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Roads Management Insights

利用谷歌的道路数据,帮助做出积极主动、数据驱动的决策,从而提高道路网络的安全性和效率,同时实现快速、可扩展的部署。

产品演示

Roads Management Insights

从空中俯瞰巴黎凯旋门,并叠加交通地图,地图上显示蓝线和红色警示图标。巴黎卫星地图,蓝色和橙色路线叠加层,凯旋门周围有红色警报图标。

推动道路网络的主动式、数据驱动型决策

获取超过 200 个国家和地区的丰富、全面的道路数据,以及近乎实时的交通信息。包括道路几何形状和优先级在内的综合道路网络数据构成了道路管理基础设施分析和提高运营效率的运行层。

纽约市地图,红色路线和数据叠加层显示,周三下午 5:00 的交通延误率为 60.7%。

实现快速部署和可扩展性

几周内即可在您的网络上全面上线,而不是几年。无需任何硬件,即可轻松地将数据收集范围从单个走廊扩展到整个辖区。您还可以立即消除摄像头、传感器和路边硬件等物理基础设施的资本支出和持续维护负担。

阿布扎比交通分析仪表盘,包括拥堵地图、数据表和出行时间趋势图。

提高安全性和效率

分析实时数据,即时识别可能预示着事件或中断的异常模式和异常情况,并为下一步决策提供依据。收集诸如急刹车事件和车辆行驶路线等有用数据,以改进规划。

东京实时交通地图显示主要道路出现多起严重拥堵警报,以红色突出显示。

运用道路管理洞察

从空中俯瞰城市中复杂的多层道路立交桥,车辆正通过环形高架桥穿行。从空中俯瞰一个复杂的多层高速公路立交桥,车辆行驶在各个交叉的高架桥上。

智能化管理交通

分析交通模式,找出反复出现的拥堵热点和效率最低的交通走廊。有针对性地进行改进,并以经济高效的方式构建模型,从而改善未来的状况。

在高科技指挥中心,一名戴着耳机的男子正在多个屏幕上监控安全录像和数字地图。一名戴着耳机、留着胡子的男子在控制室的电脑屏幕上监控着城市地图和监控摄像头画面。

改善规划和投资

通过获取最新的流量、速度和拥堵信息,全面了解实时交通状况。立即识别异常模式和异常情况,以便交通管理人员做出响应。

Places Insights

通过将您的数据与 Google 在 BigQuery 中全面的 Places 数据集安全地连接起来,您可以获得自定义的统计见解,从而发现真实世界的见解,用于选址、市场研究和位置性能评估等用例。

解锁灵活分析

使用 70 多个不同的地点属性,在 BigQuery 中编写根据您的特定业务需求量身定制的自定义 SQL 查询。通过将 Google 数据的统计分析直接引入您现有的 BQ 环境,使用熟悉的工具,并利用 BigQuery ML、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Looker 等工具。

纽约市地图,包含素食餐厅评分和按子区域分组的“google_places”SQL 查询窗口。

获取谷歌全面且最新的地点数据

分析 300 多种地点类型和 70 多个属性,包括评分、价格水平、营业时间、停车和轮椅无障碍设施,以了解任何地点的细微特征。利用谷歌最新、最全面的全球超过 3 亿个地点数据集,获得竞争优势。

曼哈顿六边形热力图显示餐厅密度,中城和下城餐厅密度最高。

做出自信、数据驱动且安全的决策

在 BigQuery 中安全地将您的专有数据与 Google 的 Places 数据结合起来,使您能够在不泄露敏感信息的情况下进行分析。从轶事证据转向数据驱动的方法,使您能够构建预测业绩和推动业务增长的统计模型。

地图和仪表盘对佐治亚州亚特兰大的零售地点进行排名,并提供评分和客户覆盖范围分析。

让地点洞察发挥作用

伦敦市中心灰度地图,叠加了绿色和红色点的热力图,表示城市的数据密度。在伦敦市中心地图上叠加热力图,显示 Soho、Westminster 和 Lambeth 的活动密度。

做出更明智的选址

利用当前和历史数据,为新建设施、企业或资产选择最佳位置。从现有地点中找出成功的关键驱动因素,从而确定潜在地点的优先顺序。

从空中俯瞰一座沿海城市,图中叠加了 Urban Food Mart、Bab's Produce 和 Willow Market 的标记。城市航拍地图,标注了到 Urban Food Mart、Bab's Produce 和 Willow Market 的距离。

