（报告出品方/作者：广发证券，孟祥杰、吴坤其、邱净博）
一、卫星遥感：从高空实现探测、接收和识别物体特征
（一）发展现状：高分辨率助力应用场景扩展，低轨小卫星星座为主流
卫星遥感是采集地球数据信息的重要技术手段，具有无国界限制、覆盖面积广、观 测具有周期性、数据客观等诸多特点。卫星作为商业航天的重要组成部分，其产业 链涵盖卫星服务业、卫星制造业、发射服务业、地面设备制造四大领域。卫星服务按 照应用领域可进一步细分为卫星通信、卫星导航和卫星遥感等。其中，卫星遥感 （Satellite Remote Sensing）是指卫星从高空通过传感器探测和接收来自目标物体 的信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），进而识别物体的属性及其空间分 布等特征。据《美商业遥感卫星军事应用研究》（吴珏人，2019），根据主管单位 属性、资金主要来源、应用主要领域等不同，可将卫星遥感系统分为军用、民用、商 用遥感系统，商业遥感系统建设、遥感活动的实施主体是商业公司，系统运行以盈 利为目的。
卫星遥感发展形成军事、公益、商业三大系统。据《卫星遥感及图像处理平台发展》 （赵忠明等，2019），卫星遥感发展已形成3个相互独立又相互联系的系统:军事观 测系统、公益性系统和商业化对地观测系统。公益性卫星有Terra/Aqua-MODIS传感 器、Landsat和Sentinel等，商业大卫星以WorldView、Pleiades和Radarsat为代表， 商业小卫星有Flock、SkySat和BlackSky等典型应用。目前越来越多的国家开始建立 自主可控的对地观测遥感卫星系统，同时商业卫星遥感开始发展并不断壮大，为地 球系统观测提供了具备多元化观测形式、多样化观测对象、深入化信息获取能力等 技术特点的海量数据。
（二）应用场景：军事、环境监测、自然资源管理、基础设施等领域
遥感卫星在军事领域已经开展广泛应用，美国商业遥感卫星在目标侦察、情报采集 等方面为政府和军队提供支援保障。由于美国商业遥感卫星具备出色的性能、提供 的服务经济实惠、数据便于公开共享等优势，商业遥感影像数据在军事领域已经开 展广泛应用，美国政府、军方和情报界的诸多机构都是商业遥感数据用户。据《美商 业遥感卫星军事应用研究》（吴珏人，2019），美国商业遥感卫星典型应用于军事目 标侦察、目标变化分析、重要目标监视和军事地图测绘等场景。
卫星遥感技术广泛应用于环境监测领域。环境监测领域的遥感数据具有高时间分辨 率、高光谱分辨率、长时序的特点。在大气监测过程中，可通过遥感数据获知污染源 的分布、污染的程度、污染影像的范围等；在气候监测中，卫星遥感技术可用于温室 气体排放检测、气象卫星预报等领域。据《商业遥感卫星及应用发展态势》（刘洁 等，2022），温室气体排放监测卫星可以为监督政府和企业履行碳减排承诺、为资本 市场评价企业活动的环境社会治理(ESG)，表现提供理想的解决方案，美国、欧洲、 法国、德国加拿大、日本和中国等国家和地区相继推出了政府和商业温室气体监测 卫星计划，如加拿大的GHGSat卫星致力于监测甲烷排放，美国MethaneSAT公司计划 于2022年至2023年期间发射一颗监测油气田甲烷排放的卫星等。
卫星遥感技术在自然资源管理、自然灾害的应急管理、基础设施等领域都承担着重 要的角色。据《商业遥感卫星的应用及发展趋势》（贾晓阳等，2020），在自然资源 管理领域，在农业上运用遥感技术可以预防农业灾害的发生，还可以预测农作物的 产量和质量，减少了传统估产工作的任务量增加了准确性；在自然灾害的应急管理 领域，遥感技术可协助政府在自然灾害发生之前做好风险监测，在发生自然灾害时 提供及时准确的空间信息服务，恢复重建时利用遥感技术为灾后重建工作提供科学 的依据及决策咨询，通过观测手段对各项恢复重建工作的实施情况进行监测；在基 础设施领域，通过高分辨率卫星提供的遥感数据获得地表形状和物体的光谱信息， 将有效推进基础设施的建设。据我国《自然资源部卫星遥感应用报告(2020年)》，我 国卫星遥感技术应用于自然资源常态化季度监测、全国冰川卫星遥感监测、重大地 质灾害隐患综合遥感识别与监测及台风遥感监测等领域。
（三）政策支持：美国最早进行遥感卫星商业化，系列政策助力中国遥感
美国是全球最早推行遥感卫星商业化应用的国家。1992年美国通过颁布《陆地遥感 卫星政策法案》使得美国商业遥感卫星运营服务业合法化，并规定由美国商务部国 家海洋与大气局根据该法案向商业遥感航天系统颁发运营许可证。美国为建设更强 大的军用空间信息系统投入了巨大的财力和人力，但空间信息系统的复杂程度及技 术含量的不断提高，使得军用系统的建设普遍存在费用超支、进度拖延等现象。随 着空间信息系统在军事行动中的作用越来越突出，以及陆海空作战对空间信息系统 的需求越来越大，军用系统已无法完全满足需求。考虑到经济可承受性问题以及为 了弥补军事能力的不足和应对战时的紧急需求，军队不得不考虑利用民用或商业系 统的资源。另外，卫星轨道资源的紧缺也促进了军民融合的发展，军方可以通过利 用民用和商业卫星的定点资源，或共建军民两用系统，实现军民商轨道资源的共享。 因此，经济不可承受性、轨道资源紧等问题是美国空间信息系统军民融合发展的客 观需要。
美国新版情报战略发布，五条战略实施途径共同助力未来地理空间情报目标实现。 参考《美商业遥感卫星军事应用研究》（吴钰人等，2019），2015年的首版《商业 地理空间情报战略》重点关注蓬勃发展的小卫星技术、大数据技术和私营商业卫星 产业，强调拓展商业情报数据源以满足用户对信息时效性的需求，以期帮助国家地 理空间情报局提高采办的灵活性，更好地利用商业卫星提供的非秘密信息。2018年 8月3日，NGA发布新版《商业地理空间情报战略》，该战略延续了2015年版对商业 地理空间情报“追赶决策速度、共筑情报业务”的构想，期望通过开展军民商合作， 增强情报分析能力，最终实现“感知态势、指明方向，更好地认知我们所处世界”的 目标。据《AIM——“利用机器增强情报”》（陈超，2019），“9.11”事件以来， 美国国家情报总监办公室（ODNI）已经分别于2005年、2009年、2014年、2019年 提出美国《国家情报战略》，此外ODNI于2019年发布了《AIM倡议——利用机器增 强情报战略》，明确了美国将加强对于AIM的投资，将通过在基础研究、应用研发、 开发和利用等不同阶段加强投入来实现现阶段和短中长期四大目标。
