欧陆注册7 月 31 日，DeepMind 正式发布的 AlphaEarth Foundations 模型，被称作 虚拟卫星。它无需上天，却能以 10 米 ×10 米的高精度网格覆盖全球陆地与沿海水域，把地球的信息浓缩成 64 个维度的高效数据。更厉害的是，它处理后的数据存储空间比传统 AI 模型减少 16 倍，大大降低了大规模地理分析的计算成本。

　　传统卫星发射一次就得几亿美元，拍回的照片解码还得等好几天。而谷歌这颗 虚拟卫星 剑走偏锋，它不自己拍摄影像，而是整合全球现有的卫星图像、雷达数据甚至气候模拟结果，进行深度处理后重新整合。

　　它的 特征学习 能力堪称一绝，能从光学、雷达、3D 数据中提取关键特征，轻松区分沙滩与沙漠、森林与农田。这意味着，亚马逊雨林的伐木痕迹、刚果河的水位变化，都能在它的数字模型中清晰呈现。

　　在数据处理效率上，它更是表现出色。普通 AI 处理卫星数据，就像把全人类的照都存成原图，既占空间又难查找；而 AlphaEarth 就像个智能修图师，自动剔除重复信息，只保留关键细节。联合国粮农组织利用它监测非法伐木，不仅数据处理成本降了一半，反应速度还从 按周算 提升到 按小时算。

　　这颗 虚拟卫星 已经在不少实际项目中发挥作用。过去一年，超过 50 家科研机构与政府组织通过 Google Earth Engine 使用它生成的年度嵌入数据集，应用于生态系统分类、农业变化分析与森林监测等领域。

　　全球生态系统地图集项目就是其中之一，该项目致力于绘制和监测全球所有生态系统，为保护、恢复和可持续管理生态系统提供重要工具，而 AlphaEarth Foundations 的数据集为其识别尚未分类的生态系统提供了有力支持，助力各国开展更有针对性的保护工作。

　　从技术角度看，AlphaEarth Foundations 的优势十分明显。经过严格测试，即便在标记数据稀缺的情况下，它的错误率也比其他模型平均低 24%，展现出卓越的准确性和学习效率。这种高精度让它在监测作物健康、追踪森林砍伐、应对气候变化等全球性问题上大有可为。

　　环保组织担忧，数据都掌握在谷歌手中，目前 50 多家机构使用的都是免费数据集，但未来一旦开启商业化，尤其是当它与 Gemini 等通用大模型结合，拓展到气候研究、自然资源管理等关键领域后，小国家和科研机构可能就用不起了。

　　还有人对其 可靠性 提出质疑。传统卫星虽然慢，但提供的是 一手照片；而这颗虚拟卫星整合的是 二手数据，会不会出现偏差？尽管谷歌方面表示，模型经过了充分的验证，但网友还是调侃：万一模型看走眼，把沙漠当成森林，那保护工作可就白做了。

　　但不可否认的是，AlphaEarth Foundations 带来了一种全新的地球观测方式。它解决了 数据过载 和 信息不一致 这两大难题，让科学家能够按需创建详细、一致的世界地图，为理解地球提供了全新视角。

　　或许，它是不是 真卫星 并不重要，重要的是它让人类观察和保护地球的能力得到了质的飞跃。

　　（据谷歌 DeepMind 公告、澎湃新闻报道、联合国粮农组织应用案例综合整理）

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