谷歌DeepMind近期揭曉了其最新研發成果——AlphaEarth Foundations，這是一款人工智能系統，其功能是將海量的衛星數據轉化為統一且高精度的數字圖像，旨在強化環境分析的精確度，并為食物安全、森林保護及水資源管理等領域的決策提供有力支持。這款系統如同一個“超級虛擬衛星”，能以每10x10米的細致分辨率，全面覆蓋地球陸地與沿海區域。
面對數據過載與信息不一致的兩大難題，AlphaEarth Foundations展現出了卓越的能力。它能穿透云層，精確描繪南極洲復雜地形，甚至捕捉到加拿大小麥田的細微變化，這些細節遠超人類視覺所能及。在與傳統方法及其他AI繪圖技術的對比測試中，該系統的錯誤率平均降低了24%，并在土地利用分類、生物物理變量估算及變化檢測等15個評估數據集上均取得了優異表現。
AlphaEarth Foundations在處理數據稀缺情況時也表現出色，其獨特的時間分析功能使得系統能夠對時間不完全對齊的數據段進行準確預測。該模型采用的“時空精度”（STP）架構，將同一地點的不同時期衛星圖像視為視頻幀序列，通過這一創新處理，系統能學習空間、時間及測量之間的復雜關系，從而生成反映局部環境特征及時間軌跡的嵌入表示。
目前，已有超過50家機構在實際應用中測試這一系統。例如，全球生態系統地圖項目利用AlphaEarth Foundations的數據，成功分類了以往未被映射的生態系統，如沿海灌叢和極端干旱沙漠等。巴西的MapBiomas則借助這些數據，對農業活動及環境變化進行了深入分析，特別是在亞馬遜雨林等重要生態系統方面。
谷歌還計劃在Google Earth Engine平臺上發布名為“衛星嵌入數據集”的年度數據產品。根據Google Earth Engine的數據統計，該數據集每年將生成超過1.4萬億個嵌入點，為識別全球相似環境條件、變化監測、自動分類及智能聚類提供了豐富的應用場景。
為了推動科學研究的發展，谷歌還設立了最高5000美元的研究資助計劃，旨在支持基于衛星嵌入數據的應用案例研究。DeepMind團隊認為，AlphaEarth Foundations是理解地球不斷變化的狀態與動態的關鍵一步，他們期待未來能將這一系統與通用推理大型語言模型（LLM）相結合，進一步拓展其應用潛力。