美国国家侦察局分别向三家、五家公司授出“光电商业层”和SAR论证合同，金额 超数十亿美元。据《2022年国外军用对地观测卫星发展综述》（刘韬，2023），美 国国家侦察局于2022年5月25日宣布，与美国黑色天空公司（BlackSky）、麦克萨技 术公司（MaxarTechnologies）以及行星实验室公司（PlanetLabs）签署了为期10年 的EOCL合同，旨在为美国情报、国防和联邦民事机构提供遥感卫星图像。美国国家 侦察局将此称为“有史以来金额最大的商业图像合同”。在这10年里，麦克萨技术 公司的交易价格将超过32亿美元，黑色天空公司的合同价格高达10亿美元。行星实 验室公司尚未完全披露其合同的价格，仅公布获得了5年期1.46亿美元合同，后续可 扩展至10年。2022年1月20日，美国国家侦察局宣布同空客（Airbus）、卡佩拉空间 （CapellaSpace）、冰眼（ICEYE）、捕食SAR（PredaSAR）和本影（Umbra）等 5家商业雷达图像提供商签署了协议。该协议是在地理空间情报国家体系的用户都期 盼探讨使用商业SAR的背景下签订的，意在帮助美国国家侦察局评估各公司的商业 SAR图像质量和网络安全能力等。2022年7月，美国国家侦察局发布了向商业天基射 频（RF）数据供应商征求建议的公告，表示下一轮合同将涉及采购高光谱卫星数据。
中国遥感卫星尚处发展初期，系列政策加快产业发展。相较于国外成熟的遥感卫星 发展阶段及运营模式，我国遥感卫星行业目前处于发展初期，行业内企业数量有限、 产业集群尚未形成、产业链有待进一步完善，整体产业规模和行业竞争力与国际巨 头相比仍具有明显的差距。高分辨率对地观测系统关系到国家安全、经济建设和大 众民生，具有巨大的战略意义和商业价值。近年来，我国出台了多项与航天产业发 展改革政策，鼓励航天事业向产业化方向转变，推动遥感卫星商业化应用的发展。 随着国内卫星遥感服务需求的增长、产业鼓励政策的落地，我国遥感卫星研发和制 造能力迅速提升。
（四）行业格局：美国商业遥感全球领先，国内发展规模及能力快速发展
美国遥感卫星全球领先。经历20世纪80年代遥感卫星商业化的初步尝试、90年代商 业遥感卫星政策调整下的快速发展，到21世纪卫星成像分辨率突破1米，再到近年小 卫星星座的初步成型、新型载荷的商业化应用，美国商业遥感卫星经过30多年的发 展，在卫星性能、系统建设、实践应用、发展创新等方面已经达到全球领先，涌现了 “地球之眼/世界观测”、“鸽群”系列、“天空卫星”系列、“卡佩拉”、“鹰眼” 等众多对地观测卫星。2022年，面向大国竞争，美国重视将商业能力纳入国家侦察 监视体系，全方位发展涵盖军、情、民、商、盟的侦察监视体系，旨在提升监视能力 与对抗环境下的体系抗毁能力；高度重视发展前沿系统和技术，情报界部署秘密新 型大型侦察卫星，军方攻关天基地面动目标指示雷达技术和天基遥感数据边缘计算 等技术，试图持续保持天基侦察监视技术全球领先。
全球各国纷纷加码对地观测卫星。2022年，俄罗斯、欧洲和印度发射了军用或军民 两用对地观测卫星。俄乌冲突背景下，俄罗斯加速侦察监视卫星的部署，2022年发 射6颗侦察卫星，超过往年侦察卫星的部署速度。欧洲发射2颗军用雷达成像卫星， 多国新型合成孔径雷达更新换代，英国在国防太空战略牵引下提出发展本国天基侦 察监视系统，并高度重视与盟国的合作。印度新一代对地成像卫星补网加强。总体 来看，2022年，西方航天强国正在构建涵盖军、情、民、商、盟对地观测卫星组成 的混合太空架构，这实质上遵循了美国2013年曾经提出的弹性空间体系的理念，综 合采用了以分散、分布、多样化、防护、扩散和欺骗为特征的弹性实现途径，以提升 体系抗毁能力。
中国遥感卫星整体起步晚于欧美，水平及技术与美国等差距在不断缩小。中国的地 球遥感卫星技术起源于20世纪80年代，晚于欧美发达国家。经过30多年的迅速发展， 遥感卫星技术取得了较大的进步，已经广泛应用于陆地自然资源调查、海洋生态环 境保护、气象灾害预测和国家重大工程等诸多领域，水平及技术与美国等差距在不 断地缩小。我国遥感卫星主要包括国家投资的遥感卫星和商业投资的遥感卫星，其中国家投资的遥感卫星包括陆地、海洋、气象等系列高分卫星，商业投资的遥感卫 星主要包括北京二十一世纪空间技术应用股份有限公司发射的“北京一号”卫星和 “北京二号”星座、长光卫星技术有限公司发射的“吉林一号”星座、中国四维测绘 技术有限公司发射的“高景一号”星座。
二、现状：遥感数据基础庞大，但缺乏定量化应用产品
（一）数据要素：数据升级为五大生产要素，是原始数据资源化后的资产
数字经济时代数据重要性提升，与土地、资本、技术、劳动力并列为第五大生产要 素。数据已成为数字经济发展不可或缺的重要元素，在社会经济发展的各个方面发 挥愈发重要的作用。随着数据重要性的提升，国家层面也正式将数据列为生产要素 之一： 2019年10月，党的十九届四中全会将数据与土地、劳动力、资本、技术并列， 首次明确作为重要生产要素。2020年4月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加 完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，正式将数据作为生产要素单独列出， 成为社会经济生产活动所需要的基本资源之一。数据要素有望与AI等前沿数字科技 结合，进一步赋能更多产业，驱动数字经济加速发展。
数据要素是原始数据经过资源化处理后形成的数据资产，类似将原油加工提炼成石 油资源，使其具备应用价值。从狭义视角理解，数据要素是原始数据经过初步处理 后形成的初级形态，已具备可参与生产活动或深度使用的基础，但具体的应用方向 和开发方式需根据数据使用方的需求来确定，可类比土地作为生产要素，需要由政 府及房地产开发商决定土地的具体用途。从广义视角理解，数据要素的范畴进一步 扩大，包括以各种方式参与经济活动并发挥作用的各类数据资产，可类比劳动要素， 任何参加社会劳动（并获取报酬）的劳动人口均为劳动要素。
数据要素是数字经济的底层核心资源，有望推动宏观经济发展，提升微观企业经营 效益。数字经济的发展本质上是通过对数据要素更充分、更智能、更精细的运用，赋 能产业发展提效，具体落脚在数字产业化和产业数字化两个主要方向。产业数字化 目前是数字经济发展的主导推动力，根据中国信通院，2021年产业数字化增加值 （37.2万亿元）、占GDP比重（32.5%）和增长速度（17.4%）均快于数字产业化， 体现出现阶段数据要素主要通过赋能传统产业的数字化转型升级，促进数字经济快 速发展，从而推动宏观经济发展。根据《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》， 以726家数字化转型上市公司为样本的调研数据显示，样本公司ROA显著高于上市 公司近30年平均水平（2.27%），且数据要素应用水平高的企业ROA显著高于应用 水平低的企业，数据要素对企业经营效益的提升发挥重要作用。
（二）遥感数据：遥感数据要素价值不在于海量特征，在于背后价值
天基供给侧能力完善带来海量卫星遥感数据资源。据中国科学院2018年10月新闻， 在高分辨率对地观测系统重大专项的推动下，我国已建立起基于卫星、飞机和平流 层飞艇的高分辨率先进观测系统，并与其他中、低分辨率观测系统形成时空协调、 全天候、全天时的对地观测系统。高分卫星、高分载荷的不断成功研制与发射，使得 国内拥有海量遥感数据。
