央廣網北京5月17日消息（記者 牛谷月）5月17日，由搜狐科技主辦、央廣網作為戰略支持媒體參與的“2021搜狐科技5G&AI峰會”在北京開幕。峰會大咖齊聚，共同探討5G和AI技術的最前沿發展以及應用落地情況。

　　上午，微眾銀行人工智能部負責人吳海山發表了以《可感知經濟學》為題的主題演講。

　　吳海山指出，可感知經濟學是通過各種傳感器的數據收集，監測整個經濟系統運營趨勢，借助AI模型預測將來的方向。對于經濟學系統的研究方法論，最早期人們是通過前線信鴿提供的信息去做決策。在AI和5G時代，各式各樣傳感器產生的數據將會重新定義我們研究的方式。

　　吳海山舉例稱，通過AI分析和衛星遙感監測到三家大型新能源汽車公司的產能趨勢。所有的數據聚合起來，我們構造了基于衛星的中國新能源汽車產量指數。還有一個數據幫助我們評估新能源汽車趨勢，整個中國充電樁的變化。

　　以下為吳海山演講全文：

　　非常感謝今天能夠參加搜狐科技5G&AI大會，跟大家分享一下我們如何用人工智能和傳感器的數據在金融行業的應用。

　　今天分享的主題叫可感知經濟學。可感知經濟學是通過各種傳感器的數據收集，監測整個經濟系統運營趨勢，借助AI模型預測將來的方向。我們微眾銀行，重點講一下這塊怎么在綠色金融應用。

　　微眾銀行是由騰訊發起的中國第一家數字銀行，也是中國目前最大的互聯網銀行。由于我們是一個數字銀行，所有業務都是通過數據和科技驅動的，今天講一下通過AI科技在綠色金融和可持續金融的應用。

　　首先看一下動圖，是來自歐空局拍攝的2020年的數據，這是由于氣候的變化，大概100多平方公里的冰變成了冰磚，氣候的變化對整個全球影響是觸目驚心的。

　　另外一個非常有意思的數據，我們看到廢氣的二氧化氮，主要來自交通和其它的生產制造的廢氣，空氣污染在整個疫情的變化和人類活動息息相關，今年1、2月份疫情蔓延的時候整個污染是比較少的，包括歐洲也呈現出了非常相似的模型。人類的活動能夠通過新的衛星傳感數據看到對空氣污染的影響到底是什么樣子的。

　　這是對于經濟學系統的研究方法論，最早期人們是通過前線信鴿提供的信息去做決策。在AI和5G時代，各式各樣傳感器產生的數據將會重新定義我們研究的方式。這是我們能看到的各種各樣的傳感器可能產生的數據，以及這些數據將能夠幫助我們從哪些維度分析變化。

　　通過智能手機可以看到市場的消費的趨勢，通過物聯網有很多傳感器已經部署在重型機械設備這些區域，我們監測這些傳感器的信息，比如說物流行業、港口、工程開發、用電。

　　重點講一下微型衛星的數據，可幫助微眾銀行實現可持續金融和綠色金融的應用。首先是簡單的動畫闡述衛星怎么產生的，對不同光譜波段的傳感器，每個可以拍攝到地面不同的信息，把這些信息聚集起來，有可見光、紅外和雷達的影像，這些影像結合出來可以看到系統的變化。

　　最近隨著微型衛星的普及，這些數據已經變得越來越容易獲得。最左邊的衛星已經有幾公斤重，它的發射成本大概只有幾十萬美元的價格，這些信息和數據，而且這些衛星的傳感器很多用的手機傳感器，能夠實現民用的價值是非常大的。這是Planet Labs發射的小型衛星，還有微眾攬月平臺，向衛星遙感影像的類似數據監測和預測整個全球的經濟系統的變化，可以看到農業農產品的變化，大型機械的變化，以及綠色能源的發展，環境污染監測等等。

　　接下來講講怎么通過攬月平臺來分析綠色金融的應用。中國在碳排放提出了兩個非常雄偉的目標，中國政府已經開始通過風能、太陽能實現綠色能源的應用。

　　我們怎么知道中國光伏能源的發展到底怎么樣？光伏電站到底在中國哪些地方？這些光伏電站的安裝進展、面積、變化是什么樣子？我們通過AI算法結合海量的衛星遙感數據可以實時識別出地面在中國區域大型的光伏電站，可以看到這個圖里面每個藍圖的小點都是中國的大型光伏電站，不光分布在沙漠里面，可能分布在山川上，還有湖里面也有光伏電站。通過這種方式把它的面積識別出來，可以識別整個光伏電站的發展變化，不光是國家政策的制定，對整個光伏領域投資也會帶來影響。這兩個非常有意思的電站一個像熊貓，另外一個是駿馬形狀的光伏電站。

　　除此之外，新能源汽車行業在中國現在變得越來越普及，我們怎么樣能夠知道整個新能源汽車的發展趨勢？大家看到中間這個圖是我們通過衛星數據觀看到的某個新能源汽車公司的車場，通過AI數據結合可見光的譜段和雷達合成影像，可以監測新能源汽車產能的變化。

