Google 地球團隊攜手 DeepMind，推出虛擬衛星 AlphaEarth！全球地表變化一眼掌握

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InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜AlphaEarth：Google DeepMind 用 AI 模型打造地球的「語義地圖」

Google DeepMind 近日發表全新人工智慧模型「AlphaEarth Foundations」，這是一套能夠重建全球地表樣貌的 AI 系統。它整合了衛星影像、雷達資料、氣候模型與地形測量等龐大資料來源，在不需要高頻衛星設備的情況下，生成具有連續性與高解析度的全球地圖。這不只是提升了地球觀測的效率，更可能改變各國政府、研究單位與企業處理氣候、土地與資源問題的方式。

這套系統目前已公開提供全球 2017–2024 年的年度 embedding 資料集，並可在 Google Earth Engine 上直接運用。它不僅標誌著環境 AI 模型的關鍵進展，也可能成為未來土地治理、永續開發與生態保育決策的核心工具。

01｜這不是一個會聊天的 AI，而是一個能看懂地表變化的 AI

你可能已經用過 ChatGPT 來寫報告、問資料、做摘要，但 Google DeepMind 最近推出的 AlphaEarth，則完全走了另一條路線：它不是「回答問題」的 AI，而是一個能「理解地球樣貌」的 AI 模型。

更精確地說，AlphaEarth 是一套被稱為「虛擬衛星（virtual satellite）」的 AI 系統，它不需要像衛星一樣在太空中飛，也不必直接接觸感測器，而是透過訓練，讓 AI 模型自己「學會」從各種地球觀測資料中抓出特徵、判斷地表結構，進而製作出一份幾乎完整的地球「語義地圖（semantic map）」。

而這張地圖，解決了過去數十年來全球地理觀測面臨的兩大問題：資料不完整、難以統一。

02｜這個模型到底有多厲害？能看穿雲層、補完空白、理解地貌語意

在傳統衛星觀測中，很多影像都會受到雲層遮蔽，例如熱帶雨林地區一年四季都多雲、極地區域長期積雪，再加上時間序列缺口（沒辦法每天都拍到），導致很多地方無法得到清楚的時空資料。

AlphaEarth 的厲害之處在於，它可以：

  • 整合多種資料來源：包括光學衛星影像、雷達（SAR）、氣候模擬、地形起伏等。

  • 用 AI 自動學習地表特徵的分布與變化。

  • 即使資料缺失，也能根據前後資訊「合理推估」空白區塊。

  • 每年生成一次 10 公尺解析度的「embedding」圖層，全球全覆蓋。

這讓原本必須依賴高解析、雲層少、人工標註才能分析的地表資料，變得更加平價、易得、易用。

簡單說，你現在只要會寫 Earth Engine 的幾行程式，就能得到一份比過去要花幾十萬美元買的衛星資料還好用的地表語意數據集。

03｜它的資料長什麼樣子？不是一張照片，是一組地球語言的向量

與其說 AlphaEarth 給你的是一張地圖，不如說它給你的是一個「向量語言系統」。

每一塊地表（10m x 10m）都會被轉換成一個 256 維的向量數值。這些數值不是單純的 RGB 顏色，而是 AI 模型在多種資料基礎下，所學習出來的一種「地貌表達方式」。

這些 embedding 向量可以被用來做什麼？

  • 分類：像是判斷這一區是農田、森林還是都市；

  • 聚類（clustering）：自動找出具有相似性質的區域，適合找出擴張的都市、消失的濕地；

  • 變遷分析：追蹤某地從 2017 到 2024 年的土地使用轉變。

它就像是一組地球的「特徵 DNA」，能用來比對、分類、學習，成為任何地理分析的共同語言。

04｜實際應用案例：保育區選點、森林砍伐、農業管理通通可

目前已有超過 50 個政府單位與 NGO 開始使用 AlphaEarth 的 embedding，最有名的包括：

  • MapBiomas（巴西）：這是一個長期追蹤亞馬遜森林變遷的計畫。過去需要靠大量雲端運算與標註資料來做地物分類，現在只需用 AlphaEarth 的 embedding，就能減少訓練資料需求，且精度更高。

  • Global Ecosystems Atlas：由詹姆斯庫克大學發起，試圖對全世界的生態系統進行重新分類。他們發現 embedding 本身就能顯示出地貌結構的分層，成為分類模型的重要基底。

  • 南極洲冰蓋觀測：在雷達影像覆蓋不足的地方，AlphaEarth 提供了補齊資料的新可能。

  • 加拿大西北農業監控：幫助農民與政府判斷作物類型、估算耕地範圍，優化政策補助。

這些例子顯示，AlphaEarth 的 embedding 不只是「觀測資料壓縮」這麼簡單，而是已經接近成為一種「通用地表語言模型（Universal Geospatial Language Model）」。

05｜開發者的最愛：Earth Engine 上就能用，免費還即時

最大亮點是，AlphaEarth 的所有資料都是開源免費的。你不需要跑複雜的模型，只要進入 Google Earth Engine，輸入幾行 JavaScript 或 Python，就可以調出 AlphaEarth 的資料層。