丰富的遥感数据集已具备典型的大数据特征，并正在走向大数据时代。据《天基遥 感大数据人工智能应用探讨》（邹同元，2019），随着我国天基遥感卫星资源的不 断丰富，每日获取的遥感原始数据量超过20TB，存量数据超过500PB，遥感数据的 数据量越来越大，种类越来越多，分布越来越分散，遥感应用的复杂程度和个性化程度也在不断提高，遥感正走向大数据时代。据中国遥感卫星地面站数据共享门户 官网，自2022年开始，中国遥感卫星地面站正式委托国家对地观测科学数据中心发 布中国遥感卫星地面站共享数据专用门户，在国家综合地球观测数据共享平台持续 推进“对地观测数据共享计划”，保持共享数据资源的持续更新。
遥感数据已成为数字中国和数字经济建设的核心数据源之一。据《全面发挥国产陆 地卫星遥感应用效能服务支撑经济社会高质量发展——访自然资源部国土卫星遥感 应用中信主任王权》（2022年，《卫星应用》），自2011年资源一号02C星发射以 来，自然资源部以高分专项、陆海卫星规划、空基规划实施为契机，有序推动天基对 地观测系统能力建设和业务卫星工程实施，不断丰富卫星遥感数据源，截至2022年 已基本建成多传感器、多分辨率、多尺度业务化稳定运行的陆地卫星观测“骨干网”， 并形成丰富的数据支撑，已成为数字中国和数字经济建设的核心数据源之一。
（三）现状：遥感数据处理和分析难度大，信息挖掘和应用弱、利用率低
高分遥感数据市场的定量化应用产品仍待发展。据中国科学院官网文，中科院空天 信息研究院院长吴一戎院士出席2018年年会，并作了题为《高分共性产品与高分应 用》的特邀报告，指出，“今天我们已经进入了定量化应用倒逼卫星发展的时代，需 要我们解决并持续研究提升高分数据产品精度问题”。报告指出，在遥感数据产品 可以分0-7级，0-2级是标准产品，即原始影像数据产品；6-7级可以定义为专题产品； 3-5级即是承上启下、定量化的共性产品，高分共性产品定义为3-5级，共性产品是当 前提升高分定量化应用水平和降低应用门槛的关键。
对遥感数据的利用率低，信息挖掘和应用能力弱，限制遥感应用的产业化发展。据 《天基遥感大数据人工智能应用探讨》（邹同元，2019），目前遥感数据基础设施 在容量、可扩展性、易用性和性能等方面都难以满足遥感大数据分析和应用挖掘需 求。传统的遥感影响处理和和分析技术仍然停留在从“数据到数据”的阶段，对遥 感数据的利用率低，信息挖掘和应用能力弱，已经限制了遥感应用的产业化发展。 美国议会指责美国NASA“迄今积累的遥感数据，有95%从来没有人看过”，国家 973项目研究员也指出“我国遥感信息提取利用率还不到获取量的 5%”。
卫星基础数据库与标准建设仍相对薄弱。据《我国空间应用发展总体构想》（李帅， 2023），经过60多年的发展建设，我国航天事业成就突出，在轨卫星资源超过400 颗，但与空间应用密切相关的体系设计、基础数据库和标准建设等方面还不能满足 高质量发展的需要。我国的高光谱遥感、微波遥感等起步较早，与国际同步，但缺乏 光谱库、目标特征库等基础数据的长期积累，导致我国大量积累的历史存档数据利 用率低，难以发掘出应用潜能和发挥应用效益。目前，我国建设了部分应用数据库， 但相对分散，尚未发挥出联合应用、大数据多维处理的优势。我国空间应用标准体 系建设不够完备，卫星应用标准尚未与云计算等技术标准有机衔接，地理空间数据 和信息处理资源尚未进行集成应用。
三、市场：商业规模小于政府用、海外主要企业盈利低
（一）22 年全球商业卫星遥感数据收入 44 亿美元，通导遥中“遥”最低
2021年全球卫星遥感服务市场规模占卫星服务市场仅约2%。据SIA数据，2021年全 球卫星服务市场收入口径约1180亿美元，其中遥感市场约27亿美元，占卫星服务市 场规模的比重在2.3%左右，相对较少。据Euroconsult咨询公司估计，2021年全球太 空经济市场规模在3370亿美元，其中按下游应用领域划分，卫星导航、卫星通信、 卫星遥感（地球观测EO）市场规模占比分别为51%、41%和4%，卫星遥感市场规模 远小于同属于卫星三大应用的导航市场、通信市场。
从近几年增速看，全球遥感市场规模稳中有升，但整体增速相对平稳。据长光卫星 招股说明书（申报稿）援引SIA数据，全球卫星遥感服务行业市场规模从2016年的20 亿美元增长到2021年的27亿美元，复合增长率达6.19%，2021年同比增长率为4%。
从数据产品看，2022年遥感高级产品收入大于遥感原始数据市场收入。据《商业遥 感卫星遥感数据市场与运营服务》（林仁红，2022），从数据产品收入看，2022年， 全球卫星遥感原始数据（包含0级产品）市场收入将达到13.34亿美金，初级产品市 场收入为6.63亿美金，高级产品收入为24.4亿美金。高级产品市场将从目前的约50% 扩大至60%左右，但由于高级产品在成像及服务方面仍难以实现标准化，遥感卫星 运营商纷纷进入产业链下游，竞争日趋激烈。
（二）美国军用空间：美国高度重视天基应用，相关预算规模保持高投入
美国军用与商业卫星遥感市场特征差异大，体现在体系完备、装备先进、巨额预算 规模等方面。
（1）美国天基侦察起步早，现有体系完备，以美国国家侦察办公室（NRO）与美国 国家地理空间情报局（NSA）为核心。据《美国国家侦察办公室建设发展的主要特 点与挑战》（胡荟，2021年），美国国家侦察办公室（NRO）隶属美国国防部，1961 年9月成立，是美国情报界的重要一员。该机构自成立以来，一直处于保密状态，直 到1992年国防部长办公室发布声明《国家侦察办公室存在事实的解密》，该机构才 第一次公开展示。该机构负责国家侦察计划，统筹美国卫星的研制、发射和运营。美 国国家侦察办公室专注情报手机，与美国情报界其他核心单位合作密切，如给美国 国家地理空间情报局（NGA）提供地理空间情报，给国家安全局（NSA）提供信号 情报。此外，为最大限度发挥协作效益，2016年7月，NRO与NGA宣布联合成立商 业地理空间情报机构（CGA），共同借助商业力量，扩大情报搜集来源。
（2）高度领先的侦查遥感卫星技术。据《盘点美军太空信息支援系统》（李大光， 2018），美国国家侦察办公室始终聚焦照相侦察技术的突破革新，促进图像卫星发 展,不断设计出更加灵活、可适用于不同胶卷的照相机，改进扫描臂的摆动幅度，扩 大卫星执行单次飞行任务的照相覆盖面积。1976年发射的“锁眼－11”卫星已具备比 较成熟的机动变轨能力，可以覆盖新的轨道以搜集更多情报，而1988年发射的“长 曲棍球”合成孔径雷达成像侦察卫星更是消除了恶劣天气对侦察造成的负面影响， 成像效果极佳。同时注重增强信号传输质量，提升信号卫星能力，不断加大对信号 情报的资源投入和技术研发，信号卫星可覆盖多重辐射电磁信号，具有星上信号处 理能力，能够探测并传输极其微弱的信号。
