大地量子合伙人黃彥翔：做空間大數據領域的Bloomberg

大地量子合伙人 黃彥翔

作為一家以技術驅動型的空間大數據平臺服務商，大地量子近期一直動作不斷，在推動國內空間大數據的商業化應用于多行業取得了豐碩的成果。

近期，前陶氏杜邦農業事業部中國區新業務負責人黃彥翔宣布加入大地量子，擔任合伙人與商務副總裁一職。

大地量子自成立以來憑著其核心技術壁壘擁有較強的大數據處理能力，給農業、保險、金融、生態環境等客戶提供了準確率較高的分析結果和數據。而黃彥翔的加入，也將推動大地量子從技術突破轉向更多的商業化落地。

黃彥翔指出，我們想把空間大數據產品和技術變成一個產業，出發點就是建立我們的技術與多家公司以及多個行業下沉到其應用場景層面的強聯系，讓這些技術給我們的客戶帶來更多的商業價值。

而憑借橫向的跨行業成本分攤的優勢，大地量子則可以用極低的成本來幫助無數個這樣的行業引進衛星遙感+AI的技術來進行商業創新。

在未來，大地量子希望能夠為眾多的行業提供豐富的數據產品，成為空間大數據領域的Bloomberg。

近期，泰伯網對大地量子合伙人&商務副總裁黃彥翔也進行了訪談，特分享如下：

  大地量子團隊都有著非常不一般的履歷，能跟我們介紹下你過去職業經歷嗎？

雖然我是近期剛加入大地量子的，但其實之前已經與大地量子的初創團隊結識很久了，我對于空間大數據這個領域也是一直非常感興趣，也正是因為非?？春眠@個領域和這家公司，所以我離開了上一家世界五百強外企陶氏杜邦，跨界來到這個新的領域。

我與創業也是很有緣分，在我還讀大學的時候，我當時的創業項目就入選了英國大使館/總領事館文化教育處和友成基金會及南都基金會的社會企業家項目。

也正是借助那個機會，讓我開始接觸到了大量優秀的企業家，從而感覺到自己距離真正的創業者，還缺乏大量系統和完備的商業知識體系及經驗的累積。所以最終大學畢業時，我選擇加入了陶氏化學的商務培訓生項目，希望能從商業運作體系非常成熟的頂尖世界五百強外企中得到系統的學習和積累。

  這段經歷有什么令你比較難忘的事情嗎?你覺得從中最大的收獲是什么？

在與來自澳大利亞，日本等各個國家的總共十人左右的亞太商務培訓生團隊一起經歷為期一年的系統性輪崗培訓后，我選擇了當時陶氏化學最辛苦也是最有潛力的農業部門，開始了這段充滿挑戰的職業生涯。

這些年我輪崗過很多不同的商務職位，如銷售，市場，產品以及風險業務開發，這些經歷不僅幫助我全面的構建了我之前所希望學到的商業知識體系，同時也讓我有更多的機會接觸到了很多新的領域。

回顧過去在大企業近十年的職業生涯，的確是非常難忘。這段經歷幫助我系統性的建立了商業知識體系，同時也拓寬了我的視野，接觸到了非常多的行業及非常優秀的企業。所以當覺得各方面條件都成熟的時候，就毅然決然的選擇了跨界到高科技初創企業，去做一些有些有意思的事情。

  為何選擇加入大地量子？

在陶氏杜邦合并之后新的農業事業部中，我負責的是中國區的新業務團隊。那個時候我不僅負責與互聯網和科技領域的巨頭企業如微軟，阿里，京東，大疆等商務合作，也接觸到了很多像大地量子這樣潛力無限的高科技初創企業。

當時最大的感觸就是在當下的商業社會中，高科技的快速發展日新月異，但是很多傳統的行業對于外部新科技的應用仍然緩慢而有限，根本原因則是新科技與具體行業下沉到場景層面的應用還未被完全打通，這就需要科技人才和行業的商業人才共同配合，把具體的場景和對行業的價值鏈增益分析清楚。

往往是很多新的科技在某些行業已經應用成熟，憑借對市場和技術有敏銳洞察力的嫁接，完全可以迅速的跨界應用到其他的行業中。

典型的例子就如20世紀初期，福特通過改造并引進了美國肉牛屠宰流水線，創造出了汽車大規模裝配線，大幅下降了汽車的生產成本，一舉奠定了福特帝國的地位。

當下全球范圍內的很多行業如農業，其實也充滿了這樣的商業機會，而大地量子提供的空間大數據領域服務，恰恰可以憑借橫向的跨行業成本分攤的優勢，用極低的成本來幫助無數個這樣的行業引進衛星遙感+AI的技術來進行商業創新。

