建立空间思维,是你不可或缺的人生进阶

67年前的今天凌晨4时,北朝鲜“悍然”发动突袭,突破38线,以13.5万的兵力直逼当时称作汉城----现在已成首尔的韩国首都。在我少年时代的教科书中,记述的是南朝鲜李承晚反革命政府公然入侵北朝鲜,我志愿军为了正义赴朝抗美。我相信当年并没有任何媒体告知中国百姓,三天后的28日朝鲜人民军就拿下了汉城。因为即便逻辑再差的国人也都会问问,一个被蓄谋侵略的国家为什么仅仅用三天反击就攻陷了对方的首都?

67年后,鸭绿江对岸的执政者已成一个80后,只不过他还是姓金。在没有民意调查的猜测下,在中国无人对这个狂妄的小伙子有好感。因为时代已变。如果他不是我们的邻居,实在用不着把可贵的注意力投向这样一个可怜的国家。但是麻烦来了。他不仅对我们频频冲动一下年轻人的荷尔蒙,还屡屡向太平洋的那一端秀秀远算不得结实的肌肉。

抛开年轻人那些不得已而为之的原因,他鲁莽的行为却有意无意给我们带来了无穷的麻烦。假设大洋彼岸那位颇有个性的商人压不住火,非要教训一下不知好歹的年轻人,你觉得老商人会选择什么样的时机?我的一点空间思维启发我,时间可以和空间相关联。冬季降临,延绵700多公里的鸭绿江会是最佳的难民过境通道,那个时候江面上不仅可以走人,甚至可以通车。如果战争非要打响,收拾一个不知趣的小青年自然不在话下,如果一石二鸟给挑战老大地位的老二惹些麻烦,这个机会不应错过。

我不愿意这样的事情发生,也相信我们的家长们有大智慧提前预防这种不幸发生。他们具备作为政治家应有的空间思维。还是说说我们生活中的地理。周围有朋友做投资,常常也说些大宗商品,期货市场的故事。有次说了下棉花期货的行情,我问:棉花这种农产品期货价格是个什么规律?答曰:看收成,如果有大面积的减产价格上涨,反之则降。我问:如何预测棉花产量?答曰:不知道。我问:棉花主产区在哪儿?答曰:不知道。

我查阅了一下。全球棉花产量排前四名的国家是中国,美国,印度和巴基斯坦。一共产量占全球的70%以上。中国的主产区是新疆,河南,江苏,湖北,山东,河北和安徽七省,但新疆一省产量就超过全国60%,美国是德克萨斯州占全美40.7%,佐治亚州16.1%,密西西比州6%,北卡罗来纳州6%,印度是旁遮普邦占全印18%,安德拉邦和古吉拉特邦,都是14%,马拉斯特拉邦13%,巴基斯坦主要是旁遮普产区占比全国75%。大空间被缩成这么几个小空间,到了小空间再做预测就可以聚焦了。有了空间的概念和细分空间的能力,再加上这些细分空间的数据,比如未来一段时间的气象条件,预测变为可能。棉花播种时间干旱少雨,收割时间阴雨绵绵都会影响产量。棉花如是,大豆,甘蔗道理也差不多。这只是用到天气因素,如果再加上病虫害监测,土壤监测的数据,那预测的准确水平就会更加提升。

全球棉花主产区。关注这些地区可以做棉花期货市场的预测。

所以气象数据和天气预报成为热门领域,所以私人航天和小卫星成为热门创业方向,所以行业大数据和人工智能勃勃生机。气象和卫星影像在时空上的交集使得不确定的世界更为缩小,提前获得确定性的人就可以赢得比别人更多的收益,无论是投资上的,还是政治上的。当然首先需要具有空间的思维习惯,在通往追求确定性的道路上,从空间上寻找答案。在我们极海创业的思路中,这些都是数据的事儿:借助不断训练和学习的机器,用更丰富,更动态的数据,预测曾经不可知或者很难预知的未来。在指定的空间,机器迅速获取数据,用训练出来的模型准确的预测作物产量,我相信是非常眼前的事情,而且这个尺度是全球的。中科遥感经营的美国Plannet Lab的鸽子卫星数据,现在每个月都可以做到全球覆盖,未来能做到每天覆盖。空间的思维加上先进的技术,你的视角会比过去扩展成千上万倍。

国产高分影像

经过训练的机器解译结果

今天不是一个好的纪念日,毕竟在二战以后,朝鲜战争是地球上迄今打的最大规模的战争,死伤都挺可观。隔壁小伙儿的爷爷也许还有个统一民族的理想,现如今小伙儿这么闹腾就和这个时代格格不入了。从空间上的思路,让我担忧了今年冬天的东北。东北这两年本来在加速衰退,加上这么个因素,实在是命运多舛。无论如何,从更大时空尺度上看,隔壁小伙儿就是个插曲,这个世界怎么也轮不到他来做主旋律。我们的大棋局也不大可能因为他而被破坏。如果说一带一路是我们这个时代特别大的一个机遇的话,更需要我们及早建立空间思维,因为一带一路说的就是空间的延展和扩张,一带一路要求决策者了解超多复杂的地缘以及在那么多复杂空间上背后蕴含的逻辑。

全球45年恐怖袭击汇总。从巴基斯坦瓜达尔到新疆喀什,一路恐怖。

对于地理上的基本知识,我们极海团队中几乎所有人在工作之初就已经具备。在我们的眼中,空间和时间能互相牵引,说白了都是数据,有足够多的数据,机器在我们的指点下会更高效的处理数据间的关系,解读其中的规律,并预测未来发生的时空交叠事件。我们有志做全球时空数据的解读者,我们从一带一路开始,请拭目以待。

本文封面是NASA 2016版夜光地图。

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