（3）完善的天基侦察监视系统。据《美国天基侦察监视系统发展分析与启示》（毛 磊，2022），美国现已建成包括导弹预警和杀伤评估、目标侦察监视（光学成像侦 察、雷达成像侦察、电子侦察）、战场气象信息监测等在内的全方位多样化的天基侦 察监视体系，显著提高美军在现代化战争中的作战效能。为满足未来联合全域作战 的需求，美国正在 “下一代太空体系架构”下，加速对其跟踪层、监控层、威慑层和 地面支持层等的天基侦察监视装备进行研发和部署。
（4）重视天基情报工作，国家侦察局空间段高投入。据《SND泄密文件暴露美国天 基侦察系统发展现状》（梁巍，2014），文件是美国情报界于2012年2月向参议院情 报特别委员会和众议院情报常设特别委员会提交的预算申请文件中的一份，作为美 国专门从事天基侦察的国家侦察局，2013财年预算申请总额为103亿美元，占“国家 情报计划”总预算的20%，在中央情报局（147亿美元，占28%）和国家安全局（108 亿美元，占21%）之后，预算位列美国情报界第三。
（三）美国军用变化：强调弹性架构，高度重视商业遥感卫星数据采集
高轨卫星生存能力低，低轨星座或成发展趋势之一。据《美国“下一代太空体系架 构”分析》（胡旖旎，2021年），在美国当前太空架构中，每个星座都由少量大型 精密卫星组成，虽然现役卫星功能强大，但生存能力不足，如果卫星失效或被摧毁， 则需要数年时间才能够更换，对战场产生重大影响。低轨星座以其低时延、快速响 应、功能扩展性强等显著优势成为体系转型焦点。从技术角度看，巨型低轨星座高 时空密度、高功能密度及超低时延的优势，将大幅增强战术级作战保障能力，提高 各军种联合指挥、协同作战，以及信息系统及各类感知平台和武器平台一体化的体 系作战保障能力。
据《美国军用低轨星座发展计划及关键技术分析》（姚延风，2022），美国在军用 低轨星座上的巨大投入，反映其太空体系建设从“以保障性为主，不考虑或较少考 虑太空军事化环境”的“能力驱动”向“以作战应用牵引，应对非对称太空作战能 力”的“威胁驱动”转变，折射出其未来太空能力建设与应用的最新趋势。
美国发布“下一代国防太空体系架构”概念，将更多利用小卫星星座，代替现有的 少量的、大型高价值卫星，以提高天基系统的灵活性和抗毁伤能力。 美国将下一代太空体系建设的军事需求明确指向了导弹防御和太空对抗。据《美国 “下一代太空体系架构”分析》（胡旖旎，2021年），2019年7月，SDA发布第一份 信息征询书，将下一代太空体系建设的军事需求明确指向了导弹防御和太空对抗。 SDA指出，在一些国家反卫星武器、网络攻击和共轨航天器不断发展的情况下，以 大型航天器为主的太空体系一旦被摧毁，短时间内难以补充，也就是弹性上不足， 同时现有太空架构和装备无法应对尤其是高超声速的及时预警和跟踪。 美国提出新研制千余颗小卫星、组成几十个星座的“下一代国防太空体系架构”。据 《美国国防太空体系架构发展浅析》（任远桢，2023年），SDA于2019年首次提出 下一代国防太空体系架构的概念，计划与商业航天力量合作，快速开发和部署一个 激增的、多功能的由小卫星（50~500千克）组成的星座群，按照该体系架构规划， 预计将新研制千余颗小卫星，组成几十个星座，并通过国防部整合美国已有军事及 商业太空能力。
从卫星数量看，美国“下一代国防太空体系架构”拟包含千余颗卫星。 例如，据《美国军用低轨星座发展计划及关键技术分析》（姚延风，2022年），美 国SDA将传输层和跟踪层作为近5年的建设重点，预算分别为36亿美元和18亿美元， 采取分阶段实施方式降低项目技术风险，逐步实现能力升级，目前已启动0期和1期 系统建设工作。0期预计2022年底开始部署，包括20颗传输层和8颗跟踪层卫星；1 期计划与2024-2025年开始部署，包括126颗传输层和28颗跟踪层卫星。 从整合项目看，据《从美国国防太空战略看“星链”的军事应用》（黄志澄，2020 年），SDA的新太空体系架构，对于传输层拟部署658颗，形成大规模低延迟去中心 化天基网状网络；对于跟踪层拟部署200颗，实现对先进导弹识别、告警、目标指示 和跟踪；对于监控层拟部署200颗，对时敏目标全天时全天候识别和看护；对威慑层 拟部署200颗、先进地月空间机动飞行器3颗，实现地月空间态势感知和快速介入。
美国国家侦察局高度重视多类商业遥感数据采购，2022年向商业遥感卫星公司授予 历史性数十亿美元的遥感图像服务合同。据美国华盛顿邮报2022年5月新闻， 2022 年5月，美国国家侦察局宣布，将在未来十年内，向三家拍摄地球照片的商业卫星公 司授予数十亿美元的合同，购买卫星数据服务。这三家公司分别是：BlackSky，Maxar Technologies，Planet Labs。国家侦察局（NRO）没有透露合同金额，只透露“数 十亿美元”。但BlackSky公司的声明称这笔交易在十年内价值高达10亿美元， Maxar公司则表示，它的合同价值可能达到32.4亿美元。
（四）海外上市遥感企业特点：高盈利波动、整体呈现低盈利能力现状
规模方面，从营业收入角度看，近年来四家公司均保持向上趋势，仅Maxar公司在 2022年营收有所下滑，约为16.05亿美元。Blacksky公司在2020-2022年营业收入分 别为0.21、0.34、0.65亿美元，Maxar公司在四家公司中呈现一家独大。从净利润角 度看，四家公司净利润水平大多为负，仅Maxar公司在2021年实现正利润为1.16亿 美元，Digital globe（现已与Maxar合并）在2015年实现正利润25.75万美元。Black sky在2019年实现正利润35.60万美元。
盈利水平上，毛利率水平方面，Maxar基本维持在40%左右。Black sky和Planet labs 毛利率水平呈现上升趋势，Black sky毛利率水平在2020-2022年分别为-12.92%、- 1.95%、45.18%，Planet labs在2021、2022年毛利率分别达到36.75%、49.15%。 净利率水平方面，Black sky在2020-2022年净利率波动较大，在2021年大幅下降至 -720.68%，其余公司波动相对较小，但与自身纵向相比仍存在较大的波动幅度，以 Maxar为例，2018-2022年公司净利率分别为-69.29%、6.54%、17.59%、2.60%、 -9.35%。
效率方面，从人均创收看，Maxar的人均创收从2018年的29.57万美元上升至2021年 40.22万美元，2022年小幅下滑至34.89万美元。Maxar的人均创利从2018年的-20.49 万美元波动变化至2022年的-3.26万美元，整体来看，四家公司的人均创利水平表现 大多为负，系公司净利润水平大多为负所致。