　　下面通過AI的分析和衛星遙感監測到的三家大的新能源汽車公司的產能趨勢。所有的數據聚合起來，我們構造了基于衛星的中國新能源汽車產量指數。還有一個數據幫助我們評估新能源汽車趨勢，整個中國充電樁的變化，能夠監測到中國的新能源汽車發展的趨勢。

　　另外一個通過攬月平臺監測，這是疫情期間的應用，能夠監測經濟復蘇的變化。鋼鐵的產能是整個宏觀經濟里面非常重要的指標，因為它影響著下游的房地產、家電很多產業鏈的供給。我們通過衛星分析紅外譜段的成像，通過AI算法可以監測到中國鋼廠開工和程度變化。左邊的圖紅色區域是鋼廠煉鋼非常高的區域，通過近紅外的影像識別可以評估中國大部分鋼廠的產能變化。右邊是通過攬月平臺監測到藍色的線，PMI衛星鋼鐵產能制造指數的變化，我們也和政府的鋼鐵產量做了對比，發現這個數據之間是非常吻合的，我們的數據好處可以做到周度的監測，每個星期都可以監測到變化。

　　另外一個評估了疫情期間工廠的復蘇變化，這是上海的特斯拉變化。我們通過AI算法通過數據里面自動把特斯拉工廠員工停車場區域的車輛識別出來，通過監測車輛數據的變化，發現2020年2月10號特斯拉在上海完全復蘇，這和媒體的報道非常一致的。

　　在疫情期間原油產量波動變化非常大，我們最新的研究成果可以通過非常精確的識別算法，分析陰影的面積，可以監測國內和全球的原油產量的監測。

　　大家知道微眾銀行還做綠色金融，還為普惠金融做工作。我們為中國的農民提供服務，能夠通過衛星去評估農民的土地或者養水產能做一個質量評估。大家知道農民貸款非常困難的一點是他沒有多少可抵押的資產，我們可以把農村農民的可承包用地或者承包的水產地做質量的評測，為他的抵押做一些分析，能夠為農民提供金融服務。

　　前面講的主要是和綠色金融相關的，接下來重點講一下怎么樣通過可感知經濟學分析ESG——環境、社會責任和公司治理。在這一塊在國外大的資產管理公司里面它們已經開始把ESG理念運用到資產管理和投資理念。和ESG相關的管理資產增長幅度，尤其在疫情期間幅度非常大，他們發現在疫情期間ESG工作做的特別好的公司，對疫情的影響也會比較多一些的。

　　除了資產管理領域，ESG在銀行也越來越重要，可以看到政府已經把很多要求ESG理念用在企業信貸和整個流程里面。現在有一個問題，我怎么樣能夠很好的評估投資的企業或者信貸企業的ESG的風險表現呢？傳統的方式可以用MCI公司的數據，通過公司的企業年報提取一些數據評估，但是它的更新頻率比較低。

　　我們的概念是通過另類數據，包括衛星遙感數據、企業公開數據、網絡數據，包括污染的傳感數據，可以幫助我們非常好的評估，再結合AI的技術分析這些海量數據，能夠實時、客觀、實操的ESG評級或者分數的平臺。

　　這里有幾個例子，第一個是我們監測企業的污染。左邊是某一個上市鋼廠，鋼廠右邊是通過AI算法實時監測它廢氣排放的污染區域變化，AI算法可以監測廢氣的排放變化評估公司對污染的影響。

　　另外，我們做多傳感器融合做空氣污染監測。我們更多是運用政府的空氣傳感器的數據進行評估，但是這個傳感器一般比較稀疏，比如在北京有幾十個，上百個比較多了。我們每天都會用手機拍攝圖像，而且很多圖像會留下位置的信息，把位置信息結合政府已經布的傳感器信息，再結合AI的方式根據圖像預測當前區域的空氣污染程度。

　　這個圖是我們的算法和國內的公益組織，通過它們的數據可以拍一張照片，通過AI算法結合位置和當前的政府布置的傳感器信息，構造一個深度學習模型，預測當前的空氣質量大概什么樣，這是通過算法預測的幾個有好的和污染嚴重的數據，這個結果和政府公布的傳感器數據比較吻合。這個為我們提供了另外的手段評估空氣的污染。

　　另外自然災害的監測，最近蘇州龍卷風，氣候的變化和極端天氣影響越來越嚴重。左邊的紅色區域是自動識別的某個受災區域的農田區域變化，不光可以幫助我們評估企業周邊的環境影響，也可以為農業保險提供非常好的決策依據。右邊的圖是識別的去年美國很多地方有森林大火，識別森林大火的變化。

　　最后還可以通過AI來實現土地分類和生物多樣性的監測，這是兩個大型的上市公司，我們通過衛星數據分析能夠分析出來周邊的工廠、居民區和植被評估這個公司對周邊環境的影響。

　　前面講的在微眾銀行用攬月平臺結合傳感器數據實現可感知經濟學的概念，在微眾銀行綠色金融和可持續的應用。我們這個平臺大家也可以去上面探索一些剛才介紹的功能，謝謝大家！