GIS 中的人工智能
面对日益复杂的问题，集成 AI 的地理信息系统 (GIS) 软件是应对挑战的关键技术。
GIS 软件通过分析复杂系统和海量数据集，提升运营效率。 与 AI 结合，它能以前所未有的规模更快地提供洞察，从而实现更高的自动化、预测和优化。
自动化分析工作流
地理空间 AI 自动化数据分析流程，从而减少获取深度洞察所需的时间和资源。
提升预测分析能力
地理空间 AI 检测海量多变量数据中的模式和异常情况，从而降低不确定性、发现潜在机遇并模拟未来情景。
优化运营绩效
地理空间 AI 建模并实时监控运营情况，迭代优化解决方案，以最大限度地利用资源并提高效率。
该技术应用广泛，通过揭示机遇和风险，为复杂的运营带来清晰的洞察力。 有关更多示例，请获取 AI 电子书。
实时感知能力
Microsoft 与 Esri 和 Impact Observatory 合作构建了 AI 驱动的土地覆被地图。 地理空间 AI 能够以 10 米分辨率实现自动化的土地利用监测，与传统方法相比，显著提高了全球观测的规模和频率。 此项能力将有助于解答关于人类活动足迹、气候模式变化和环境问题等紧迫的挑战。
基础设施现代化
AT&T 利用气候数据和地理空间分析，绘制了其美国基础设施至 2050 年的潜在洪涝风险地图。 地理空间 AI 使该公司能够识别哪些设施和供应链可能容易受到沿海洪灾的影响。 详细的分析结果为其他组织评估自身风险提供了有价值的信息。
基础设施
巴伐利亚州住房、建筑和交通部正在试点一套人工智能系统，用于评估德国一条主要高速公路的路况。 利用地理空间 AI 进行的预测分析可以分析图像，识别道路磨损的早期迹象，从而准确地确定何时何地安排维护，避免大规模维修。 该工程验证了这些方法能够有效地预测道路状况的变化。
自然资源管理
自动化技术改进了芬兰森林的管理，并有助于缓解劳动力短缺问题。 人工智能通过分析图像和气象数据，更好地预测森林资源和维护需求。 地理空间 AI 支持对森林生长模式和采伐周期进行主动管理和优化。
运营效率
美国陆军工程兵团负责疏浚港口和航运水道，维持货船安全航行美国水域所需的水深。 借助地理空间 AI，规划人员可以分析数百万条船舶跟踪 ping 数据，从而确定驳船和集装箱船因泥沙淤积而减速的地点。 预测疏浚地点有助于工程兵团主动且精确地进行疏浚作业，进而优化运营并每年节省 1 亿美元。
ArcGIS 是全球领先的 GIS 软件，拥有成熟、久经验证并深度集成的 AI 功能。 ArcGIS 由 Esri 开发，是一个企业级地理空间平台，它提供了利用地理方法解决问题的独特优势。 它可以与其他业务系统无缝集成，并支持跨所有数据的 AI 驱动型地理空间分析。
内置预训练 AI 模型
ArcGIS 包含 75 多个预训练模型，这些模型经过实战检验，适用于常见的图像对象检测等工作流程。
访问全面数据
海量权威数据集和高分辨率影像显著增强了 AI 功能，确保分析的准确性和速度。
简化用户体验
AI 助手和会话式界面提高了生产力、简化了使用流程，并促进了组织内空间分析的普及。
Esri 致力于在 ArcGIS 中负责任地开发 AI
在 ArcGIS 这一备受监管行业信赖的平台上，组织数据始终保持私密性和安全性。 ArcGIS 清晰地解释了 AI 的预测和决策过程，允许用户调整模型，并包含用于预防偏见和确保公平性的保障措施。
阅读 FedEx、Microsoft、AT&T 等公司的案例研究
探索各组织如何利用地理空间 AI 从海量数据中获取价值、更快地做出决策并预测未来结果的真实案例。