以下为北京超图软件股份有限公司总裁宋关福先生以“大数据时代的GIS基础软件技术发展与展望”为主题的精彩演讲，演讲内容为(未经本人核实)：
宋关福：尊敬的各位专家，各位领导，大家下午好，刚才听了几位院士的讲座非常精彩，同时我们也听了华为云的技术，接下来我跟大家汇报大数据的一个情况。
大数据时代的GIS技术发展，我们先来回顾一下GIS技术的发展情况，我谈的是GIS基础软件，全世界第一套现代的GIS基础软件是1982年推出来的，这个开启了现代的GIS基础软件发展之路。从1982年-1987年，从这个角度来看，自主GIS基础软件起步并不晚，只是差了几年，但我们晚的是应用，做起中国经济发展水平制约IT用。第二个晚的是产业化机制，有一个公司的机制在运行。
到了90年代中期的时候，自主GIS软件纷纷开始登场。我们看15年前的GIS软件情况，基本上满足的国外软件。6年前格局得到一些改变，我们看到当时的市场份额，差了20%，差距还是有点大，到1年前，去年自主品牌应该说取得了一些突破，发布新的数据，第一名已经变成国产的。我们再分析一下2009年与2015年国内市场份额的变化，美国占48%，自主品牌37%，其他占15%，到了201年的时候数据就反过来，美国占34%，其他占17%，自主品牌占49%。从这两年比较，自主品牌应该是大幅的增加。其中另外一个便是很多国际著名软件消失，市场龙头也开始有些变化，变成自主品牌。
我们在座的有很多是测绘的，感觉这些数据有些问题，因为我们感觉做测绘做国土的用国内软件比较多，这确实是对的。因为这几行业用GIS用得最早，所以要进行置换是相对滞后的。自主品牌GIS的优势领域，市场份额相对占优一些。是什么原因驱动自主GIS技术的成长，第一是感谢科技部，它那个时代启动了一个“技术比武”，这个是1996年开启的，这极大的刺激了GIS软件投入研发，进步非常大。
第二个因素是2001年科技部搞了一个“比武招亲”。这样两件事情是科技领域揭示技术发展做出了非常重要的作用。第三个因素是国内GIS应用水平快速提高，我们现在之前的N金工程、数字城市、智慧城市等等，我们去看看欧洲看美国在应用的水平上还不如我们，这种领先的应用就代表领先的需求，因为我们需求开始领先了，就意味着我们可能做出领先的产品。如果我们把中国用户的问题解决掉了，全世界的也也都解决了。第四个因素，企业实力提升，研发投入上规模。第五个驱动因素是建成规模化的研发机制，以前是小作坊，我们建立一个产品理想机制，让一线呼唤炮火，我们产品部门可以提供公司产品决策委员会申请立项，有这样的机制我们才能产生产品级创新，可能3个月以后就把它覆盖掉。
同时我们还要想产品大规模推广，很大的原因质量问题，所以要有质量保障体系，我们有一个机制叫持续机制，以前我们很多的一个软件是需要时间几个月，现在我们只要一个人提交了代码，30分钟就可以编辑。中国GIS发展差不多30年，从1987年开始，那时候是简单的工具，到后面发展成重要软件，到2000年以后产生一些新的技术，组建GISWeb无GIS技术，和新一代三维GIS、云GIS、GIS大数据技术的发展。我们第一个阶段是起步，第二个阶段是追赶，第三个阶段是并行，所以我们必须要同时去探索新的方式，这是我们一个独立创新的阶段。
今天回到今天的主题，大数据是汹涌而至了，大数据的特征听了很多，其中四个V是最重要的，一是数量大，二是种类多，三是价值密度低，四是变化快。体量大变化快就要求我们挖掘的信息非常高，价值密度低意味着这是一个情况。种类都，同样一套挖掘工具要求高，所以大数据挖掘是非常麻烦的。挖掘大数据不是件容易的事情，但是与GIS有什么关系，因为80%的大数据都跟位置也关系，这里面我们可能要说一些概念，空间大数据和时空大数据，无论是关注时间属性，只要带位置，就是我们处理的对象。
比如我们航天航空遥感数据，街景数据，倾斜摄影原始照片，我们是否可以说GIS已经在管理大数据了吗?答案是否定的，因为以上大数据的共同特点都是在测量过程中产生，数据不是监测，而是其他的专业软件，遥感软件、航测软件、倾斜摄影三维建模软件，他们在处理数据。GIS软件使用的是处理结果，已不符合大数据定义，换句话说，对这些大数据的处理，没GIS软件什么事，GIS做什么?就是用专业软件处理，GIS可视化。GIS该做的不应该只是测绘，我们有很多非测绘活动产生更大空间大数据，比如Vber用空间大数据分析“一夜情”，晚上10点至凌晨4点大车，4-6小时后160米内再次大车，都极有可能是一夜情。大数据能不能干点正事，这是重庆基于收集信令大数据的通勤做的一个分析，这是移动连通的手机来做的一个。
越来越多的空间大数据各种来源都有，我们GIS平台软件不具备大数据的管理分析能力，仅仅作为大数据的结果来管理业务，更姚明的是很多的大数据平台也不直接具备空间统计与分析能力。所以，挖掘空间大数据不是件容易的事。如果说GIS平台能解决一些大数据管理分析的问题，就可以让更多的单位应用。所以，大数据对GIS提出了的需求：空间大数据分布式存储管理，空间大数据的高性能分析。我们对大数据的总体构架是这样的，一个是Hadoop相当于数据的1.0，一个是Spark相当于大数据的2.0，GIS运营于Spark框架内部还是外围，外围要做的是任务调度控制，分析结果可视化，像这些数据技术主要原生于lIEUK。
基于HDFS的空间数据管理，20亿条的所有结构。大数据计算，包括基础计算，在大数据的基础上做一些空间分析，在高级计算有聚合分析，热点分析，密度分析等的。这是一个实时路况计算的框架，这个不详细介绍。这是武汉的实时路况展示，都可以用这个来展示。我们看三维高性能动态目标渲染引擎，我们可以在地球上实时展现出来，这个速度是加快了。
大数据必须需要云计算，需要极强的处理能力，这个简单过一下。今天介绍一下云计算新技术，容器技术，传统做的是虚拟化技术。性能优势，云计算比传统的快9倍，包括数据查询性能快了几十倍。同时，在同一个设备上能够装更多的性能，节约资源。
打造大数据的GIS平台软件，不再是少数机构的专利，但大数据的技术的应用才刚刚开始，我们希望在大家的帮助下，接下来和您继续前行。
谢谢大家!
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