  你認為農業及其各個板塊是如何受益于遙感+AI？

農業是一個非常典型的且有趣的行業。傳統農業并非效率低下，相反在其模式中所有的生產要素經過多年的實踐，配置已達到最優化，突破瓶頸的方式是在于引進新的現代農業生產要素，其中技術變化是非常重要的助力引擎。

技術變化這一概念在實質上至少是一種生產要素增加、減少或改變的結果。例如無人機作為新型科技引入傳統農業，本質上和用轉基因方法培育了一種新性狀種子，抑或是用土辦法混合了一種新飼料讓雞每年產蛋增加是一樣的，作為新型生產要素的變化，它的成本和收益應該能在整個生產過程價值鏈和農業收入流中得以體現。

因此將遙感+AI新技術引入到農業領域，勢必需要聯系到具體的行業使用場景中去量化對于整個生產過程價值鏈和農業收入流的商業意義。

例如利用遙感+AI新技術來參與農業的部分種植決策過程，或是節約人力評估災后定損等工作，都有著無窮的潛在場景去探索落地遙感+AI技術在農業領域。

  你覺得空間大數據除了農業以外的行業該如何應用？

我堅信空間大數據的應用會遠遠超出農業，這才是它最有魅力的地方。

空間大數據技術是建立在衛星遙感和AI技術的基礎之上的。衛星遙感技術最大的優勢是廣闊的覆蓋范圍以及多樣化的數據采集類別，而AI技術則使得對海量衛星遙感數據的自動化處理成為可能?；谶@樣的特點，我們甚至可以這樣說，看得見天空的地方，就可以受益于空間大數據。

舉個簡單的例子，在國土資源監察領域，高分衛星影像分析已經是被廣泛使用的技術，可以大大提高有關部門查證及執法的效率。另一方面，多光譜衛星影像數據也已經服務于水體污染識別等環境保護議題。

而以InSar技術為代表的一系列雷達衛星遙感分析技術也已經在基礎設施形變檢測、沉降監測等領域證明了其巨大的價值。剛才提到的這幾個場景，背后對應的都是智慧城市，智慧交通，智慧水利等更加巨大的市場。

從本質上看，空間大數據幫助我們打破時間和空間對于認知的局限。對于終端行業來說，這可能會激發行業性的思維方式的轉變，而這里存在著巨大的想象空間。

正如我們剛才所說，衛星遙感數據種類豐富。不同的傳感器類型、分辨率、波段、重訪周期等因素，共同構成了千變萬化的數據組合?？梢哉f，無論是哪一種數據，我們都可以在地面上找到對應的應用場景。

而我們大多數人之所以感覺空間數據應用領域比較集中，是因為受限于當前的數據利用水平，空間數據對于終端應用的服務能力還不夠，或者說不能完全滿足終端行業的需求。如果我們能夠摸清終端行業的業務邏輯，并且用技術進步來促使數據產品滿足行業需求，那么空間大數據技術的應用潛力必將被更好地釋放出來。

而對于大地量子而言，在未來我們希望能夠為眾多的行業提供豐富的數據產品，成為空間大數據領域的Bloomberg。

  對于以空間數據為代表的商業航天市場的未來如何看待？

對于商業航天市場而言，無論是市場的那一個環節，發展的關鍵都取決于足夠多的、商業化的終端應用。像我們大地量子這樣的空間數據企業直接面向終端市場，而我們也會一直去摸索各個行業的業務鏈，進而明確什么樣的空間數據能夠幫助他們完成業務上的突破。

當然，研究終端應用、拓寬行業邊界不應該是空間大數據企業一方面的事情，產業鏈上的其他機構也需要參與進來。

比如在我們上游的商業衛星公司，國家主管部門，包括提供云服務的企業，都可以參與到這個大討論中來，共同研究什么樣的商業航天生態才能最大化的促進終端應用落地，從而實現行業本身價值的最大化?？偠灾?，商業航天在未來必定有光明的前景，但是關鍵在于促進商業化應用，而這離不開整個大行業的共同努力。