小卫星群做商业预测：太空观测大数据嫁接机器学习

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如下图所示，位于加州帕洛阿尔托（Palo Alto）的卫星图像分析公司Orbital Insight会分析农田照片以估计粮食产量，并在美国农业部公布官方数据之前得出结论，而且其结果往往更精确。

围绕另类数据还有其他许多富有创意的应用。例如，有公司分析沃尔玛等巨型零售商的露天停车场照片，以大体了解其每日 营业额 水平。还有数据分析师通过观察卫星照片中储油罐投影的长度估计 石油库存量 ，或者通过城中的交通情况、晚上的发光量做出 经 济增长图表 。

低成本小型卫星：以数量取胜

传统通讯卫星体积大，构造复杂，产量有限。以专业飞行器制造商SSL为例，它全年量产几十颗卫星，最大的一颗高达9米，通讯卫星售价从一亿美元到三亿美元不等。加上运载火箭所需的一亿美元，卫星往往十年之后才能开始盈利。而卫星行业的新产品与上一代呈现出完全不同的面貌。距离SSL不远的厂商Planet制造三十厘米长、每个重约五公斤的卫星，很多元件是用于制造智能手机等其它设备的。Planet制造一颗“鸽子”卫星需要大概一周，房间最里面有几十个卫星已经打包好准备发货。 这便是航空事业的新面目：小而多。

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超小型卫星又被称为立方体卫星，上世纪九十年代末，斯坦福大学和加州州立理工大学的研究人员认识到，只要有一定数量的标准化，发射超小型卫星就会变得简单许多。通过几十或几百颗地部署，大批小型卫星所可以通过收集到的海量信息弥补分辨率低的不足。因为消费电子产品成本不断下降，小卫星得以快速迭代。Planet创始人马歇尔说，按每公斤的性能来比较， “鸽子”比五年前的尖端技术要好上100倍。这种快速创新在硅谷很正常，但在卫星业界却是前所未见。 Planet 目前运营的飞行器有63个，小卫星们撑起了一个潜力巨大的商业模式。

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