時間、空間以及光等所有現象都是以觀測者為中心，在空間上以光速向外拓展，在時間上不斷延伸。
時間、空間以及光等所有現象隻是相對於觀測者而言的現象，這些現象的變化也隻是相對於觀測者之前的狀態而言的變化。
比如，觀測者的時間尺度所發生的改變，隻是相對於觀測者在改變前的狀態而言的改變，與其它參考係的運動狀態無關。
從佛學原理對相對論的解說, 可能會使人誤解時間、空間等概念與分別識是線性相關的。
其實時空的確與分別識緊密相關，但不一定是線性相關，在一定的分別識層次，時空概念將完全不同於我們所感知到的這個現象世界，而這些都不是任何科學或邏輯思維可以推測的，隻有我們親自去實證佛的理論，了悟宇宙一切實相後，才可能明了這一切。
當然這一切都是後話。
在互聯網大會上麵，葉新晨也是講了一些關於他們公司的理念創新還有目前要做的東西，那就是關於空間數據，畢竟不論是手機管家還是其他的，都需要應用到空間數據，畢竟，目前的互聯網通通都是需要互聯網這個大數據。
“各位領導，各位來賓，大家下午好。非常榮幸有機會匯報我們在空間數據中台上麵做的一些工作，以及如何助力自然資源的數字化轉型。
我們都知道，自然資源行業對信息化建設是非常重視的。基於通用的gis技術，自然資源行業建設了很多業務係統，如土地、規劃、建設等多個方麵的係統。這些係統在滿足各自業務領域內的工作固然很好，但也形成了一個個的孤島，也就是所謂的煙囪。
但是為了能夠打通煙囪，整合信息和方便共享，自然資源行業多年前開始就做了很多工作，建設了一張圖、共享平台、時空雲平台, 以及近年來的國土空間基礎信息平台等信息化整合係統。
這些係統固然在一定程度上解決了數據匯總和共享的問題，也從現在看來, 也麵臨不少挑戰。
首先，它是一個固化係統，即是麵向特定數據的，係統一開始的建設目標就圈定了數據的範圍，不能很好地適應未來增加的數據類型。功能方麵也是如此，不能滿足快速動態變化的業務需求。如果要變化，則需要開發二期，成本投入巨大。
其次，它的數據治理過程不可見。一般是采用線下的工具開展，雖然也會有紙麵的數據標準，但並沒有固化到係統中，業務人員也很難參與進來，嚴重依賴於具體技術人員的能力。
可能這波人幹得不錯，但是另一方麵，要知道換一波人問題就出來了。因為業主單位很難管控。還有就是缺乏數據血緣追溯的能力，出了問題也難以快速定位問題的根源所在。
最後，就是這些係統側重於數據的共享，在數據資產的角度考慮不足。
這裏其實也是包括兩點，一個是數據融合不夠，沒有貫穿起來，也就沒有發揮出數據更大的價值；再就是沒有站在資產運營的完整鏈路去促進數據資產的利用和增值。
我們回過頭來看，為什麽會存在上述的問題，其實從根源上講，我們已經麵臨一個數字化轉型或者是數字化改革的要求，但我們仍然用原來信息化建設的思路來做這些事情，存在這些問題也就不奇怪了。也就是說，我們在用信息化的手段，來試圖解決數字化時代的要求。
現在已經是從IT時代發展到了DT時代。IT時代是以係統建設為中心，完成了業務的數據化，也就是能把業務產生的數據存儲下來，方便檢查檢索。而DT時代的要求是以數據為中心來促進業務，實現數字化的轉型，這兩者是思維方式上的轉變。
我們可以把數字化轉型總結為四大要素。
首先是要全量數據的匯總，既包括原有業務係統的數據，也包括新增加的IoT設備的數據。
其次需要基於統一的數據標準和數據模型來治理數據，這樣才能把控好數據質量，同時實現數據血緣的追溯。
再就是要麵向業務來做數據開發，業務人員要能參與進來，要支持拖拉拽這樣可視化、低代碼的開發方式。
最後是要促進數據發揮更大的作用，把數據轉變為資產，實現數字資產的不斷增值。
麵對數字化轉型的要求，原有基於信息化思路建設的係統是明顯不能滿足需要的。空間數據中台就應運而生了。空間數據中台橫向拉通不同業務係統中的數據，通過數據融合來發揮更大的價值，實現空間領域的數字化轉型。
空間數據中台到底是什麽呢？首先它是空間能力和數據中台兩者的有機結合。阿裏的數據中台是非常成功的，有非常豐富的經驗，這幾年也開始投入到空間能力的建設中。
