地理智能体业务挑战
本文由AI智能模型生成，在自有数据的基础上，训练NLP文本生成模型，根据标题生成内容，适配到模板。内容仅供参考，不对其准确性、真实性等作任何形式的保证，如果有任何问题或意见，请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
数据获取慢、加工生产难
用户获取数据需通过数据中心进行订购、生产、下载，当天数据不能快速获取；遥感数据进行业务化应用需经过用户正射、镶嵌、匀色、融合等加工；用户需具备正射、镶嵌、匀色、融合等加工队伍，技术要求高、加工难度大
自建工作平台算力不足
传统自建工作平台投资高，很难满足海量存储访问、大量影像处理、模型和应用开发等业务峰值访问算力需求
人工作业效率低
遥感数据用于行业应用需要生成变化检测、目标识别、地物分类等高级服务，但是当前高级服务生成主要依赖行业专家人工勾画图斑生成结果，处理效果非常低下，无法满足业务时效性
行业应用软件购买成本高
从遥感数据处理加工到行业应用系统，需要用到各种各样的遥感业务软件，部分软件并非永久使用，采用一次买断的方式，对用户来说成本高、经济效益差