開發者或學生可以拿來：

  • 畫圖：搭配 UMAP 或 PCA 投影，產出 false-color landcover 圖像；

  • 分群：辨認出都市熱區、荒漠化區域；

  • 訓練模型：即使只有幾百筆資料，也能訓練出不錯的土地分類器。

簡單說，原本要靠多年地理專業與昂貴衛星費用才能做到的事情，現在透過 AlphaEarth，變得像寫一段 prompt 一樣簡單。

06｜AlphaEarth 也是 AI 大模型的一種，只是懂地貌。

這其實揭示了一個很重要的 AI 發展方向：未來不只是文字、圖片、語音有大模型，空間資訊（spatial data）也將有自己的 foundation model。

AlphaEarth 在架構上就像是地理版的 GPT。它不是針對單一任務訓練出來的，而是透過多模態自監督學習，理解各種資料來源的共同特徵與關聯性，然後再用這些表示去微調（fine-tune）到分類、聚類等應用。

你可以把它想像成「一個懂得地球怎麼運作的 AI 大腦」，它不會回答你「誰是台灣總統」，但能告訴你一塊土地過去七年變了什麼樣，現在可能是什麼用途，適不適合做農業、太陽能板、或設工業區。

07｜對台灣的應用想像：從農業、環保、都市計畫到 AI 教學素材

台灣是一個高都市化、地形多樣的島嶼，對環境敏感度極高。這樣的技術，一旦導入，有很多實際用途，包括：

農業應用

  • 區分不同作物生長類型與輪作週期（例如高雄鳳梨、雲林蔬菜區）。

  • 預測收成與病蟲害擴張潛勢。

災防與氣候風險

  • 利用 7 年時序分析，辨識山坡地過度開發區。

  • 準備颱風與淹水潛勢地圖。

都市規劃

  • 自動辨識都市熱島與綠地分布，支援都市綠化政策；

  • 協助電動車充電站、光電設施選址分析。

教育與研究

  • 結合高中地理或大學空間資訊課程，當作教案或訓練素材。

  • 做為 AI 教育的一環，讓學生理解 foundation model 與地理資料的結合方式。

這些都可以從一個簡單的切入點開始：登入 Earth Engine，呼叫 AlphaEarth 的 dataset。

08｜潛在的倫理與風險思考：地球變透明，會不會造成監控風險？

雖然 AlphaEarth 本身不包含任何可識別個人或建築細節的資料，但當模型越來越準、向量表示越來越接近語義分類的時候，仍然要思考：

  • 若結合其他開放資料，會不會間接產生隱私風險？

  • 若掌握在特定平台（如 Google）手中，是否造成資訊壟斷？

  • 如果被拿來商業化，會不會加劇不平等？例如開發中國家無法付費取得更高階模型？

DeepMind 強調目前資料僅限於土地用途與自然結構，且 embedding 無法還原為影像，保障了某種程度的隱私。但這個問題，在未來類似模型不斷誕生的情況下，值得持續討論。

08｜未來展望：地理 AI 的「GPT 時代」才正要開始

AlphaEarth 的推出，不只是個技術發表，更可能是標誌一個新的 AI 應用潮流正在成形：

  • LLM × GIS 的融合應用：未來 ChatGPT 可能內建地表語意向量，問它「哪裡最適合種咖啡？」會得到資料佐證的地圖與分析。

  • 即時地球 API：結合空拍機、即時雷達資料的 foundation model，可能讓地球變成可以查詢的「API 對象」。

  • 城市的 AI 智囊：都市管理者不再單靠人口與經濟資料，而是結合 AlphaEarth 的變遷分析，制定永續發展策略。

當 AI 變得不只是理解語言，而是理解空間、理解地貌、理解氣候，這將不是「工具」的進化，而是「視角」的轉變。

結語｜下一步輪到你：AlphaEarth 資料開放，你可以直接使用

現在，你不需要下載上百 GB 的衛星資料、不需要跑超級電腦，也不需要有碩博士學歷。你只需要：

  1. 有 Google 帳號

  2. 申請 Earth Engine 學術/個人使用權

  3. 開啟 Earth Engine Playground

  4. 輸入一段程式碼，就可以馬上叫出 AlphaEarth 的資料。

這是一個罕見的時刻：一個由 DeepMind 訓練的地球 AI 模型，已經免費開放在你的電腦上。

下一步，會是你拿來做什麼？做報告、開課、做研究、做新創服務、寫 AI 土地選址模型？還是用來回答世界上最古老的問題：「我們該如何與這個地球共處？」

現在回答這個問題有了新的工具。答案，就看你怎麼用。

參考資料：

https://deepmind.google/discover/blog/alphaearth-foundations-helps-map-our-planet-in-unprecedented-detail/

https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-says-its-new-ai-can-map-the-entire-planet-with-unprecedented-accuracy/

https://www.wired.com/story/googles-newest-ai-model-acts-like-a-satellite-to-track-climate-change/

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