成长性方面，营收增速角度看，Maxar在2018-2022年同比增速分别为10.61%、- 7.65%、3.42%、2.73%、-9.32%，Black sky在2021、2022两年实现营收增速的提 升，分别为61.27%、91.73%，Digital globe在2014-2016三年间，营收增速先减后 增。净利润增速角度看，Maxar增速波动较大，2018年为-410.98%，在2021年增速 达到3776.51%，在随后的2022年回落至-177.19%，Black sky在2021、2022年的净 利润增速波动也较大，分别为-467.97%、66.45%。
四、商业模式：从数据要素交易成本与价值看卫星遥感
（一）概念：基于“交易价值-交易成本”框架，刻画不同类型商业模式
数据要素市场以数据产品及服务为流通对象，数据交易为数据要素流通主要形式。 据《数据要素白皮书》（中国信通院，2023年1月），数据要素市场以数据产品及服 务为流通对象，以数据供方、需方为主题，通过流通实现参与方各自诉求的场所。数 据交易是指提供方有偿提供数据，需求方支付获取费用，主要以货币作为交换媒介 的数据单向流通形势。数据交易可对接市场多样化需求，灵活满足供需各方利益需 求，正在成为数据流通的主要形式。
交易成本与交易价值分析，下文简称“交易框架”，可用于解释数据要素市场发展。 （1）许多商业模式的兴起与降低交易成本相关。根据科斯的交易成本理论，企业存 在的原因在于降低社会的交易成本。从这个角度出发，商业模式的兴起大多和降低交易成本有关，企业降本增效的内涵之一也是不停地追求降低企业内外交易成本， 比如AIGC+等市场概念的兴起，应用的前提之一也是降低商业模式中的交易成本。 例如，“网易智企”公众号4月6日推送《CEO漫谈丨拥抱AIGC时代（一）：交易成 本的变革》，便是讨论AIGC如何降低互联网企业经营管理中的交易成本。 （2）我们认为，分析数据要素市场的商业模式，在于理解交易成本与交易价值。一 般来说，企业护城河由无形资产、转换成本、网络效应和成本优势等构建，实现交易 价值。商业模式的差异化，在于通过设计更优的商业模式优化交易结构，以降低交 易成本，从而维持企业商品的交易价值，或进一步提高交易价值。 （3）可以从交易效率（交易价值减去交易成本）角度划分企业。参考《企业的护城 河：打造基业长青的竞争优势》（范鹏，2023年），将交易价值和交易成本分别作 为纵轴和横轴，将表示“交易价值=交易成本”的45度斜线作为平衡线，可以将企业 分为四种类型，微利企业、微亏企业、危险企业、白马企业。例如，对于白马企业， 它们的交易价值很高，交易成本很低，因此交易效率很高。它们通常长期绩优、回报 率高并具有较高投资价值。
（二）从交易框架理解为何美国军用遥感市场发展规模及速度快于商业
理解军用遥感市场规模大于民用，核心在于理解两点内涵，发展规模以及发展速度， 理解为何“通导遥”市场规模中“遥感” 市场规模占比低及发展速度较慢的原因。
（1）军用遥感战略价值高，“看得见才能打得准”。卫星遥感的军用价值巨大，例 如美国高度重视天基情报工作、大规模投入建设，该领域具有重要的战略意义。一 方面，天基侦察手段在敌方势力范围内，能起到极好的前期情报搜集作用，且不易 被敌方探察，不存在领海、领土、领空使用权争议；另一方面，同时从国家安全考 虑，本国的卫星遥感数据也在政府管控中。例如，据2018年发布的《国家民用卫星 遥感数据管理暂行办法》的通知，“公开的光学遥感数据初级产品空间分辨率不优 于0.5米；公开的合成孔径雷达遥感数据初级产品空间分辨率不优于1米。国防科工 局会同军地有关部门，适时按程序对遥感数据公开界限进行调整。”
（2）卫星遥感市场规模占“通导遥”市场占比低，判断主要是忽略政府应用空间。 参考美国，由于遥感的数据获取成本，也就是交易成本过高，导致民用资本市场前 期拓展动力相对较弱。例如据《SND泄密文件暴露美国天基侦察系统发展现状》（梁 巍，2014），美国2013年国家侦察局空间段预算为60.4亿美元，占总额的59%，是 预算中最大的部分，空间段包括卫星与运载火箭两大部分，另外还有一部分称为“敏 感技术收集”项目。同时由于技术原因，前期对于追求高光学分辨率的遥感卫星而 言，技术难度多数民营企业难以参与。此外，出于对战略意义以及国家安全的考量， 各国政府对于高分辨率影响也多希望由政府独家或主导分析，因此军用遥感数据服 务市场往往难以被统计。例如前面所述2013年美国国家侦察局预算也是通过解密才 公开，目前仍未公开其年度预算，该数据的真实性及当前的实际预测仍无法判断。
（3）为何卫星遥感数据服务市场规模远小于卫星通信与卫星导航——交易价值未随 交易成本增加而增加。 卫星遥感交易价值并非随交易成本的增加而线性增加。考虑输出产品，卫星遥感系 统呈现结果为地理空间数据，是通过光学、微波、激光等多种观测手段综合采集的 结果。但我们上文提到，遥感数据分为0-7级，0-2级的原始影响数据并非能直接产生 价值，需要进行深加工、并进行共性产品、专题产品生产，才能最终应用到行业，并 提供依据。因此遥感大数据的采集、传输、预处理、深加工、共性产品生产、专题产 品生产等过程，都耗费了巨大的人力、物力和财力。前期卫星数据采集、后期数据处 理的交易成本都较大，但交易价值并未线性增加，未经过加工的数据难以应用到民 用行业，导致交易效率低下往往成为前期行业特征，民营资本缺乏进入意愿。而政 府对于卫星遥感的刚性需求源自于其战略价值，是特定于政府部门（含军方）的交 易价值，民营企业、市场经济较难直接感受。 卫星通信与卫星导航的交易效率相对更高。不同于卫星遥感，卫星通信、卫星导航 是技术手段，前者是信息的传输载体、也是信息的传输中继，后者是通过三角定位 进行位置的确定，本质上也是信息的传输中继。因此卫星通信、卫星导航的后期数 据交易成本相对卫星遥感相对较低，交易效率也相对较高，民用市场空间也较大。
政府需求与民用市场需求存在一定相悖，背后的原因取决于边际交易成本递增。由 于卫星遥感直接输出的结果与最终产品使用价值差异较大，中间环节的交易成本高， 以及下游需求的高度分散化（比如水利或农业部门只需要该行业数据，不需要其他 地理空间信息），导致遥感数据的边际交易成本高，也就是为满足一个细分领域需 求而输出的专题产品的交易价值，并未能直接映射到其他行业需求，也就导致边际 交易成本本质上是递增的。这就使得，具备获取更高分辨率（包含空间和时间）卫星 及遥感数据的政府单位，从边际交易成本考虑，不能也不会主动进行后期数据处理、 主动提高遥感数据的使用价值。且出于战略价值的考虑，政府部门也不会主动放开 或者公布高分辨率（包含空间和时间）的数据获取，这就是为何多个国家往往都是 由政府进行初始数据的处理和筛分后，才放开给民用的原因。而由于政府对于初始 数据的垄断，尤其是高分数据的垄断，导致民用市场的交易价值也难以打开。 与卫星遥感不同的另外一个方面在于，例如对于发展最快的卫星导航市场，政府提 供的空间段基础设施可以直接对民用精度进行限制，放开技术标准与协议，促使民 用市场自行挖掘交易价值，其边际交易成本本质上是递减的。
