出品/星动无极5月9日，国家基础地理信息中心发布《国家基础地理信息中心“十五五”事业发展规划》。
这是一份测绘地理信息领域的规划文件，但它的外延不止于测绘行业。
从内容看，规划涉及国家测绘基准、基础地理信息数据库、实景三维中国、天地图、全球地理信息资源、地理信息数据要素、AI地理空间分析等方向。
这些方向，与遥感卫星、航空摄影、无人机航测、北斗高精度定位、空天数据处理、地理信息软件等产业环节都有关系。
这份规划有哪些看点？对航空航天产业链上的企业，意味着哪些机会？星动无极试着从六个方面展开分析。
一、这份规划真正指向什么先看规划本身。
国家基础地理信息中心在文件中提到，“十四五”时期，地信中心已经形成了较完整的业务格局，包括测绘基准、全国卫星导航定位基准站“一张网”、国土测绘、全球地理信息资源建设、自然资源调查监测支撑服务、天地图应用生态、实景三维中国数据应用生态等。
到了“十五五”，方向更清晰。规划提出：
要围绕数字经济和人工智能发展，聚焦地理信息数据要素服务和安全保密管理，打造涵盖项目规划设计、生产组织实施、应用服务、保密安全管理的全流程业务体系。这说明，国家基础地理信息体系正在从传统测绘成果管理，走向更完整的时空数据底座建设。
对空天产业链来说，这个变化很关键。遥感卫星、航空摄影、无人机航测、北斗高精度定位、地理信息软件、空天数据平台，过去分属不同环节。
放到这份规划里，它们共同服务于一件事：为国家级时空数据底座提供数据、基准、平台、算法和应用能力。
规划提出的九大重点业务方向，基本覆盖了这条链路。前端是测绘基准和位置服务生态，中间是基础测绘数据资源、实景三维中国、国家基础地理信息数据库升级，后端是天地图、自然资源调查监测、地理信息数据要素化、应急测绘保障和公众版测绘成果开发。
过去，很多空天企业习惯用能力证明自己，比如能发多少星，分辨率多高，重访周期多短，算法识别率怎么样。进入国家级地理信息体系后，评价标准会更复杂。
数据能不能长期稳定供给，能不能接入统一坐标框架，能不能符合数据库质量要求，能不能通过安全保密管理，能不能支撑自然资源、城市治理、应急测绘等业务，都会成为新的门槛。
二、卫星、航空和无人机，先受益于数据更新需求地理信息底座要升级，第一步还是数据。
这份规划多处内容都提到数据更新。比如，持续开展基础测绘数据资源建设，支撑国家基础地理信息数据库升级改造；推进实景三维中国建设；做好自然资源调查监测支撑服务；推进全球地理信息资源建设。
这些工作落到产业链上，首先需要稳定的数据来源。
遥感卫星适合大范围、周期性、持续性的地表观测，能够支撑国土空间、生态环境、农业、水利、灾害、城市扩张等监测。
航空摄影适合高精度、大比例尺、城市级和区域级建模。无人机航测更灵活，适合园区、工地、矿山、灾害现场、重点工程沿线等局部区域的高频更新。
在实景三维和基础地理信息数据库升级中，三类数据源会形成分层协同。卫星看大范围，航空摄影做精细底图，无人机补局部变化。车载测量、地面激光扫描、物联网感知等数据源，也会补充地面细节。
这会改变空天数据企业的竞争指标。
过去讲遥感能力，行业常看分辨率、幅宽、重访周期、星座规模。讲无人机航测，往往看飞行效率、建模精度和作业成本。进入国家级地理信息体系后，仅有这些还不够。
数据能否接入统一坐标框架，几何精度是否稳定，时相是否可追溯，格式是否规范，能否与矢量、影像、DEM、三维模型融合，能否持续更新，能否通过安全审查，都会成为更现实的要求。
因此，我们认为机会会更多流向具备工程化交付能力的企业。
遥感卫星公司不能只提供原始影像，还要提供正射校正、辐射校正、变化检测、专题产品和API服务。无人机航测企业不能只完成一次飞行采集，还要保证成果符合测绘规范，能够进入数据库和业务平台。三维建模企业也不能只追求模型好看，还要处理轻量化、语义化、更新机制和系统调用问题。对航空航天产业链企业来说，数据采集仍然有机会，数据加工的价值也会继续上升。影像处理、点云处理、三维重建、变化检测、地物分类、数据融合、质量检查，都会成为重要环节。