把這兩者結合在一起，就能夠實現對於空間數據的接入、標準、質量、建模、開發、服務、資產等全鏈路、一站式的Web開發平台，也是空間領域數字化轉型的技術平台。
這麽說還是有點抽象，我們從另一個角度來看看空間數據中台不是什麽——
首先空間數據中台不是gis基礎軟件（gis引擎），但會用到gis引擎；另外也不是空間數據庫，但肯定會用到空間數據庫；還不是空間大數據平台，不是hadoop、spark，但可以基於空間大數據平台來做分布式的存儲和計算；空間數據中台不是，也不會取代各類空間相關的業務係統，但能匯聚業務係統的數據，並使之增值，再提供給業務係統使用。
我們用一張完整的大圖來看看空間數據中台的位置，各位請看一下大屏幕。
各業務係統產生了多種多樣的數據，這些數據通過空間數據同步模塊匯聚到空間數據庫和空間大數據平台中。再在gis引擎支撐下，實現空間數據標準、質量、建模、開發、融合等功能，再通過服務api把融合後的數據提供給更多業務係統使用，形成一個完整的閉環。這中間的這一大塊，我們稱之為空間數據中台。
空間數據中台的核心模塊包括：空間數據同步、空間數據探查、空間數據標準與質量、空間數據開發、空間數據建模與融合、空間數據服務和空間數據資產七大模塊。限於時間，這裏隻選擇幾個重要的介紹。
<a id="wzsy" href="https://www.tsxsw.la">tsxsw.la</a>
我們先來看看空間數據標準和質量。
數據質量一定是和數據標準結合在一起的。首先我們要對業務進行梳理，定義和業務相關的各項數據標準，確定數據的質量維度和質量規則，然後再進行數據質量的檢查，提供質量報告。然後看如何提升數據質量，實現數據質量管控整體的閉環。
這是相關的UI界麵。包括標準設計、數據字典定義、質量規則設置，以及質量報告。
另一個非常重要的是空間數據的融合。
對於空間數據融合其實有很多的辦法。如果不同業務係統中，對於同一個空間對象通過ID能關聯上，那是最好。不過可惜的是原有業務係統都是獨立建設的，往往承擔的部門還不一樣，一般都沒有建立起類似於身份證的ID關聯。
另一個辦法是看是否有統一的空間小區，例如同一個基站定義的通訊小區，同一個路口定義的交通小區，院落構成的住在小區等等。這樣空間對象也能聯係到一起。這有點類似於新型測繪中地理實體的概念。
最後就是通過時空關係的判斷，例如空間範圍的包含關係，時空軌跡上的聯係，例如公交路線涉及到哪些公交站，以及空間網絡的通達性等等。
上述是空間數據融合的一些具體辦法，也歡迎大家一起集思廣益。
在數據開發上，除了SQL，還需要支持以拖拉拽方式提供的GP可視化編排的方法。這個gis引擎中也都具備。不過，我們提供了多gis引擎的算子混編，主要是集各家之所長。另外還支持字段級的數據血緣，這樣在指標計算後若存在問題，能快速定位問題的根源所在。
我們再來看一下數據資產。
對於數據資產，必須從全流程、分不同角色來看待資產的利用和增值，並不是一個角色從頭幹到尾，大家的崗位不同、職責不同，分工合作才能促進資產的增值。
數據資產的供給方把原始的數據一步步開發建模，之後變成資產目錄供後續使用；資產的運營方負責對資產進行良好的管理，促進資產的增值。這裏就包括上架資產，宣傳推廣，收集反饋等；資產的使用方則負責使用數據資產，並做出評價。
這樣三個角色相互關聯，通過接力，構成了數據資產的全生命周期管理。
這是數據資產運營管理的幾個截圖。
這是資產的門戶截圖。
最後，我們來看看空間數據中台的整體架構圖。
最下麵是不同的數據來源，然後是基於飛天或者輕量化的數據底座，實現數據的存儲和計算能力。再上麵是依托於DataQ開發的空間數據中台，包括剛才提到的七個模塊。再上麵是依托於DataV的前端能力，包括gis前端和應用場景的開發，最後是對多種類型終端的支持，以及各類應用場景的實現。
基於之前的信息我們回顧一下，針對信息整合係統所麵臨的挑戰，空間數據中台是如何應對的。
