(shù)據(jù)來預(yù)測零售業(yè)的銷售;通過衛(wèi)星圖觀察中國地區(qū)在建的建筑影子的變化，從而分析中國建筑行業(yè)的發(fā)展等。Orbital Insight 的創(chuàng)始人 James Crawford 以前是谷歌的工程師。為了分析衛(wèi)星圖像，Orbital Insight 利用了機器學(xué)習(xí)算法，提高分析的效率和準(zhǔn)確率。在創(chuàng)始人詹姆斯·克勞福德的帶領(lǐng)下，早在三年前開始探索，依靠人工智能方法發(fā)掘海量衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對道路、飛機、云、霧、湖泊、土地、建筑物和油庫情況進行測量和分析，得到有效信息，從而幫助人們更好地認(rèn)知世界、做出決策。據(jù)悉，Orbital Insight人工智能的圖像識別算法精度已達95-97%，不斷優(yōu)化并新增識別對象。

業(yè)務(wù)方面，Orbital Insight曾與世界銀行合作，通過建筑物高度和屋頂材質(zhì)測量數(shù)據(jù)，衡量各地財富，提高相關(guān)貧困數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度;深挖美國50個零售商的停車場大數(shù)據(jù)，計算了100 多萬個停車場和十億多輛汽車，幫助相關(guān)機構(gòu)深入了解商店運營情況，精確分析當(dāng)?shù)亓闶蹣I(yè)景氣。由是，Orbital Insight在2017年5月獲得紅杉資本等風(fēng)投5000萬美元C輪融資。

2018年的衛(wèi)星行業(yè)在技術(shù)和服務(wù)方面都有了大的進步，這些進步也將促進衛(wèi)星行業(yè)的進一步發(fā)展。隨著之后各行業(yè)之間的信息互通進一步加強，衛(wèi)星也將發(fā)揮更多的作用，但是其發(fā)展中的問題也需要逐步解決。