了解为什么某些物理位置能够发挥作用

分析平均评分和评论、与其他企业的距离以及其他地理特征等因素。

人口动态分析洞见

将搜索趋势、移动性和环境数据转化为安全的、可用于机器学习的嵌入数据,以即时预测位置性能、填补数据空白并模拟人类行为。

美国东北部和加拿大部分地区麻疹风险等级地图,从最低风险到极高风险。美国地图显示了各县的麻疹风险等级,蓝色深浅代表风险从最低到极高。

利用预训练的人类动力学模型做出更准确的预测

了解人类行为和自然环境,就能明白为什么某些地方会繁荣发展。利用这些潜在模式,在新地区复制成功经验,并提高预测准确性。

在空间模型中使用通用地理空间数据

消除对原始地理空间信号进行归一化、对齐和聚合的开销。获取隐私保护和聚合功能,为您提供可用于机器学习模型的向量。

克服数据缺口和盲点

获取全球标准化且可比较的机器学习就绪嵌入,使您的组织能够将来自已知市场的见解应用于新的、未经分析的地区。使用适用于 17 个以上国家/地区的统一功能集。

Street View Insights

利用谷歌街景庞大的图库,其中包含超过 2800 亿张 360° 和 3D 图像,涵盖 110 多个国家的基础设施。减少成本高昂、耗时的现场调查,直接在办公桌前即可获得可操作的基础设施洞察。

产品演示

Street View Insights

分屏显示地图(粉色数据点)和道路交叉口的卫星视图(带有摄像头图标和汽车)。并排显示的是一张城市地图,地图上标有红色数据点,以及同一条街道的航拍卫星照片。

无需进行实地调查

比以往更快地提取可操作的见解,减少了耗时耗资的实地调查的需求。使用自然语言查询 Gemini 可以降低评估基础设施所需的专业知识。

3D 数字地图界面,显示住宅街区、街道名称和公用设施杆网络连接。

自动执行资产管理

结合丰富的图像和激光雷达的精确性,以前所未有的方式远程测量资产。在进行昂贵的现场考察之前,先验证项目设计方案,以提高项目准备和效率。

街道地图,沿东 7 街有红色方向箭头,紫色网络线标示服务区域。

将维护工作从被动响应转变为主动预防。

获取准确、及时的数据和人工智能驱动的分析,帮助您在基础设施问题变得严重之前预见它们,从而显著节省成本,并提高基础设施网络的安全性和可持续性。

地图上用红点标记标志,并配有仪表盘,可按类别和标志质量过滤结果。

让街景洞察发挥作用

地图上用青色圆点标记电线杆位置,并弹出资产信息窗口显示坐标详情。克利夫兰高地街道地图,显示佛罗里达大道南和喷泉高地沿线散布着青色圆点。

管理已部署在野外的库存资产

准确清点分散资产,例如电线杆和路标。然后找到准确位置,对设备进行细分,并更新您的库存。

地图上显示红色位置标记,侧边栏包含标志评估数据、街景图像和描述。高速公路立交桥和街道地图,道路及附近区域散布着许多红点。

简化基础设施维护

通过自动化识别和状况评估,交通部门可以显著节省成本,同时提高道路网络的安全性和可持续性。

航拍和卫星观测

获取全球高分辨率航拍图像,以增强您的分析和决策能力。利用地球人工智能扩大运营规模,同时减少现场人员配备、风险和成本。将您的数据与 Google Earth Engine 中的数据结合,进行行星级地理空间分析。

从空中俯瞰矩形田地,粉红色阴影多边形及其四个角上的点突出显示了特定区域。卫星图像显示了沿海农田,粉红色多边形突出显示了特定区域的矩形地块。

选择最佳场地

利用高分辨率航拍图像增强选址数据,从而高效地进行广泛而深入的选址分析。更丰富、更高效的方法论能够进行更全面的考量。

跟踪您的资产清单

利用先进的视觉模型,对您的房产进行全面的库存盘点,并记录其主要周边属性。与之前的分析和历史图像进行比较,以发现变化并预测模式。

进行初步风险评估

分析商业地产的承保风险,这些风险与自然环境和建筑环境因素有关——例如,分别靠近可燃植被和屋顶状况。

航拍和卫星模型

使用私有云中的零样本检测和自然语言查询,安全地获得独立模型的许可,从而在任何高空图像源上构建自定义应用程序。

从空中俯瞰城市建筑,可以看到赤陶屋顶,中心区域用黄色矩形框突出显示。从空中俯瞰一座红瓦屋顶的城市,图中用黄色矩形框标出了特定的城区。

将谷歌级别的智能技术应用于您的像素

从任何提供商导入和导入图像,并运行我们的模型来提取价值。这样一来,您就可以统一分析多卫星星座的数据,并处理始终由您掌控的私有数据。在您自己的安全云环境中构建独特、差异化的知识产权和应用程序。

