GIS技术发展趋势——2018年回顾与2019年展望

2018年，地理空间技术取得突破性的进展。在这里，作者对2018年进行了回顾，并对2019年进行展望。

GIS正逐渐成为消费市场的主流，并作为所有以位置为核心的行业的一级业务系统。空间位置地图作为日常生活和大多数业务流程的一部分，已经被大家所接受，GIS也同样如此被期待。2018年，Esri发布了一些新兴的技术与产品，这些新功能将对地理信息系统（GIS）产生重大的影响。

以下是对比较受关注的行业亮点的浅谈。

部署企业GIS云解决方案

云（Cloud）逐渐成为了企业运营的核心，我们看到越来越多地组织将其整个GIS业务系统完全部署到云端。这是通过把云服务功能的优势，与如何高效地将空间数据通过Web服务进行管理和使用相结合来实现的。

以前，必须使用桌面工具，并直接与地理数据库的连接来对关键业务数据进行维护和分析，而这就把云解决方案拒之门外了。作为WebGIS平台，ArcGIS技术逐渐允许通过Web服务进行编辑，制图和数据分析，从而减少了对局域网内数据库中数据的依赖。

2018年发布的公共设施网络管理扩展模块ArcGIS Utility Network Management Extension（用于对公共设施系统中的所有组件，例如电线，管道，阀门，流域，流水，设备和电路等进行建模，以便可视化，编辑和分析业务数据，可以为通信、电力、管线等行业提供几何网络管理服务。），表明即使非常复杂的数据结构也可以通过Web服务来专门维护，而通过Web服务来访问数据将逐渐成为一种趋势。

公共设施网络管理扩展模块

展望未来，企业应批判性地评估其数据管理流程和程序，尽量将原来需要直接与数据库连接的工作流程向Web服务技术转变，从而消除迁移到云端的障碍。

GIS成为一个完整的SaaS

（Software as a Service，软件即服务）

ArcGIS Online已日益成为一个功能丰富的地理空间平台。将GIS作为真正的软件即服务（SaaS）平台的障碍已被消除。

2018年12月，ArcGIS Online提供了更多的用户类型选项作为其订阅的一部分。现在，ArcGIS Online在原来Creator和Viewer这两种用户类型的基础上，增加了Editor，Field Worker和GIS Professional三种用户类型。这五种用户类型是认证，功能和应用的组合，从成本上来说更合算，也更符合组织内的用户需求。

此外，GIS Professional用户类型包括运行ArcGIS Pro的许可权利，从而提供了通过SaaS订阅进行授权和发布WebGIS内容的强大能力。

BIM+GIS+VR/AR

技术的跨界融合使用越来越普遍，如建筑信息模型（BIM）与GIS内在联系的需求日益增加。

2018年，Esri和Autodesk建立了战略合作，确定了将位置与设计无缝结合的数据集和技术工作流程。而这，又与虚拟现实（Virtual Reality，VR）或增强现实（Augmented Reality，AR）技术的使用紧密相连，该技术允许将信息在视觉上与人类思维相连。

终端用户可以通过消费级设备（如简单的VR护目镜）来访问这些真实情况。在建筑项目的周期内，这些技术的组合将为决策提供信息，通过可视化向公众或关键利益相关者提供有效的沟通，并允许在建筑环境中进行更有效的持续维护。

GIS和BIM集成

室内导航正在“到来”

未来，室内导航的能力将会起飞。消费者和商业用户希望超越仅仅显示“你在这里”的静态地图。通过Esri推出的 ArcGIS Indoors，使用应用程序进行室内导航的能力很快就会像在街道导航一样容易。在使用前，需要将站点和平面图数据加载到信息模型中，并访问室内定位系统（IPS）技术。

该产品计划于2019年3月发布，这对于企业园区、会议中心、教育园区、零售店和机场等可能涉及到该应用的业务部门十分有用。例如，矿业公司希望能够在矿场，甚至是地下矿场进行导航。但室内不仅仅是只有寻路。使用ArcGIS Indoors可以改善安全和安全管理，资产和IT服务管理，室内空间分配，并可以实时更新。

ArcGIS Indoors

大数据和物联网使我们变得智能

在过去的几年里，每个人都在谈论大数据和物联网（Internet of Things，IOT），这种势头仍会继续。通过在地图上实时显示传感器数据，如天气信息、车辆跟踪信息等，智能地提取有效信息，进行空间分析、预测预报、决策支持等来提供实时态势感知，这种能力一直是GIS所期望的。

大数据还为数据分析和机器学习打开了另外一个世界的大门，通过大量数据，可帮助提供前所未有的统计上重要的洞察力。

几乎在所有行业中，随着ArcGIS平台内的技术能力不断提高，使传感器数据更容易被消费，存储，查询和分析，都有机会进行相关的探索。例如，智能计量现在变得很普遍，通过这种能力，能很好地帮助公用事业企业对于供应端、用户对于消费端进行控制管理。

现在的问题是你将如何有效使用这些数据？

创建真实世界网络的“数字孪生”

越来越多的公用事业企业希望拥有与现实世界资产完全对应的“数字孪生”（简单理解：是在数字或虚拟空间中，重建一个现实世界中的对象，并在虚拟空间中进行模拟分析，在获得有用的信息后来知道具体实践。）。这意味着每个资产都会记录到所需的细节层次，并且可以在3D或AR中进行可视化。在过去，在地图上以点形式抽象地表达主要资产（例如，变电站），被认为已经是足够清楚了。随着2018年公共设施网络管理扩展模块的发布，天然气，水，电等公用事业能够拥有其网络资产的完整数字化记录。

使用包含和关联等概念，公共设施网络数据模型可以捕获任意细节层次的网络要素。公共设施网络也支持了3D，允许资产在三维地图上进行可视化。野外工作人员可以使用AR来访问该网络数据，这又将可视化提升到了一个新的水平。

ArcGIS公共设施网络管理扩展

可以被任何人使用的分析工具

随着先进的空间分析工具变得更容易获得，GIS和数据科学之间的界限变得越来越模糊。Insights for ArcGIS等关键产品是一个基于Web的易于使用的数据分析工作平台，它使组织有机会利用先进的算法和空间分析工具来通过地图、图和表格来探索空间和非空间的数据。

对于更广泛的受众而言，这些信息也要易于访问和理解，以打破GIS分析只能由少数专家来完成的观念。现在，任何人都可以开始提出一个关键问题，并探索相关的数据来找到答案。

机器学习和人工智能的兴起

ArcGIS平台中的机器学习允许用户完成一些费力且耗时或被认为无法手动执行的任务，将分析提升到了一个新水平。ArcGIS产品提供了许多机器学习方法，用于影像分类、空间聚合以基于空间数据的分析预测，将机器学习很好的应用到了空间领域。ArcGIS Pro 2.3版本中，可以集成深度学习框架（CNTK，TensorFlow，Keras等），用于更精确更高效的进行影像分类和对象识别。

开箱即用，能让用户有强大的机器学习能力，例如，使用分布式计算的栅格分析处理。ArcGIS 可以集成并利用行业标准的人工智能（AI）和平台库（例如IBM Watson或Python Scikit Learn），将此提升到一个新的水平。机器学习的典型过程包括准备数据、建立AI的训练模型、运行模型、然后可视化结果。

总结

不同的技术对不同的用户来说都很重要。在实践层面，ArcGIS技术中功能的广度和深度似乎是无限的。只要跟位置相关，都有一种新兴的地理空间技术可以让我们的日常生活变得更加便利。

本文作者：Peter Gill，Esri澳大利亚的首席顾问。