首先，空間數據中台是一個開放的係統，能匯聚各類數據，支持靈活的開放方式。
其實，提供web、B/S的一站式數據治理；基於業務人員可掌控的數據標準和數據模型，來保證數據治理的成果質量可控。
最後，提供了全鏈路的數據資產管理，一方麵通過空間數據的融合，促進數據增值；另一方麵提供全生命周期的數據資產管理過程。
那麽，我們怎麽判斷何時需要上空間數據中台呢？
一個是對原有信息整合係統的建設思路或者成果感到不滿意，或者感覺這種方式做下去已經不適合、不合時宜時，不滿足於完成特定任務，而是希望能建設一個開放的、具備持續生命力的體係；第二是做了很多業務係統，對以空間為主的業務對象有進一步做數據融合的需要時；第三個是我們之前已經有了和空間無關的數據中台，但後來需要增加空間數據和空間能力，這樣也需要把空間數據中台引入進來。我們空間數據中台其實是整個數據資源平台的組成部分，對於非空間能力在這個平台中也是可以使用的。
在具體的應用場景上，空間數據正麵臨著大融合的要求——
自然資源單位所主導國土空間基礎信息平台是匯聚和整合部門內的各類空間數據；空間治理是把空間數據與社會經濟數據做融合；住建部的CIM平台是要結合二維數據和BIM數據；新城建是要整合空間數據和動態城市數據。
事實上，上升到更高維度，所有這些數據，都具備整合的價值。
再來看一個小的例子，就是農村宅基地。通過把和宅基地相關的數據匯聚在一起，用一個二維碼關聯起來。既能方便查詢、辦事，也能有效地杜絕宅基地的糾紛。
我們還在研究一個事情，就是把土地生命周期的各個環節都關聯在一起，就是一碼管地或者一碼管空間了。
最後總結一下就是數字化轉型不是將來時，而是現在就已經發生的事情。
數據就是生產力，我們要從數據融合中發掘更大的價值。
自然資源行業和空間領域的數字化轉型也已經迫在眉睫。
我們在這方麵開始探索的時間也不久，也是剛剛打開帷幕，需要和自然資源領域的各位同仁朋友，一起來推動這項工作，一起共同成長。
謝謝大家，同時也感謝新晨科技優秀團隊的貢獻。”
時間、空間以及光等所有現象隻是相對於觀測者而言的現象，這些現象的變化也隻是相對於觀測者之前的狀態而言的變化。
比如，觀測者的時間尺度所發生的改變，隻是相對於觀測者在改變前的狀態而言的改變，與其它參考係的運動狀態無關。
從佛學原理對相對論的解說, 可能會使人誤解時間、空間等概念與分別識是線性相關的。
其實時空的確與分別識緊密相關，但不一定是線性相關，在一定的分別識層次，時空概念將完全不同於我們所感知到的這個現象世界，而這些都不是任何科學或邏輯思維可以推測的，隻有我們親自去實證佛的理論，了悟宇宙一切實相後，才可能明了這一切。
當然這一切都是後話。
在互聯網大會上麵，葉新晨也是講了一些關於他們公司的理念創新還有目前要做的東西，那就是關於空間數據，畢竟不論是手機管家還是其他的，都需要應用到空間數據，畢竟，目前的互聯網通通都是需要互聯網這個大數據。
“各位領導，各位來賓，大家下午好。非常榮幸有機會匯報我們在空間數據中台上麵做的一些工作，以及如何助力自然資源的數字化轉型。
我們都知道，自然資源行業對信息化建設是非常重視的。基於通用的gis技術，自然資源行業建設了很多業務係統，如土地、規劃、建設等多個方麵的係統。這些係統在滿足各自業務領域內的工作固然很好，但也形成了一個個的孤島，也就是所謂的煙囪。
但是為了能夠打通煙囪，整合信息和方便共享，自然資源行業多年前開始就做了很多工作，建設了一張圖、共享平台、時空雲平台, 以及近年來的國土空間基礎信息平台等信息化整合係統。
這些係統固然在一定程度上解決了數據匯總和共享的問題，也從現在看來, 也麵臨不少挑戰。
首先，它是一個固化係統，即是麵向特定數據的，係統一開始的建設目標就圈定了數據的範圍，不能很好地適應未來增加的數據類型。功能方麵也是如此，不能滿足快速動態變化的業務需求。如果要變化，則需要開發二期，成本投入巨大。