构建并商业化独特的解决方案

使用预构建模型构建差异化解决方案,并为您自己的下游应用程序提供支持,从道路维护平台到全球农业智能工具。为您的终端客户提供独特的用户界面和业务逻辑。

用更少的数据实现最先进的性能

只需描述物体,即可在您自己的或谷歌的卫星和航空图像中查找特定物体。利用它处理您自己的数据,构建仅使用文本即可定位任何内容的工具,而无需事先训练人工智能。使用自然语言查询而不是复杂的代码来查找相似图像、检测变化或识别对象。

数据中心内部,一排排服务器机架亮着灯。数据中心内部,一排排服务器机架亮着灯。

从数据中挖掘更多价值

将您的数据和 Google 的地理空间数据集安全地集成到 BigQuery 中。BigQuery 是一个 AI 就绪型全托管式数据分析平台,可支持多引擎、多格式和多云。

两个人正在参考信息的画面,叠加了一张卫星图像

提取有价值的营业地点数据分析

使用数据净室,将可供分析的图像和数据集无缝集成到现有的 BigQuery 工作流中。

显示地图和数据的电脑屏幕,屏幕上叠加了产品图标

获得富有实用价值的答案

利用 BigQuery ML、Vertex AI 和 Looker Studio 等 Google Cloud 生态系统中的强大工具。

地理空间分析

获取全球级数据洞见

利用强大的 AI 工具分析庞大的地理空间数据集并构建模型,帮助您全面了解现实世界并采取行动。

让 Google 满足您的地理空间分析需求

探索涵盖超过 250 个国家和地区的数据

利用 Earth Engine 的 PB 级卫星图像和地理空间数据集目录,实现全球级分析。

地球表面的卫星航拍图,显示了山地景观。
从数据中挖掘更多价值

将您的数据与 Google 的数据集安全地集成到 BigQuery 中,BigQuery 是一个支持多引擎、多格式和多云的 AI 分析平台。

大型工业数据中心里一排排服务器机架,裸露的架空管道和冷蓝色的灯光。
充分发挥生成式 AI 的强大作用

将 Google Earth AI 的模型、数据集和推理代理与结构化和非结构化数据相结合,可开发出一类全新的分析应用。

城市街道的 3D 可视化效果,其中的元素以不同颜色标识。
使用无需编写代码的地理空间工具节省时间

将标志性图像与专业级地理空间数据、无代码工具和 Gemini 集成,以做出更好、更快的决策。

一张绿色阴影专题地图叠加在洛杉矶和格伦代尔的航拍图上,显示了区域数据分布情况。
浅蓝色实心圆,外圈为细浅蓝色轮廓线。
数据集与模型

将无与伦比的地理空间数据与 Earth AI 的强大功能相结合,以挖掘宝贵的洞见。

图像

Earth AI 将各种图像转化为可操作的情报,帮助您实现资产管理自动化、监测环境变化并转向主动维护。

人口

利用 Earth AI 将搜索趋势、人口统计数据、商业流动性和地理空间数据结合起来,从而更全面地了解人口和地区的情况。

工具

分析和可视化全球数据和图像,更快地从问题中找到答案。

Google Earth AI

查询行星

Google Earth AI 建立在多年世界建模和 Gemini 的强大功能之上,正在帮助各种组织处理从环境监测到灾害应对等各种事务。

汽车驶过一座狭窄的桥梁,桥下是生机勃勃的绿色沼泽地,周围环绕着茂密的热带山丘和朦胧的天空。一条狭窄的道路穿过郁郁葱葱的湿地,汽车驶向茂密的热带森林和山丘。
“谷歌是地理空间云生态系统的奠基者,与 Perennial 有着共同的使命,即利用先进技术和人工智能来提高全球的可持续性和气候适应能力。自迁移到 Google Cloud 和 Earth Engine 以来,我们的 AI 模型迭代速度提高到 10 倍,每次迭代的数据量增加到 10 倍,数据涵盖的地理范围扩大到 5 倍。”
David Schurman
Perennial 联合创始人兼首席产品官
农业用地的卫星视图,叠加的数据直观显示了土壤有机碳含量。农业用地的卫星视图,叠加的数据直观显示了土壤有机碳含量。
“多亏了 RMI,我们现在能够为我们的道路管理客户提供比以往任何时候都更清晰、更完整的道路网络信息。” RMI 提供及时、可操作的数据,结合我们的 TraceMark Flow 工具,我们可以提供前所未有的覆盖范围和准确性的定制化交通情报。最终,这将提高我们客户及其市民的道路安全和路网效率。