（三）从交易框架理解海外上市民营航天遥感企业的低市值及低利润现状
民用受国家战略影响大，交易价值的打开提高分辨率是关键（包含空间和时间）， 但分辨率的逐级打开受政府管控。 据《美商业遥感卫星军事应用研究》（吴珏人，2019），在美国发展商业遥感卫星 之前，军用遥感卫星已经发展到了顶尖水平，高分辨率成像元器件的生产和制作技 术已经成熟，如1976年开始发射的传输式“锁眼”系列KH-11型侦察卫星，成像单 元主镜头直径为2.4米，在250千米高度轨道的成像分辨率已经优于10厘米，接近卫 星遥感的极限水平。正因为美国军方雄厚的技术基础，所以对于国家政策支持下发 展的商业遥感来说，政府分辨率的标准放宽到什么等级，军方已有的技术水平就向 商业公司转移到什么等级，商业遥感卫星的设计技术指标基本一般常识参照政府政 策标准的“压线”发展。
政府不断放开的分辨率，驱使商业遥感公司在卫星采集上推陈出新，交易成本也随 之不断攀升。美国政府1992年《陆地遥感政策法案》允许私营公司发展商业遥感卫 星、到1993年第一张许可证允许研制3米分辨率遥感卫星、1994年《第23号总统政 府指令》允许发展1米分辨率商业遥感卫星、2003年《美国商业遥感政策》批准0.25m 分辨率遥感卫星的研制，到2020年7月新发布的《私营遥感航天许可》后，2021年美 国albedo公司获得10cm图像许可。美国政府从严到宽逐渐开放可以研制和出售的遥 感影像分辨率标准，自上而下驱动和引领商业遥感公司发展升级自己的商业遥感卫 星，但也带来交易成本（如前期的卫星采集）不断的攀升。
商业遥感市场规模受卫星分辨率（含空间和时间）的放开与提升影响较大。据2010 年SIA报告分析，虽然经受了全球经济危机的影响，但是2009年全球卫星服务业收入 仍然呈现出11%的增长趋势，2007年、2008年适合仓规模增速分别为17%、16%。 2009年卫星遥感图像产品和服务收入猛增到10亿美元，增长率为37%，报告分析， 2009年发射的高分辨率遥感卫星的图像和增值服务是催生该业务收入增长的重要原 因。2009年，WorldView-2遥感卫星发射，全色分辨率达到0.41m。此外，2007年 WorldView-1（美国Maxar公司拥有）发射，能提供0.50m超高分辨率的全色影像； 2008年，美国商业卫星遥感公司GeoEye发布“地眼一号”卫星，能提供0.41m全色 影像和1.65米多光谱分辨率影像，为当时世界上分辨率和精度最高的商业成像卫星。
从单个公司考虑，为追求更高分辨率的卫星的资本支出大，受折旧、潜在黑天鹅事 件影响大。例如，对于美国Maxar Technologies公司（证券代码为MAXR.N），该公 司于2017完成对Digital Globe Inc.的收购。2016年，该公司成功发射“世界观测-4”卫星，全色分辨率为0.31m，是彼时美国、全球成像分辨率最高的商业遥感卫星，该 卫星的发射大幅提高了Maxar公司的数据获取能力。但2018年12月，卫星遭遇动量 力矩陀螺故障，卫星在轨姿态无法保持稳定，进而无法保证成像质量，Maxar公司宣 布该卫星退役，叠加17年合并时的高昂债务，尽管已经收到保险公司对卫星的保险 赔付，但是卫星故障退役下现金流大量流出，杠杆水平过高下，公司股价在2018年 单年度跌幅超80%，股价自2017年高点的67.30美元/股，跌至2019年3月初的4.01美 元/股。
从行业格局讨论，高分辨率下遥感数据的交易价值高，但遥感数据理论上的复用特 性，使得行业遥感原始数据价格走低，但交易成本不减反增。商品的竞争性指某种 已经被某位消费者消费的商品，无法再被其他人消费的特性。由于遥感卫星原始数 据在本质上是同质化产品，获取遥感数据的消费者的增加不会影响到其他消费者的 正常消费（民用原始数据的获取受制于政府放开政策、理论上多数遥感卫星分辨率 的技术不被遥感卫星数据服务提供商所掌握）。因此，遥感卫星原始数据复用特征， 这就导致一方面企业可以从政府处购买遥感原始数据进行分析，另一方面就可能不 断有企业为追求更高的分辨率发射卫星，但其并不掌握的卫星制造、发射等的技术， 进而使得数据的壁垒取决于资本开支。在这样背景下，行业遥感原始数据的价格不 断走低，但获取遥感数据的交易成本不减反增（与其分辨率逐步提高有关）。
例如，据《商业卫星遥感数据市场与运营服务》（林仁红，2022），从数据市场价 格看，随着各大遥感星座的投入运营，遥感卫星数据供给出现快速增长，各类型遥 感卫星数据标准价格持续下降，2022年超高分辨率光学数据预计将跌至20.8美元/景， 较上一年下降5%；同期高分辨率光学数据、高分辨率雷达数据价格预计较上一年下 降约15%、12%。
五、变化：数据要素获重视，供给侧完备刺激需求侧
（一）数据要素重要性提升，政策重心由基础设施转向流通和使用
政策出台加速，政策重心由基础设施转向流通和使用。 本节内容节选自广发传媒组2023年4月20日报告《数据要素市场专题：政策顶层发力 +产业供需共振，数据要素市场高质量快速发展》。 梳理政策层面对数据要素产业发展的态度，我们认为可以分为三个阶段：（1）第一 阶段（2014-2019年）：国家“大数据”战略正式提出，数据成为国家基础战略性资 源，大数据基础设施建设稳步推进；（2）第二阶段（2020-2021年）：数据资源正 式被确立为第五大生产要素，战略地位稳固，逐步开始探索数据确权、数据交易等 环节；（3）第三阶段（2022-至今）：数据要素相关政策高频出台，数据要素产权制 度、流通和交易制度、收益分配制度等推进完善，数据要素市场加速规范化发展，数 据生产、数据应用等环节的潜力得到进一步释放。复盘政策具体方向，22年来数据 要素市场建设重视程度提升。2020年开始数据要素市场的提法开始出现，进入2022 年后，关于数据要素市场建设的多项政策不断出台。2022年1月，国务院发布《“十 四五”数字经济发展规划》，提出要加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发机 制，加快构建数据要素市场规则，到2025年初步建立数据要素市场体系。2022年12 月，国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出要建 立合规高效的数据产权制度、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度、 数据要素治理制度，为数据要素规范化发展提出指引，激活数据要素潜能。