其次，它的數據治理過程不可見。一般是采用線下的工具開展，雖然也會有紙麵的數據標準，但並沒有固化到係統中，業務人員也很難參與進來，嚴重依賴於具體技術人員的能力。
可能這波人幹得不錯，但是另一方麵，要知道換一波人問題就出來了。因為業主單位很難管控。還有就是缺乏數據血緣追溯的能力，出了問題也難以快速定位問題的根源所在。
最後，就是這些係統側重於數據的共享，在數據資產的角度考慮不足。
這裏其實也是包括兩點，一個是數據融合不夠，沒有貫穿起來，也就沒有發揮出數據更大的價值；再就是沒有站在資產運營的完整鏈路去促進數據資產的利用和增值。
我們回過頭來看，為什麽會存在上述的問題，其實從根源上講，我們已經麵臨一個數字化轉型或者是數字化改革的要求，但我們仍然用原來信息化建設的思路來做這些事情，存在這些問題也就不奇怪了。也就是說，我們在用信息化的手段，來試圖解決數字化時代的要求。
現在已經是從IT時代發展到了DT時代。IT時代是以係統建設為中心，完成了業務的數據化，也就是能把業務產生的數據存儲下來，方便檢查檢索。而DT時代的要求是以數據為中心來促進業務，實現數字化的轉型，這兩者是思維方式上的轉變。
我們可以把數字化轉型總結為四大要素。
首先是要全量數據的匯總，既包括原有業務係統的數據，也包括新增加的IoT設備的數據。
其次需要基於統一的數據標準和數據模型來治理數據，這樣才能把控好數據質量，同時實現數據血緣的追溯。
再就是要麵向業務來做數據開發，業務人員要能參與進來，要支持拖拉拽這樣可視化、低代碼的開發方式。
最後是要促進數據發揮更大的作用，把數據轉變為資產，實現數字資產的不斷增值。
麵對數字化轉型的要求，原有基於信息化思路建設的係統是明顯不能滿足需要的。空間數據中台就應運而生了。空間數據中台橫向拉通不同業務係統中的數據，通過數據融合來發揮更大的價值，實現空間領域的數字化轉型。
空間數據中台到底是什麽呢？首先它是空間能力和數據中台兩者的有機結合。阿裏的數據中台是非常成功的，有非常豐富的經驗，這幾年也開始投入到空間能力的建設中。
把這兩者結合在一起，就能夠實現對於空間數據的接入、標準、質量、建模、開發、服務、資產等全鏈路、一站式的Web開發平台，也是空間領域數字化轉型的技術平台。
這麽說還是有點抽象，我們從另一個角度來看看空間數據中台不是什麽——
首先空間數據中台不是gis基礎軟件（gis引擎），但會用到gis引擎；另外也不是空間數據庫，但肯定會用到空間數據庫；還不是空間大數據平台，不是hadoop、spark，但可以基於空間大數據平台來做分布式的存儲和計算；空間數據中台不是，也不會取代各類空間相關的業務係統，但能匯聚業務係統的數據，並使之增值，再提供給業務係統使用。
我們用一張完整的大圖來看看空間數據中台的位置，各位請看一下大屏幕。
各業務係統產生了多種多樣的數據，這些數據通過空間數據同步模塊匯聚到空間數據庫和空間大數據平台中。再在gis引擎支撐下，實現空間數據標準、質量、建模、開發、融合等功能，再通過服務api把融合後的數據提供給更多業務係統使用，形成一個完整的閉環。這中間的這一大塊，我們稱之為空間數據中台。
空間數據中台的核心模塊包括：空間數據同步、空間數據探查、空間數據標準與質量、空間數據開發、空間數據建模與融合、空間數據服務和空間數據資產七大模塊。限於時間，這裏隻選擇幾個重要的介紹。
<a id="wzsy" href="https://www.tsxsw.la">tsxsw.la</a>
我們先來看看空間數據標準和質量。
數據質量一定是和數據標準結合在一起的。首先我們要對業務進行梳理，定義和業務相關的各項數據標準，確定數據的質量維度和質量規則，然後再進行數據質量的檢查，提供質量報告。然後看如何提升數據質量，實現數據質量管控整體的閉環。
這是相關的UI界麵。包括標準設計、數據字典定義、質量規則設置，以及質量報告。
另一個非常重要的是空間數據的融合。