三、北斗高精度位置服务，会成为更大的底层能力这份规划把国家测绘基准与位置服务生态建设放在重要位置，值得单独看。
规划提到，要建优全国卫星导航定位基准站“一张网”，优化完善国家测绘基准体系，建设新一代CGCS2000（2025）坐标框架。
也就是说，数字世界要跑起来，先要有统一、稳定、精确的位置基准。
地图、遥感影像、三维模型、城市部件、低空航线、自然资源图斑、工程项目边界，如果各用各的坐标体系，后续就很难融合。数据看似在同一片空间里，实际可能对不齐、叠不上、算不准。
北斗产业链的机会，要放在这个背景下看。
随着全国卫星导航定位基准站“一张网”继续完善，北斗高精度位置服务的价值会进一步向底层能力延伸。它不仅给车、船、人和设备定位，也要为城市、交通、农业、能源、低空、应急等行业提供统一的位置服务。
基准站网络、差分服务、实时定位、数据处理平台，都有长期运营价值。很多行业客户并不关心背后用了多少技术细节，他们关心定位是否稳定，误差是否可控，服务是否连续，出了问题能否快速响应。
此外，低空经济也会受影响。
低空飞行要规模化，不能只靠飞行器本身。无人机物流、城市巡检、应急救援、低空旅游、农林植保，都需要知道飞行器在哪里、周边环境如何、能不能安全通过、是否进入敏感区域。
这里需要北斗定位，也需要三维地理信息、空域数据、通信覆盖、气象和监管系统共同支撑。
对北斗企业来说，下一阶段芯片、模组、终端仍然重要，但更大的价值在服务化和平台化。
四、数据要素化，打开空天数据的产品化空间这份规划里，有一个容易被忽略的点，即地理信息数据要素化。
规划提出，要持续开展地理信息数据汇聚和标注业务，探索构建地理信息可信数据空间，开展公共数据资源产品和服务登记。
对外行来说，这几句话不如卫星、北斗、实景三维直观。但对空天产业链企业来说，它可能更接近商业化的核心。
空天数据一直不缺想象力，但一个问题始终存在，那就是数据有价值，不代表企业能持续产生收入。
很多空天数据项目仍然偏项目制，客户有一次需求，企业做一次采集、处理和交付。项目结束，收入也随之结束。数据沉淀下来后，能否复用，能否跨场景调用，能否做成稳定产品，能否按服务持续收费，难度都不低。
数据要素化解决的，正是这一层问题。
它要求数据不能只是文件包、影像图、点云成果和项目附件，而要成为可治理、可标注、可登记、可授权、可流通、可调用的资源。走到这一步，空天数据才有机会从项目交付，走向产品服务。
这里会出现几类机会。
数据治理会变得更重要。遥感影像、航空影像、无人机数据、三维模型、矢量数据，来源不同、精度不同、时间不同、格式不同。如果不能统一坐标、统一标准、统一质量检查，就很难进入更大的数据体系。
AI要进入地理空间分析，离不开高质量标注数据。耕地、林地、水体、道路、建筑、矿山、岸线、车辆、船舶、灾害损毁，都需要稳定的样本体系。因此，数据标注也会成为基础工作。
此外，数据产品化也会改变收入的结构。原始影像有价值，但客户真正需要的往往是结果。比如某片区域的建设变化、某条工程沿线的风险点、某座矿山的修复进度、某个城市片区的三维底座。把数据加工成专题产品、API接口、图层服务和行业报告，才更接近可持续收入。
地理信息数据涉及位置、边界、设施和空间关系，有些还涉及敏感区域和涉密成果。分级分类、权限控制、脱敏处理、可追溯调用、可信数据空间，会成为企业进入核心场景的前提。
对商业航天来说，这一点尤其重要。资产最终要回到收入，空天数据如果不能产品化，就很容易停留在能力展示；进入数据要素体系，进入公共数据资源产品和服务登记，进入政企客户的日常业务调用，才可能形成更稳定的商业闭环。
五、AI地理空间智能体，把遥感解译推向业务系统这份规划里还有一个值得注意的提法——地理空间分析智能体。