23年来，国家层面从经济全局发展的高点出发，在多份文件中强调数字经济的重要 性，进一步提升数据的战略地位。2023年2月，中共中央、国务院发布《数字中国建 设整体布局规划》，强调要促进数字经济与实体经济深度融合，畅通数据资源大循 环，构建国家数据管理体制机制，健全各级数据统筹管理机构。3月发布的《政府工 作报告》进一步强调了数字经济的重要性，指出要加快完善数据基础制度体系。二 十届二中全会通过的《党和国家机构改革方案》提出组建国家数据局，负责协调推 进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和使用，并再次强调数字经济、数据 要素的战略意义，加速推动数字经济产业规范化发展和数据基础制度完善。数据要 素及市场有望规范发展，数据要素潜力有望得到进一步释放。
总结来看，数据要素政策“纵向深入+横向拓宽”，聚焦数据要素市场的培育和发展。 我们认为，国家针对数据要素产业的政策布局符合产业发展规律。一方面，政策重 心在产业链内部从上游向下游转移，前期政策更多关注数据基础设施建设，在数字经济已具备良好发展基础后，将重心转向中下游的数据流通和应用环节，通过政策 加强引导数据要素市场的规范化建设，纵向深入推进产业链向下游延伸。另一方面， 数据产业对经济全局发展的重要性提升，数字中国战略将以数字产业为核心，统领 协调各行业发展，设立数据局为产业自身发展和外部协作夯实基础，横向拓宽数据 产业对经济发展的渗透领域和影响范围。
政府对时空大数据数字要素的关注度显著提升。参考2023年4月自然资源部微信公 众号推送，“党中央、国务院印发的《全国国土空间规划纲要（2021—2035年）》 把“建设数字国土”确立为战略目标。近年来，我部一直认真贯彻落实党中央、国务 院决策部署，在推动“多规合一”改革落地过程中，大力推进“可感知、能学习、善 治理、自适应”智慧规划建设，其中，数字管理系统、数据治理、数字生态都是工作 中不可或缺的重要组成部分。在国土空间规划行业持续拓展深化的管理需求牵引下， 数字中国战略、数字政府建设在自然资源领域的落地必将掷地有声、实实在在，也 必将带动相关数字产业健康持续发展，助力数字社会建设。”
实景三维是数字政府、数字经济重要的战略性数据资源和生产要素的一部分。据自 然资源部公众号2022年4月文，《自然资源部办公厅关于全面推进实景三维中国建设 的通知》，通知称，实景三维作为真实、立体、时序化反映人类生产、生活和生态空 间的时空信息，是国家重要的新型基础设施，通过“人机兼容、物联感知、泛在服 务”实现数字空间与现实空间的实时关联互通，为数字中国提供统一的空间定位框 架和分析基础，是数字政府、数字经济重要的战略性数据资源和生产要素。实景三 维中国建设是面向新时期测绘地理信息事业服务经济社会发展和生态文明建设新定 位、新需求，对传统基础测绘业务的转型升级，是测绘地理信息服务的发展方向和 基本模式，并为全面推进实景三维中国建设作出系列指导。
（二）供给侧：高分专项空间段、数据接收系统的建设 22 年末基本完成
高分辨率对地观测系统是国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006－2020年）的 16个重大科技专项之一，与核心电子芯片、集成电路、大型飞机等专项工程并列。 2006年国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》，其中 确定16项重大科技专项。确定重大专项的基本原则包含，紧密结合经济社会发展的 重大需求、突出对产业竞争力整体提升具有全局性影响和带动性强的关键共性技术、 解决制约经济社会发展的重大瓶颈问题、保障国家安全和增强综合国力具有重大战略意义、切合符合我国国情和国力可接受。16项重大科技专项涉及信息、生物等战 略产业领域，能源资源环境和人民健康等重大紧迫问题以及军民两用技术和国防技 术，其中包含高分辨率对地观测系统，与大型飞机、核心电子器件、高端通用芯片及 基础软件等并列，重要性及战略意义十分突出。
高分专项将全面提升我国自主获取高分辨率观测数据的能力，满足重大战略和重大 领域应用需求。据国防科工局高分专项网，2010年5月经国务院常务会审议批准，高 分专项全面启动实施。高分专项的主要使命是加快我国空间信息与应用技术发展， 提升自主创新能力，建设高分辨率先进对地观测系统，满足国民经济建设、社会发 展和国家安全的需要。高分专项的实施将全面提升我国自主获取高分辨率观测数据 的能力，加快我国空间信息应用体系的建设，推动卫星及应用技术的发展，有力保 障现代农业、防灾减灾、资源调查、环境保护和国家安全的重大战略需求，大力支撑 国土调查与利用、地理测绘、海洋和气候气象观测、水利和林业资源监测、城市和交 通精细化管理、卫生疫情监测、地球系统科学研究等重大领域应用需求。
1. 2022年4月高分专项接收系统建设项目全部通过国家验收
据国家对地观测科学数据中心2022年4月新闻，4月28日，国防科工局重大专项工程 中心组织召开高分专项地面系统第一批、第三批研制项目数据接收系统现场验收会。 同意高分专项地面系统第一批、第三批研制项目数据接收系统通过现场验收。至此， 由中国科学院空天信息创新研究院（中国空天院）承担的高分专项数据接收系统建 设项目全部通过国家验收。系统运行稳定可靠，保证了高分一至七号卫星自发射以 来的数据接收，为我国高分辨率对地观测重大专项奠定了数据基础。
2. 2022年12月高分专项工程空间段建设任务全面完成
据中国的航天公众号2022年12月9日推送，12月9日2时31分，我国在太原卫星发射 中心用长征二号丁型运载火箭成功发射高光谱综合观测卫星。该星是高分专项天基 系统的重要组成部分，是实现高分专项高光谱观测能力的重要标志，将进一步提升 我国高光谱卫星遥感数据的自给率。发射任务的圆满成功，标志着高分专项工程空 间段建设任务已全面完成。
3. 2022年我国以卫星通信、遥感、导航为主体的天地一体化国家空间基础设施体系 已经形成
据国家互联网信息办公室2022年11月新闻《我国空间基础设施建设取得重大进展》， 国家航天局表示，我国已实现从地球静止轨道到低轨卫星群、从可见光到红外、从 多光谱到高光谱、从光学遥感到雷达遥感的对地观测能力，构建了我国高分辨率对 地观测系统骨干网。同时带动了陆地资源环境、海洋监视监测、天气和气候观测等 一批星座的立项建设，以卫星通信、遥感、导航为主体的天地一体化国家空间基础 设施体系已经形成。 陆地卫星观测骨干网基本建立。据《全面发挥国产陆地卫星遥感应用效能服务支撑 经济社会高质量发展——访自然资源部国土卫星遥感应用中信主任王权》（2022年， 《卫星应用》）。自2011年资源一号02C星发射以来，自然资源部以高分专项、陆海 卫星规划、空基规划实施为契机，有序推动天基对地观测系统能力建设和业务卫星 工程实施，不断丰富卫星遥感数据源。2022年初我国首次实现差分干涉SAR双星组 网，至此由自然资源部作为项目法人或牵头主用户的陆地遥感卫星达到15颗，涵盖 可见光、高光谱、雷达、激光等多种载荷类型，基本建成多传感器、多分辨率、多尺 度业务化稳定运行的陆地卫星观测“骨干网”。
