于2014年成立、总部位于美国新墨西哥州的遥感AI公司笛卡尔实验室（Descartes Labs），近日宣布其平台已度过了产品测试期，完成“转正”。
（图片来自于笛卡尔实验室）
过于以来，笛卡尔实验室向行业用户提供机器学习平台，用以构建基于遥感影像分析的解决方案，提高数据分析的效率，并实现数据增值。笛卡尔实验室同时也提供专家团队帮助非遥感专业领域的行业用户，从需求出发定制相关的解决方案。
“转正”后的笛卡尔实验室，其平台产品最大的不同，在于完善了高分辨遥感影像数据源，从而旨在为那些专注于数据建模和分析的用户，节省了收集和处理数据的时间。
笛卡尔实验室联合创始人马克·约翰逊（Mark Johnson）提到，在此前的测试版本中，可以发现笛卡尔实验室的用户大多以专业地理空间相关的企业用户为主。通常，这些用户需要花费80%以上的时间收集遥感影像数据，然后处理这些数据使之达到可分析的状态，所以真正利用平台进行分析的时间，少之又少。尽管此前平台允许商业用户基于美国国家航空航天局（NASA）或欧洲航天局（ESA）提供的遥感影像数据，建立相应的预测模型对数据进行分析。
据悉，正式版本的平台加入了来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的天气数据，以及来自空中客车公司（Airbus）OneAtlas项目提供的精度在1.5米左右的全球影像数据，和覆盖全球2600座城市、精度在0.5米左右的高分辨率影像数据。约翰逊表示，目前平台的数据库每天要收入大约100TB规模的遥感影像数据，这些数据在谷歌的云平台上进行存储。约翰逊透露，他们还将引入更多的数据源。
出于保密协议，笛卡尔实验室并未过多透露他们的客户信息。但诸如食品加工公司嘉吉（Cargill），还有洛斯·阿拉莫斯国家试验室（Los Alamos National Laboratory）这样的行业企业或政府单位，都是笛卡尔实验室的客户。
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