现在各行各业都在谈AI，地理信息行业也一样。遥感影像识别、变化检测、自动制图、三维建模、数据标注，已经有不少应用。但如果只把AI理解成识别一张图里的道路、建筑、水体、耕地，那就浅了。
地理空间分析智能体是更靠近业务系统的一层能力。它要看图，也要调数据、懂规则、跑流程。
比如，在自然资源监管中，系统需要调用历史影像、最新遥感数据、规划边界、地类图斑和审批信息，判断一处变化是否异常。
在灾害应急中，系统要叠加灾前底图、灾后影像、地形、水系、道路和人口设施分布，快速判断损毁范围和救援路径。
在低空运行中，系统要综合三维地形、建筑物、禁飞区、通信覆盖和气象信息，辅助航线规划和风险识别。
这已经超出了传统遥感解译的范畴。
过去，遥感解译更像是从影像里提取目标。地理空间智能体要做的是把目标放回业务现场，回答具体问题。比如这块地有没有变化，这条路能不能走，这片区域风险在哪里，这次灾害影响了哪些设施，这条低空航线是否安全。
对空天产业链企业来说，这里会出现新的机会。
遥感卫星公司可以从影像供应，向变化监测、专题分析和智能服务延伸。地理信息软件公司可以把空间分析能力做进自然资源、城市治理、交通、应急、能源等系统。AI企业可以围绕遥感影像、三维场景、空间关系和行业规则，训练更适合地理空间任务的模型。低空经济服务商则可以把三维地图、定位服务、航线规划和监管能力结合起来，做面向运行管理的系统。但地理空间智能体不能只靠通用大模型解决。
空间数据有自己的复杂性，它讲坐标、尺度、投影、时相、拓扑关系，也讲地物分类、边界精度和数据来源。一个模型如果不理解这些基础规则，就容易给出看似顺滑、实际不可靠的结果。对自然资源、应急、交通和低空监管来说，空间分析结果要能核查，不能只追求生成速度。
所以，AI在地理信息行业的真正机会，在于把空间数据、行业规则、业务流程和人工审核机制接起来。
影像识别只是第一步，后面还要有数据调度、模型推理、规则校验、结果复核、报告生成和业务流转。
六、机会不等于红利，企业要跨过四道门槛规划释放机会，不代表所有空天企业都会直接受益。
国家基础地理信息体系建设，天然带有高标准、高规范和高安全要求。它需要数据，也需要资质、标准、合规、运维和服务能力。对很多企业来说，真正的挑战可能不在技术演示，而在能不能长期进入体系。
第一道门槛是资质。测绘地理信息不是普通数据业务。涉及基础测绘、地图服务、实景三维、涉密成果、位置服务等环节，都有明确的资质和管理要求。企业即便有遥感数据、无人机采集能力或AI算法，也不等于可以直接进入核心业务链条。
第二道门槛是标准。国家级地理信息底座最怕数据各做各的。影像、点云、三维模型、矢量数据、定位数据，如果坐标不统一、精度不稳定、格式不规范，后续很难进入基础数据库和业务平台。
第三道门槛是持续更新。地理信息数据不是一次建完就结束。城市在变，工程在推进，耕地、林地、水体、矿山、道路、建筑物都在变化。实景三维、自然资源监测、低空运行和应急保障，都要求数据保持一定更新频率。
第四道门槛是商业闭环。空天数据企业常遇到的问题，是项目做了不少，持续收入不稳定。规划提出数据要素、应用生态、公共数据资源产品和服务登记，实际上也在提示行业，未来价值会更多来自可复用的数据产品和持续服务。
这四道门槛，决定了机会不会平均分配。
有些企业适合做数据源，有些企业适合做处理平台，有些企业适合做行业应用，有些企业适合做安全和可信流通。真正能走得更远的，往往是那些能把采集、治理、合规、平台和场景连接起来的公司。
对航空航天产业链来说，这份规划带来的最大提示是，空天产业不能只围绕上天讲故事。数据上天只是第一步安全股票配资门户，数据入库、入图、入网、入场景，才是更难也更值钱的部分。
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