AI时代GISer的机会到底在哪？

一场史无前例的淘汰赛，开始了！

就业环境严峻，失业率居高不下，应届生纷纷陷入毕业即失业的迷雾中

即便如此，AI时代人工智能还是以不可阻挡之势，将触角延伸至各行各业，冲击着很多人的就业岗位

当无人驾驶出租车，这一昔日科幻大片中的场景，如今在现实生活中上演，无疑引发了人们对于科技革新与社会就业关系的深度思考。

无人驾驶出租车的兴起，对传统出租车行业造成了强烈冲击。机器取代人类驾驶员，24小时无休地提供服务，使得网约车司机与出租车司机面临前所未有的生存压力。

在当前就业形势严峻的背景下，新技术的每一次突破都应充分考虑到对人力资源的冲击。无人驾驶仅是众多智能化技术中的一个缩影。未来，无人收费、无人餐厅、无人超市、无人医院等业态将相继涌现，甚至道路清洁等基础工作也将由机器包揽。

那么，普通人的就业机会在哪里呢？地信人会被AI抢饭碗吗？GISer如何利用AI技术来“武装”自己？

GIS可以在无人驾驶领域，有着至关重要的作用，以下是GIS在无人科技中的几个关键作用：

1. 高精度地图支持：GIS技术提供了高精度地图（HD地图），这些地图对于自动驾驶车辆的定位、导航和控制至关重要。高精度地图包含丰富的道路几何结构、交通信号、路面标记等信息，能够辅助无人车进行精确的路径规划和决策 。相比服务于GPS导航系统的传统地图而言，高精地图最显著的特点是其表征路面特征的精准性。传统地图只需要做到米级精度即可实现GPS导航，但高精地图需要达到厘米级精度才能保证无人车行驶安全。此外，高精地图还需要比传统地图有更高的实时性。由于路网每天都有变化，如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等。这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全。实时高精地图有很高的难度，但随着越来越多载有多种传感器的无人车行驶在路网中，一旦有一辆或几辆无人车发现了路网的变化，通过与云端通信，就可以把路网更新信息告诉其他无人车，使其他无人车更加聪明和安全。
2. 环境感知与实时数据处理： 无人车利用车载传感器（如激光雷达、摄像头、IMU）结合GIS数据，实现对周围环境的实时感知和处理。GIS技术帮助无人车理解其在道路上的精确位置，并与高精度地图中的数据进行匹配，提高导航的准确性 。
3. 辅助决策制定： GIS集成了丰富的空间分析工具，可以辅助无人车在复杂的交通环境中制定安全、高效的行驶决策。例如，GIS可以帮助无人车识别交通拥堵区域，避免碰撞，并遵守道路规则。
4. 无人机与GIS的结合： 无人机技术与GIS的结合为地理空间数据的快速采集提供了新的途径。无人机可以快速获取地面影像，GIS软件则用于处理这些数据，生成正射影像、数字表面模型（DSM）和数字地形模型（DTM），这些成果广泛应用于国土资源调查、环境监测和应急响应 。
5. 智能城市规划与物联网： GIS技术在智能城市规划中扮演着重要角色。通过无人车和无人机收集的数据，GIS可以提供城市资产的详细清单，帮助城市规划者优化基础设施，并实现城市运营的效率提升 。
6. 自动驾驶汽车的测试与验证： GIS技术在自动驾驶汽车的测试中也有应用，例如，通过模拟不同的交通场景和环境条件，GIS软件可以用于验证自动驾驶算法的鲁棒性和安全性 。
7. 三维GIS在特殊场景的应用： 在一些特殊场景，如矿山、工业园区等，三维GIS技术可以提供更加直观的导航和路径规划，帮助自动驾驶车辆在复杂环境中安全运行 

综上所述，GIS技术在无人科技领域具有广泛的应用前景，它不仅能够提高自动驾驶车辆的导航精度和安全性，还能够为城市规划和资源管理提供强有力的支持。随着技术的不断发展，GIS在无人科技中的作用将越来越重要。

这些应用要点，就是未来想要进入无人科技领域需要补充的知识要点

GIS在AI时代，还可以把握以下发展方向

1. 三维可视化与AI的结合：

   • 随着三维技术的成熟和普及，3D GIS能够提供更加真实、立体的空间信息展示。

   • AI技术可以与3D GIS结合，通过深度学习等技术，实现对三维空间数据的智能分析、处理和应用，从而提供更高效、准确的服务。

2. WebGIS与AI的集成：

   • WebGIS通过网络平台集成和展示空间数据，使得空间信息的获取和共享变得更加便捷。

   • AI技术可以为WebGIS提供强大的数据处理和分析能力，例如通过自然语言处理（NLP）技术实现空间数据的智能查询和分析，通过机器学习算法实现对空间数据的自动分类和识别等。

3. “3S”集成与AI的融合：

   • GPS、RS和GIS的集成（简称“3S”）能够提供实时、动态的空间数据获取和更新能力。

   • AI技术可以与“3S”集成相结合，通过大数据分析和机器学习算法，实现对空间数据的深度挖掘和应用，为智慧城市、自然资源管理等领域提供智能化解决方案。

4. 虚拟现实与AI的联动：

   • 虚拟现实（VR）技术能够为用户提供沉浸式的空间信息体验。

   • AI技术可以与VR技术相结合，通过智能交互、自动导航等方式，为用户提供更加智能、便捷的VR体验。

5. 大数据与AI的驱动：

   • 地理信息系统处理的数据量庞大，需要借助大数据技术进行存储、管理和分析。

   • AI技术可以为地理信息系统提供强大的数据处理和分析能力，通过机器学习、深度学习等算法，实现对海量空间数据的智能分析、预测和决策支持。

6. 智能边缘计算与AI的协同：

   • 随着物联网设备、智能手机等边缘计算设备的普及，GISer可以利用这些设备收集和处理空间数据。

   • AI技术可以与智能边缘计算协同工作，通过在边缘设备上运行轻量级的AI算法，实现对空间数据的实时处理和响应，提高数据处理的效率和实时性。

7. 自主学习与迁移学习能力的应用：

   • AI系统的自主学习和迁移学习能力使其能够不断适应新的数据和任务需求。

   • GISer可以利用这些能力，让地理信息系统不断学习和进化，提高系统的智能化水平和适应性。

GIS开发学习路线图