创新汇:2024地理信息技术创新大会嘉宾精彩观点

企业   2024-11-12 17:38   北京  

2024地理信息技术创新大会于11月6日在北京国际会议中心圆满落下帷幕,在这场聚焦数据要素、低空经济、自然资源数智化、人工智能等热点的盛会上,来自全国IT技术、信息化、GIS等领域的领导、院士、业界学者、企业精英为地理信息技术的创新发展建言献策。让我们一同回顾下各位嘉宾的精彩发言!

李维森

中国地理信息产业协会会长
二十届三中全会《决定》中多次提到“数字”或“数据”,并在中央层面政策文件首次使用“数智”一词,充分体现了数字化与智能化融合发展的重要性,为地理信息产业发展指明了方向、明确了路径、增强了信心。希望易智瑞公司等广大地理信息企业要攻坚克难、勇攀高峰,通过技术创新、模式创新、管理创新,不断提升自身的竞争力,在引领产业创新中发挥更大作用,推动地理信息科技高水平自立自强,产出更多创新成果,为我国地理信息产业高质量发展贡献更多智慧和力量。




李红

中国信息协会副会长兼秘书长

数字经济、数据要素市场与低空经济发展,其核心都在于数据的有效利用和管理。数据的收集、处理、分析和利用,对推动这些领域的创新和发展具有决定性作用,地理信息技术在这个过程中,发挥了重要作用。在新的时代背景下,易智瑞公司加强自主可控技术和产品的研发,以技术创新推动行业向着更高效、更智能的方向发展,为我国信息技术的飞跃发展和产业结构的转型升级注入了强劲动力。





周成虎

中国科学院院士、国际欧亚科学院院士、中国科学院地理科学与资源研究所研究员、中国服务贸易协会会长

当数据由基本获取到挖掘处理应用的过程中,地理信息技术也从一种技术走向科学,这需要整个行业承担起相应的职责和重担,通过在各个领域进行探索,将探索的结果汇聚在一起,让地理信息科学可以代表中国最新的发展,支撑国家高质量发展,并且引领世界地理信息产业的发展。





陈松蹊

中国科学院院士、美国统计学会会士、国际统计学会会士、北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系联席系主任、北京大学统计科学中心创始主任

数字化极大地提高了数据采集能力,也提高了数据传输和共享能力。挖掘数据生产力就是数据赋能,除数据平台、计算平台和东数西算等硬件外,还需要通过数据分析进行赋能。





吴洪涛

自然资源部信息中心副主任兼总工程师

建立适合空间数据特点的可信、安全数据共享流通机制,可进一步地畅通数据资源大循环,更好地发挥数据要素放大、叠加、倍增等作用,提升国家数字化治理能力和水平。





何宁

中国地理信息产业协会空间大数据技术与应用工作委员会主任、易智瑞信息技术有限公司总裁

当前正处在数据驱动的数字智能时代,GIS技术及其应用为打造新质生产力提供重要能力。数据作为GIS的核心要素,更是激发潜能,创新未来的关键构成。在数字经济战略发展新时期,GIS有着广阔的拓展空间,伴随GIS能力的普适化,围绕GIS打造的应用已从传统行业扩展到更多领域,服务于经济建设和社会的各个方面。





李剑

中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心副主任

在地球系统科学发展和数据驱动下,地质调查信息化工作进入到一个新的阶段。在信息化时代,希望通过新技术应用提高地质工作质量和效率,主要集中在信息处理与加工方面。对于地质调查工作,将在加强数据全生命周期管理、提升数据治理能力;深入推进地质调查信息化建设;以大模型为契机推动融合战略算力建设进行发力。





王璟璇

国家信息中心大数据发展部数据要素处处长、中国信息协会数据要素专业委员会执行主任

地理信息是非常关键的数据要素,可在更多应用场景中发挥赋能作用。未来在国家数据局、地方数据主管部门的推动下,更多公共数据会以开放、授权运营等方式供给出来,可供地理信息领域所用。





陈品祥

北京市测绘设计研究院教授级高级工程师 、中国测绘学会工程测量分会荣誉主任

智慧城市“一张图”是全市统一的时空基准底座,可以基于地理实体来派生“一张图”,实景三维为“一张图”提供了新产品;城市码是全市统一的实体数字身份,北京将地理实体空间身份编码应用到城市码时空标识,为全市各类智慧城市实体提供赋码服务,同时,基于网格编码的关联技术也为多源数据融合提供支撑,已应用于全市房屋数据治理工作中。





陈祥葱

哈尔滨市人民代表大会城建环保委员会工作组技术顾问

数据赋能是探索地理之道的必由之路,数据要素赋能要通过数据价值变现、数据要素流通、提高数据要素供给能力来实现。





姜晓轶

国家海洋信息中心信息化部主任

目前,海洋数据要素在海洋数据要素获取、供给与共享;海上数据安全;技术平台应用支撑能力等方面还面临着诸多挑战。





康来成

易智瑞信息技术有限公司生态合作发展部副总经理、首席架构师

发挥数据“乘数效应”的关键在于如何对数据“要素化”治理,场景化分析挖掘;这就需要将多元异构,高度复杂的数据资源进行融合与链接,采用面向对象的思想,构建“资产画像”,全面展示各个对象实体的基础信息、业务逻辑、空间形态、运营状况、管理体系、产业链图谱等,反映对象实体的全貌。







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