奥利弗·卢克
NGIS 总经理
TraceMarkFlow 控制面板显示了异常交通拥堵的六边形热力图和热门道路的报告列表。希腊塞萨洛尼基地图,黄色和红色六边形热力图叠加显示城市数据密度。
“了解医疗设施或教育建筑等关键资产的空间分布情况,对于规划和应对灾害至关重要。Places Insights 对像全球地震模型基金会这样负责计算和传达地震风险的组织来说,是一项颠覆性的变革。
维托尔·席尔瓦
全球地震模型基金会
东半球人口密度热图,显示印度、中国和欧洲人口高度集中。一张详细的欧洲和非洲数据可视化地图,标注了主要城市,并以蓝色和绿色色调着色。
一个浅薄荷绿色的圆圈,边缘有一圈细细的浅绿色边框。白色背景上的浅薄荷绿色圆圈,周围环绕着与之相配的细边框。

常见问题解答

不,Google Earth AI 是 Google 公司的一项计划,代表了一系列地理空间 AI 模型和推理代理。谷歌地球是一个无需编写代码的地理空间分析平台,也是 Google Earth AI 功能提供的几个产品之一。了解更多关于谷歌地球人工智能的信息这里

不,要访问这些数据集,您需要从 Google Maps Platform 购买单独的订阅(注册)。这里)。

所有这些 Insights 数据集均可购买用于 BigQuery。

地理空间数据中的嵌入是复杂、高维和多时相地理信息的紧凑的数值矢量表示。它们将原始数据(例如卫星图像、GPS 轨迹和文本)转换为机器学习模型可以理解的格式。可以访问人口动态洞察嵌入。这里

是的,这些数据集可以合并到 BigQuery 中进行分析工作流程。有关详情,请参阅我们的文档

是的,您可以将您的专有数据与这些数据集结合起来,所有操作均可在您的 GCP 环境控制下完成。有关详情,请参阅我们的文档

是的,这些数据集可以在 Gemini 企业代理平台中用于模型训练、微调和推理。有关特定数据集的特殊服务条款,请阅读我们的文档了解更多信息。

这些数据集具有便于分析的规模、格式和商业结构。这些 API 不支持分析用例。

这些数据集以年度订阅的形式出售,按月计费。注册以了解详情

不,Google Earth AI 是 Google 公司的一项计划,代表了一系列地理空间 AI 模型和推理代理。谷歌地球是一个无需编写代码的地理空间分析平台,也是 Google Earth AI 功能提供的几个产品之一。了解更多关于谷歌地球人工智能的信息这里

是的,您可以将您的专有数据与这些数据集结合起来,所有操作均可在您的 GCP 环境控制下完成。有关详情,请参阅我们的文档

不,要访问这些数据集,您需要从 Google Maps Platform 购买单独的订阅(注册)。这里)。

是的,这些数据集可以在 Gemini 企业代理平台中用于模型训练、微调和推理。有关特定数据集的特殊服务条款,请阅读我们的文档了解更多信息。

所有这些 Insights 数据集均可购买用于 BigQuery。

这些数据集具有便于分析的规模、格式和商业结构。这些 API 不支持分析用例。

地理空间数据中的嵌入是复杂、高维和多时相地理信息的紧凑的数值矢量表示。它们将原始数据(例如卫星图像、GPS 轨迹和文本)转换为机器学习模型可以理解的格式。可以访问人口动态洞察嵌入。这里

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发掘业务和可持续发展方面的数据洞见

深灰色背景上的 Google 地图平台、Google 地球和 Google 地球引擎的徽标。
从太空拍摄的地球广角照片,显示了地球弯曲地平线上的陆地、海岸线和蓝色海洋。从太空俯瞰地球曲面,可以看到海岸线和蓝色海洋逐渐过渡到明亮的白色大气层。
  • 街景已拍摄了各大洲和 100 多个国家的超过 2800 亿张照片。Imagery Insights 使用街景图像,最初将在较少的国家/地区推出。

  • 对于账单邮寄地址位于欧洲经济区 (EEA) 的客户,产品可用情况、功能和条款可能会有所不同。了解详情