（三）标准化：23 年初时空大数据标准规定或意味遥感从硬件走向应用
受多数据、多部门、多卫星、多光谱影响，遥感数据的大数据特征难以发挥。据地 球大数据国际期刊2021年2月推送，对于遥感数据管理与治理而言，不同卫星数据源 的遥感数据往往分散存储在各个行业部门数据中心，且各自在存储格式、投影标准、 分辨率、重访周期等方面都存在巨大的差异。不仅造成了在数据集成标准统一、集 成模式实现等方面的困难，而且形成了严重的“数据孤岛”现象，尤其是给长时间积 累的历史数据的综合分析带来了巨大障碍。 时空大数据标准化规定已于2023年3月起实施。据自然资源部2023年4月新闻，近日， 自然资源部发布公告显示，《国土空间规划城市时空大数据应用基本规定》（以下简 称《规定》）行业标准已通过全国自然资源与国土空间规划标准化技术委员会审查， 自2023年3月5日起实施。该《规定》适用于城市层级国土空间规划时空大数据应用， 其他层级国土空间规划工作也可参考执行。
前期时空大数据数据标准的不统一制约了大数据潜力的发挥。由于数据产存分散、 数据类型繁杂多样、数据处理方式缺乏统一标准等，阻碍了海量数据的有效汇集， 制约了大数据潜力的发挥，影响到数据支撑国土空间规划工作的有效性。 我们认为本次《规定》具有里程碑性意义，标志智慧规划建设从“硬件端”走向“应 用端”。据自然资源部公众号，本次《规定》首次从大数据应用角度出发，从数据采 集、数据处理与质量控制、数据融合等层面统一规范了数据使用质量，给出“数据— 质量控制—应用”的全流程解决方案。面向业务需求制定了数据应用的典型场景和 指标计算方法，以全国通用的数据标准推动城市全生命周期管理的技术融合、数据 融合、业务融合，构建了全国城市时空大数据应用共享体系，促进了跨行业、跨尺度、跨部门的技术融合，为推进“可感知、能学习、善治理、自适应”的智慧规划建 设奠定了坚实的基础。
（四）应用层突破：AI 驱动商业遥感边际交易成本降低、交易价值提升
1. 传统的卫星遥感领域交易成本难以边际递减
据上文，我们指出，由于卫星遥感直接输出的结果与最终产品使用价值差异较大， 中间环节的交易成本高，以及下游需求的高度分散化（比如水利或农业部门只需要 该行业数据，不需要其他地理空间信息），导致遥感数据的边际交易成本高，也就是 为满足一个细分领域需求而输出的专题产品的交易价值，并未能直接映射到其他行 业需求，也就导致边际交易成本本质上是递增的。
2. 传统方式人工依赖程度高，精准度、数据挖掘共享制约行业发展
遥感观测能力来看，从早些年百米级到现在米级、亚米级、厘米级的观测能力，数据 量增加带来应用前景拓展，但是也给解译带来前所未有的挑战，传统人工解译难以 满足数据量快速增长的需求。现有的遥感数据处理和应用效果还有很多发展空间， 比如精准快速处理效果还不够理想，对精细化状态的分析还缺乏有效的手段，大批 量数据的持续观测仍需要人工手段，数据共享率低，精准服务能力弱，数据产品不 完整等。
3. AI有望助力遥感行业突破数据处理分析及应用瓶颈
人工智能赋能卫星数据处理，有望解决行业痛点问题。遥感信息快速自动化提取已 经成为遥感整个产业链的瓶颈所在，而人工智能是近些年最新且最划有时代意义的 技术，深度学习在计算机视觉等诸多领域已经取得了突破性进展，遥感图像作为一 种特殊的影像或可从中受益。人工智能可以有效提高遥感卫星数据生产处理效率， 减少数据处理的人力成本投入，大大提升公司的运营效率，突破卫星数据处理的劳 动密集型瓶颈，实现卫星数据处理自动化、智能化。
具体而言，人工智能可在数据精准处理、时空处理分析、要素分类识别、数据关联 挖掘和数据共享等领域发挥重要作用。人工智能可以构建观测数据到精准图像产品 的深度学习网络结构，设置面向不同应用的图像优化指标体系，以大量历史数据和 标注结果作为输入，实现网络结构对传感器物理模型和参数的精确重构和逼近；进 行遥感影像的时间与空间维度的处理与分析，提高遥感影像数据的可用性、时间序 列分析水平和遥感应用的深度广度；在传统的基于人工数学分析的方法基础，定量 描述并分析遥感数据中目标模型失真和背景噪声干扰对于解译精度的影响机理，实 现构建一个基于深度学习的多源遥感数据自动化分析框架，在统一框架下有机融合 模型、算法和知识，提升遥感数据中目标要素提取和识别的智能化水平；基于海量 多源异构遥感数据，实现时间、空间等多维度的信息快速关联组织与分析；结合遥 感数据特性，建设具有遥感特色的开源数据集和共享平台，在用户便捷获取数据、 高效得到结果、灵活处理分析、针对性训练模型等环节做出突出贡献。
机器学习可应用性强。基于图像的机器学习是人工智能的一个分支，也是目前所知 的人工智能技术中为数不多可直接进行应用的技术。而相比其他图像识别技术，卫 星遥感的智能提取分析则拥有更加明确商业模式，即基于卫星遥感图像的人工智能 机器学习算法，改变传统遥感数据处理耗时长、效率低等弊端，自动提取全国范围 的遥感信息，以变化监测信息产品、专题信息产品等形式，向信息服务商、互联网平 台商以及政府信息部门提供高时效、低成本、更便捷基础空间信息，最终为政府应 用、商业情报、互联网运营等提供定制服务。
4. 以中科星图和Maxar公司为例，多系列产品支持数据智能化处理、共享和管理
人工智能+遥感大数据”模式成为近年来行业应用系统建设的普遍共识。面临海量卫 星数据信息挖掘需求，传统遥感影像信息提取主要依赖人力进行目视判读解译，也 提出过结合先验地学特征知识所设计的算法，包括基于像素级或面向对象分割等等， 依靠一些先验知识进行建模能够得到一定的识别效果，但是识别效果仍离实际应用 需求相距甚远。近几年深度学习算法模型不断涌现，给遥感影像解译带来了新的方 法与契机。针对计算机视觉的常规任务如语义分割、目标检测、变化检测的研究井喷式增长，较传统的人工目视解译和结合先验知识的技术具有显著优势，能够大幅 度提高卫星影像的解译生产力。
MAXR频实时场景。DeepCore是一个易于的使用端到端人工智能和机器学习组件， 可用于多源地球成像、SAR、无人机数据的自主地理空间分析，用户可以训练、部 署、运行计算机视觉算法来大规模将物体检测可视化，支持100多种模型和130多种 目标，在30厘米的Maxar图像中可以在几分秒内检查一平方公里的汽车数量，极大缩 短数据处理所需时间。WorldView Legion结合公司机器学习和训练后的人工智能模 型，将实现对世界范围内高兴趣地区的高频监测。SecureWatch和Globe Enhanced GEOINT Delivery（G-EGD）提供了对Maxar图像和其他高级地理空间数据的单点访 问，如特征提取和变化检测算法，支持不同地点实现接近实时的地图更新和大规模 监测任务分析。
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精选报告来源：【未来智库】。