對於空間數據融合其實有很多的辦法。如果不同業務係統中，對於同一個空間對象通過ID能關聯上，那是最好。不過可惜的是原有業務係統都是獨立建設的，往往承擔的部門還不一樣，一般都沒有建立起類似於身份證的ID關聯。
另一個辦法是看是否有統一的空間小區，例如同一個基站定義的通訊小區，同一個路口定義的交通小區，院落構成的住在小區等等。這樣空間對象也能聯係到一起。這有點類似於新型測繪中地理實體的概念。
最後就是通過時空關係的判斷，例如空間範圍的包含關係，時空軌跡上的聯係，例如公交路線涉及到哪些公交站，以及空間網絡的通達性等等。
上述是空間數據融合的一些具體辦法，也歡迎大家一起集思廣益。
在數據開發上，除了SQL，還需要支持以拖拉拽方式提供的GP可視化編排的方法。這個gis引擎中也都具備。不過，我們提供了多gis引擎的算子混編，主要是集各家之所長。另外還支持字段級的數據血緣，這樣在指標計算後若存在問題，能快速定位問題的根源所在。
我們再來看一下數據資產。
對於數據資產，必須從全流程、分不同角色來看待資產的利用和增值，並不是一個角色從頭幹到尾，大家的崗位不同、職責不同，分工合作才能促進資產的增值。
數據資產的供給方把原始的數據一步步開發建模，之後變成資產目錄供後續使用；資產的運營方負責對資產進行良好的管理，促進資產的增值。這裏就包括上架資產，宣傳推廣，收集反饋等；資產的使用方則負責使用數據資產，並做出評價。
這樣三個角色相互關聯，通過接力，構成了數據資產的全生命周期管理。
這是數據資產運營管理的幾個截圖。
這是資產的門戶截圖。
最後，我們來看看空間數據中台的整體架構圖。
最下麵是不同的數據來源，然後是基於飛天或者輕量化的數據底座，實現數據的存儲和計算能力。再上麵是依托於DataQ開發的空間數據中台，包括剛才提到的七個模塊。再上麵是依托於DataV的前端能力，包括gis前端和應用場景的開發，最後是對多種類型終端的支持，以及各類應用場景的實現。
基於之前的信息我們回顧一下，針對信息整合係統所麵臨的挑戰，空間數據中台是如何應對的。
首先，空間數據中台是一個開放的係統，能匯聚各類數據，支持靈活的開放方式。
其實，提供web、B/S的一站式數據治理；基於業務人員可掌控的數據標準和數據模型，來保證數據治理的成果質量可控。
最後，提供了全鏈路的數據資產管理，一方麵通過空間數據的融合，促進數據增值；另一方麵提供全生命周期的數據資產管理過程。
那麽，我們怎麽判斷何時需要上空間數據中台呢？
一個是對原有信息整合係統的建設思路或者成果感到不滿意，或者感覺這種方式做下去已經不適合、不合時宜時，不滿足於完成特定任務，而是希望能建設一個開放的、具備持續生命力的體係；第二是做了很多業務係統，對以空間為主的業務對象有進一步做數據融合的需要時；第三個是我們之前已經有了和空間無關的數據中台，但後來需要增加空間數據和空間能力，這樣也需要把空間數據中台引入進來。我們空間數據中台其實是整個數據資源平台的組成部分，對於非空間能力在這個平台中也是可以使用的。
在具體的應用場景上，空間數據正麵臨著大融合的要求——
自然資源單位所主導國土空間基礎信息平台是匯聚和整合部門內的各類空間數據；空間治理是把空間數據與社會經濟數據做融合；住建部的CIM平台是要結合二維數據和BIM數據；新城建是要整合空間數據和動態城市數據。
事實上，上升到更高維度，所有這些數據，都具備整合的價值。
再來看一個小的例子，就是農村宅基地。通過把和宅基地相關的數據匯聚在一起，用一個二維碼關聯起來。既能方便查詢、辦事，也能有效地杜絕宅基地的糾紛。
我們還在研究一個事情，就是把土地生命周期的各個環節都關聯在一起，就是一碼管地或者一碼管空間了。
最後總結一下就是數字化轉型不是將來時，而是現在就已經發生的事情。
數據就是生產力，我們要從數據融合中發掘更大的價值。
自然資源行業和空間領域的數字化轉型也已經迫在眉睫。
我們在這方麵開始探索的時間也不久，也是剛剛打開帷幕，需要和自然資源領域的各位同仁朋友，一起來推動這項工作，一起共同成長。
謝謝大家，同時也感謝新晨科技優秀團隊的貢獻。”