大地量子合伙人黄彦翔：做空间大数据领域的Bloomberg

作为一家以技术驱动型的空间大数据平台服务商，大地量子近期一直动作不断，在推动国内空间大数据的商业化应用于多行业取得了丰硕的成果。

近期，前陶氏杜邦农业事业部中国区新业务负责人黄彦翔宣布加入大地量子，担任合伙人与商务副总裁一职。

大地量子自成立以来凭着其核心技术壁垒拥有较强的大数据处理能力，给农业、保险、金融、生态环境等客户提供了准确率较高的分析结果和数据。而黄彦翔的加入，也将推动大地量子从技术突破转向更多的商业化落地。

黄彦翔指出，我们想把空间大数据产品和技术变成一个产业，出发点就是建立我们的技术与多家公司以及多个行业下沉到其应用场景层面的强联系，让这些技术给我们的客户带来更多的商业价值。

而凭借横向的跨行业成本分摊的优势，大地量子则可以用极低的成本来帮助无数个这样的行业引进卫星遥感+AI的技术来进行商业创新。

在未来，大地量子希望能够为众多的行业提供丰富的数据产品，成为空间大数据领域的Bloomberg。

近期，泰伯网对大地量子合伙人&商务副总裁黄彦翔也进行了访谈，特分享如下：

大地量子团队都有着非常不一般的履历，能跟我们介绍下你过去职业经历吗？

虽然我是近期刚加入大地量子的，但其实之前已经与大地量子的初创团队结识很久了，我对于空间大数据这个领域也是一直非常感兴趣，也正是因为非常看好这个领域和这家公司，所以我离开了上一家世界五百强外企陶氏杜邦，跨界来到这个新的领域。

我与创业也是很有缘分，在我还读大学的时候，我当时的创业项目就入选了英国大使馆/总领事馆文化教育处和友成基金会及南都基金会的社会企业家项目。

也正是借助那个机会，让我开始接触到了大量优秀的企业家，从而感觉到自己距离真正的创业者，还缺乏大量系统和完备的商业知识体系及经验的累积。所以最终大学毕业时，我选择加入了陶氏化学的商务培训生项目，希望能从商业运作体系非常成熟的顶尖世界五百强外企中得到系统的学习和积累。

这段经历有什么令你比较难忘的事情吗?你觉得从中最大的收获是什么？

在与来自澳大利亚，日本等各个国家的总共十人左右的亚太商务培训生团队一起经历为期一年的系统性轮岗培训后，我选择了当时陶氏化学最辛苦也是最有潜力的农业部门，开始了这段充满挑战的职业生涯。

这些年我轮岗过很多不同的商务职位，如销售，市场，产品以及风险业务开发，这些经历不仅帮助我全面的构建了我之前所希望学到的商业知识体系，同时也让我有更多的机会接触到了很多新的领域。

回顾过去在大企业近十年的职业生涯，的确是非常难忘。这段经历帮助我系统性的建立了商业知识体系，同时也拓宽了我的视野，接触到了非常多的行业及非常优秀的企业。所以当觉得各方面条件都成熟的时候，就毅然决然的选择了跨界到高科技初创企业，去做一些有些有意思的事情。

为何选择加入大地量子？

在陶氏杜邦合并之后新的农业事业部中，我负责的是中国区的新业务团队。那个时候我不仅负责与互联网和科技领域的巨头企业如微软，阿里，京东，大疆等商务合作，也接触到了很多像大地量子这样潜力无限的高科技初创企业。

当时最大的感触就是在当下的商业社会中，高科技的快速发展日新月异，但是很多传统的行业对于外部新科技的应用仍然缓慢而有限，根本原因则是新科技与具体行业下沉到场景层面的应用还未被完全打通，这就需要科技人才和行业的商业人才共同配合，把具体的场景和对行业的价值链增益分析清楚。

往往是很多新的科技在某些行业已经应用成熟，凭借对市场和技术有敏锐洞察力的嫁接，完全可以迅速的跨界应用到其他的行业中。

典型的例子就如20世纪初期，福特通过改造并引进了美国肉牛屠宰流水线，创造出了汽车大规模装配线，大幅下降了汽车的生产成本，一举奠定了福特帝国的地位。

当下全球范围内的很多行业如农业，其实也充满了这样的商业机会，而大地量子提供的空间大数据领域服务，恰恰可以凭借横向的跨行业成本分摊的优势，用极低的成本来帮助无数个这样的行业引进卫星遥感+AI的技术来进行商业创新。

