什么是位置智能？

位置智能通常会通过地图、图形、统计数据和制图来呈现。这些位置智能数据可视化对象所提供的额外空间上下文可帮助企业、个人和政府解答以下问题（例如）：

• 根据人流量和流量模式，建设新店面的最佳位置是哪里？
• 哪些社区最易受到海平面上升等气候变化的影响？
• 我们应如何更好地可视化全球供应链运营，从而提高客户满意度并获得竞争优势？

商业智能 (BI) 是一种软件，它可采集数据并以用户友好的视图呈现这些数据，从而帮助企业获得切实可行的洞察分析并做出更明智的决策。它有助于企业以通俗易懂的语言提出问题，并获得其可理解的解答（与生产、供应链、客户或市场趋势相关）。

BI 工具可连接到各种数据，例如历史数据和最新数据、第三方数据以及内部数据。其中某些数据可能为地理空间数据，而此类数据可用于获取位置智能洞察分析并解答一系列的“在哪里？”问题。采用空间分析的位置智能软件通常是对现有商业智能映射功能的一种扩展或集成。

地理空间数据可描述在给定时间点或时间段内于地球表面或附近出现的物体、事件或其他特征。更具体而言，地理空间数据可将位置信息（坐标）和属性信息（对象、事件或现象的特征）与时间信息（位置和属性存在的时间或寿命）进行结合。例如，每当有人用智能手机查找“我附近的早午餐地点”时，他们便会依靠地理空间数据来获得解答。

地理空间数据集十分庞大，其中可能包括来自人口普查以及卫星、激光雷达、手机等技术数据源的人口统计信息。地理空间数据集有两种主要数据类型：向量和栅格。栅格数据由网格或像素单元组成，具有与每个单元相关的空间信息，例如海拔或温度。向量数据则是通过地理空间元素的 x 和 y 坐标来进行表示。

位置智能数据源自多种技术，如卫星、无人机、LiDAR 以及由物联网 (IoT) 提供支持的传感器。事实上，近年来由 IoT 提供支持的智能设备数量呈急剧上升之势，并产生了可用于位置智能平台的大量相关地理数据。眼下，人工智能 (AI) 与可扩展基础模型（通过大量数据集进行训练的机器学习 (ML) 模型）的集成正逐渐扩大实施，以协助分析如此大量的数据。

然而，位置智能工具的核心仍是地理信息系统 (GIS)。此类计算机系统可捕获、存储、分析、呈现和管理地理空间数据。通过使用 GIS，用户可以创建交互式查询，分析空间信息，编辑数据，集成地图以及呈现结果。如果没有 GIS 技术，地理空间数据集及其洞察分析便极易因其数量和复杂性而被忽视。GIS 能以易于理解的格式显示这些数据，并提供可识别的模式。

各行各业的组织均可使用由 GIS 提供支持的地图、仪表板、应用程序和分析功能来提升资源管理、资产管理、环境影响评估、供应链管理和其他活动。Esri 是 GIS 软件开发的行业领导者，它负责开发了当今使用的许多 GIS 方法和技术，例如 ArcGIS。

当今世界最关键的部分挑战涉及位置智能：气候变化、地缘政治冲突、全球流行疾病等对象所造成的影响。来自地理空间数据的基于位置的洞察分析对于深入了解和应对这些挑战至关重要。

从商业角度来看，位置智能可提供具备三大优点的竞争优势：

位置数据被广泛用于医疗保健、房地产、金融服务、农业和公用事业等多个行业。其中的部分实际用例如下：

供应链管理 (SCM) 领域已有多个位置智能用例。例如，路线与员工队伍优化。借助位置数据，企业可优化车队并提高司机效率。此外，网络优化和选址可帮助零售商决定在何处建造离客户更近的新仓库，从而缩短交货前置时间。

通过将位置分析与客户关系管理 (CRM) 软件相集成，可帮助发现消费者行为模式，从而改进营销活动、细分策略和客户体验。例如，营销专业人员可根据客户的位置来调整定价和消息传递。

通过利用位置智能来评估气候数据以及有关植被生长情况的洞察分析，可帮助公用事业公司防止出现因资产与基础设施损坏而导致的运营中断。此外，这些数据还有助于识别能源消耗模式，从而帮助开展能源预测并为主动决策提供信息以免出现中断。

实时空间数据分析可实现城市智能交通。位置智能可使用交通数据来改善交通流量、缓解拥堵和减少排放。此外，位置智能还可为用于显示实时公交到站更新信息和维护中断的应用程序提供支持。

而在智能农业领域，位置智能也有多个用例。例如，可将土壤状况传感器传回的湿度数据与天气数据相结合，以便提供智能灌溉建议并促进水资源的高效利用。而借助牲畜身上安装的传感器所提供的定位数据，则可跟踪牲畜的活动情况，提供有关行为和土地利用情况的洞察分析。

位置智能可用于监控恶劣天气、洪水和空气质量。例如，气象学家会使用位置智能来绘制龙卷风进入某一区域的路径。同样，位置智能可帮助应急响应团队使用卫星、人口普查与风力数据来准确预测和跟踪野火的行进轨迹和火势状况。

身处该行业的企业可使用位置智能进行网络规划和设计、边界识别以及发现新的客户市场。例如，它们可避免出现代价高昂的错误，例如在次优位置安装手机信号塔，而未能在服务区域内确定离客户更近的位置。

可使用位置智能来监测并分析与气候变化相关的各种因素，例如碳排放量、珊瑚礁状况、海水温度和海平面、森林等等。GIS 技术可将风险具象化并为气候变化缓解决策提供指导。此外，凭借其能识别和预测天气状况、气候风险以及其他与位置相关的因素的能力，还可帮助可再生能源开发商确定风力涡轮机和太阳能电池板等基础设施的最佳部署位置。