这两天，微软官宣一则消息：
NASA与微软合作，开发了一个名为“Earth Copilot”的AI驱动助手，旨在简化地球科学数据的访问流程，让更多的人能够便捷地获取并分析这些复杂的数据。
随着全球卫星网络的不断扩展，NASA每天从太空采集的数据量庞大且多样，涵盖了从气候变化到自然灾害等各类地球科学信息。这些数据为推动科学现、政策决策以及农业、城市规划、灾难响应等领域提供了宝贵的支持。
痛点：如何应对海量信息
NASA的地球科学数据系统（Earth Science Data Systems Program）每天都会从卫星和其他空间传感器收集大量数据，涵盖了大气条件、土地覆盖变化、海洋温度等多个领域。
虽然这些数据对科学研究至关重要，但其庞大且复杂的性质使得普通用户很难直接从中提取有用信息。对于很多用户来说，理解这些数据所需的专业技能（如地理空间分析、数据格式理解等）通常成为了一道难以跨越的门槛。
例如，气象学家想要分析历史数据以优化预测气象模型，或是政策制定者需要研究森林砍伐的趋势以制定环保政策时，若不能高效地访问所需的数据，研究进度将会受到严重影响。
解决方案：微软赋能的AI数据助手
针对这一挑战，NASA与微软的合作开创了一个新局面。通过结合Azure的云计算能力与OpenAI的自然语言处理技术，双方共同开发了AI模型“Earth Copilot”。
这一模型不仅能帮助用户快速检索NASA的海量地球科学数据，还能通过简洁的自然语言查询，实现数据的智能化访问。
用户可以通过简单的语言提出问题，例如“飓风伊恩对圣贝尔岛的影响”或“COVID-19疫情如何影响美国的空气质量”，AI系统会自动从庞大的数据集中提取相关信息，帮助用户快速获取分析结果。
以下是演示demo的截图。
可以看到通过自然语言的方式，应用可以完成较为复杂的计算、前端数据展示。
目前该应用在earthdata的veda应用发布，不过笔者访问后没有发现相应入口，应该是还没有完全公测。
”智能助理“类产品或成标配
这两年做业务，非常多的用户提到通过语音助手来解放业务操作。
比如通过语音操作大屏查询、语音操作大屏打开菜单调取某个视频画面，再有行业上前两年做的TableQA到现在的chatBI/chatSQL类产品。
大模型技术更是加速了这项能力的落地应用。
比如在最近的水利学术大会上，我也看到有珠江水科院完成的项目，通过语音操作就能完成大量的数据查询分析、结果展示工作，突破以往复杂的菜单操作，对用户更加友好。
相比传统略显鸡肋的知识问答，如今的智能助手要带来质的提升，可以说是很优秀的大模型agent的实践。
可以预见的是，后续在大量的政企数字化项目中，”智能助理“也将逐渐成为一项产品feature，帮助用户更好、更快进行完成业务指令操作，不仅”炫酷“而且也更加实用。
产品研发和解决方案团队，可以向这方面去做一些调研和预研工作，以免被友商卷下去。
