測試廣告1
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。隨夢小說網 www.suimeng.co
時間、空間以及光等所有現象只是相對於觀測者而言的現象，這些現象的變化也只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，只是相對於觀測者在改變前的狀態而言的改變，與其它參考系的運動狀態無關。
從佛學原理對相對論的解說,&bsp&bsp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，只有我們親自去實證佛的理論,&bsp&bsp了悟宇宙一切實相後,&bsp&bsp才可能明了這一切。
當然這一切都是後話。
在互聯網大會上面,&bsp&bsp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面做的一些工作，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系統，如土地、規劃、建設等多個方面的系統。這些系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,&bsp&bsp以及近年來的國土空間基礎信息平台等信息化整合系統。
這些系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，也面臨不少挑戰。
首先，它是一個固化系統，即是面向特定數據的，系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。功能方面也是如此，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。一般是採用線下的工具開展，雖然也會有紙面的數據標準，但並沒有固化到系統中，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，但是另一方面，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，就是這些系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，為什麼會存在上述的問題，其實從根源上講，我們已經面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時代是以系統建設為中心，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，既包括原有業務系統的數據，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。
再就是要面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。
面對數字化轉型的要求，原有基於信息化思路建設的系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系統中的數據，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麼呢？首先它是空間能力和數據中台兩者的有機結合。阿里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。
這麼說還是有點抽象，我們從另一個角度來看看空間數據中台不是什麼——
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佈式的存儲和計算；空間數據中台不是，也不會取代各類空間相關的業務系統，但能匯聚業務系統的數據，並使之增值，再提供給業務系統使用。
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。
各業務系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系統使用，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，這裏只選擇幾個重要的介紹。
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