你认为农业及其各个板块是如何受益于遥感+AI？

农业是一个非常典型的且有趣的行业。传统农业并非效率低下，相反在其模式中所有的生产要素经过多年的实践，配置已达到最优化，突破瓶颈的方式是在于引进新的现代农业生产要素，其中技术变化是非常重要的助力引擎。

技术变化这一概念在实质上至少是一种生产要素增加、减少或改变的结果。例如无人机作为新型科技引入传统农业，本质上和用转基因方法培育了一种新性状种子，抑或是用土办法混合了一种新饲料让鸡每年产蛋增加是一样的，作为新型生产要素的变化，它的成本和收益应该能在整个生产过程价值链和农业收入流中得以体现。

因此将遥感+AI新技术引入到农业领域，势必需要联系到具体的行业使用场景中去量化对于整个生产过程价值链和农业收入流的商业意义。

例如利用遥感+AI新技术来参与农业的部分种植决策过程，或是节约人力评估灾后定损等工作，都有着无穷的潜在场景去探索落地遥感+AI技术在农业领域。

你觉得空间大数据除了农业以外的行业该如何应用？

我坚信空间大数据的应用会远远超出农业，这才是它最有魅力的地方。

空间大数据技术是建立在卫星遥感和AI技术的基础之上的。卫星遥感技术最大的优势是广阔的覆盖范围以及多样化的数据采集类别，而AI技术则使得对海量卫星遥感数据的自动化处理成为可能。基于这样的特点，我们甚至可以这样说，看得见天空的地方，就可以受益于空间大数据。

举个简单的例子，在国土资源监察领域，高分卫星影像分析已经是被广泛使用的技术，可以大大提高有关部门查证及执法的效率。另一方面，多光谱卫星影像数据也已经服务于水体污染识别等环境保护议题。

而以InSar技术为代表的一系列雷达卫星遥感分析技术也已经在基础设施形变检测、沉降监测等领域证明了其巨大的价值。刚才提到的这几个场景，背后对应的都是智慧城市，智慧交通，智慧水利等更加巨大的市场。

从本质上看，空间大数据帮助我们打破时间和空间对于认知的局限。对于终端行业来说，这可能会激发行业性的思维方式的转变，而这里存在着巨大的想象空间。

正如我们刚才所说，卫星遥感数据种类丰富。不同的传感器类型、分辨率、波段、重访周期等因素，共同构成了千变万化的数据组合。可以说，无论是哪一种数据，我们都可以在地面上找到对应的应用场景。

而我们大多数人之所以感觉空间数据应用领域比较集中，是因为受限于当前的数据利用水平，空间数据对于终端应用的服务能力还不够，或者说不能完全满足终端行业的需求。如果我们能够摸清终端行业的业务逻辑，并且用技术进步来促使数据产品满足行业需求，那么空间大数据技术的应用潜力必将被更好地释放出来。

而对于大地量子而言，在未来我们希望能够为众多的行业提供丰富的数据产品，成为空间大数据领域的Bloomberg。

对于以空间数据为代表的商业航天市场的未来如何看待？

对于商业航天市场而言，无论是市场的那一个环节，发展的关键都取决于足够多的、商业化的终端应用。像我们大地量子这样的空间数据企业直接面向终端市场，而我们也会一直去摸索各个行业的业务链，进而明确什么样的空间数据能够帮助他们完成业务上的突破。

当然，研究终端应用、拓宽行业边界不应该是空间大数据企业一方面的事情，产业链上的其他机构也需要参与进来。

比如在我们上游的商业卫星公司，国家主管部门，包括提供云服务的企业，都可以参与到这个大讨论中来，共同研究什么样的商业航天生态才能最大化的促进终端应用落地，从而实现行业本身价值的最大化。总而言之，商业航天在未来必定有光明的前景，但是关键在于促进商业化应用，而这离不开整个大行业的共同努力。

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