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道路管理洞察

利用 Google 的道路數據,幫助做出積極主動、數據驅動的決策,進而提高道路網路的安全性和效率,同時實現快速、可擴展的部署。

產品示範

道路管理洞察

從空中俯瞰巴黎凱旋門,並疊加交通地圖,地圖上顯示藍線和紅色警示圖示。巴黎衛星地圖,藍色和橙色路線疊加層,凱旋門周圍有紅色警報圖示。

推動道路網路的主動式、數據驅動決策

取得超過 200 個國家和地區的豐富、全面的道路數據,以及近乎即時的交通資訊。包括道路幾何形狀和優先順序在內的綜合道路網路資料構成了道路管理基礎設施分析和提高營運效率的運作層。

紐約市地圖,紅色路線和資料疊加層顯示,週三下午 5:00 的交通延誤率為 60.7%。

實現快速部署和可擴充性

幾週內即可在您的網路上全面上線,而不是幾年。無需任何硬件,即可輕鬆地將資料收集範圍從單一走廊擴展到整個轄區。您還可以立即消除攝影機、感測器和路邊硬體等實體基礎設施的資本支出和持續維護負擔。

阿布達比交通分析儀錶盤,包括擁塞地圖、資料表和旅行時間趨勢圖。

提高安全性和效率

分析即時數據,即時識別可能預示事件或中斷的異常模式和異常情況,並為下一步決策提供依據。收集諸如急煞車事件和車輛行駛路線等有用數據,以改善規劃。

東京即時交通地圖顯示主要道路出現多起嚴重擁塞警報,以紅色突出顯示。

運用道路管理洞察

從空中俯瞰城市中複雜的多層道路立體交叉橋,車輛正穿過環形高架橋穿梭。從空中俯瞰一個複雜的多層高速公路立交橋,車輛行駛在各個交叉的高架橋上。

智慧化管理交通

分析交通模式,找出反覆出現的擁擠熱點和效率最低的交通走廊。有針對性地進行改進,並以經濟高效的方式建立模型,從而改善未來的狀況。

在高科技指揮中心,一名戴著耳機的男子正在多個螢幕上監控安全錄影和數位地圖。一名戴著耳機、留著鬍子的男子在控制室的電腦螢幕上監控城市地圖和監視器畫面。

改善規劃和投資

透過獲取最新的流量、速度和擁塞信息,全面瞭解即時交通狀況。立即識別異常模式和異常情況,以便交通管理人員做出回應。

地點洞察

透過將您的資料與 Google 在 BigQuery 中全面的 Places 資料集安全地連接起來,您可以獲得自訂的統計見解,從而發現真實世界的見解,用於選址、市場研究和位置效能評估等用例。

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地點洞察

東京地圖,藍色和黃色區域突出顯示,並彈出市川的數據視窗和住宿評分。東京和埼玉地區地圖,藍色陰影部分為各區,黃色部分為中心區。

解鎖靈活分析

使用 70 多個不同的地點屬性,在 BigQuery 中編寫根據您的特定業務需求量身定制的自訂 SQL 查詢。透過將 Google 資料的統計分析直接引入您現有的 BQ 環境,使用熟悉的工具,並利用 BigQuery ML、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Looker 等工具。

紐約市地圖,包含素食餐廳評分和按子區域分組的「google_places」SQL 查詢視窗。

獲取谷歌全面且最新的地點數據

分析 300 多種地點類型和 70 多個屬性,包括評分、價格水平、營業時間、停車和輪椅無障礙設施,以瞭解任何地點的細微特徵。利用 Google 最新、最全面的全球超過 2.5 億個地點資料集,獲得競爭優勢。

曼哈頓六角形熱力圖顯示餐廳密度,中城和下城餐廳密度最高。

做出自信、數據驅動且安全的決策

在 BigQuery 中安全地將您的專有資料與 Google 的 Places 資料結合起來,使您能夠在不洩露敏感資訊的情況下進行分析。從軼事證據轉向數據驅動的方法,使您能夠建立預測績效和推動業務成長的統計模型。

地圖和儀表板對喬治亞州亞特蘭大的零售地點進行排名,並提供評分和客戶覆蓋範圍分析。

讓地點洞察發揮作用

倫敦市中心灰階地圖,疊加了綠色和紅色點的熱力圖,表示城市的資料密度。在倫敦市中心地圖上疊加熱力圖,顯示 Soho、Westminster 和 Lambeth 的活動密度。

做出更明智的選址

利用當前和歷史數據,為新建設施、企業或資產選擇最佳位置。從現有地點找出成功的關鍵驅動因素,從而確定潛在地點的優先順序。

從空中俯瞰一座沿海城市,圖中疊加了 Urban Food Mart、Bab's Produce 和 Willow Market 的標記。城市航拍地圖,標註了 Urban Food Mart、Bab's Produce 和 Willow Market 的距離。

瞭解為什麼某些物理位置能夠發揮作用

分析平均評分和評論、與其他企業的距離以及其他地理特徵等因素。

人口動態洞察

將搜尋趨勢、行動性和環境數據轉化為安全的、可用於機器學習的嵌入數據,以即時預測位置效能、填補數據空白並模擬人類行為。

美國東北部和加拿大部分地區麻疹風險等級地圖,從最低風險到極高風險。美國地圖顯示了各縣的麻疹風險等級,藍色深淺代表風險從最低到極高。

利用預訓練的人類動力學模型做出更準確的預測

瞭解人類行為和自然環境,就能明白為什麼某些地方會繁榮發展。利用這些潛在模式,在新地區複製成功經驗,並提高預測準確性。

在空間模型中使用通用地理空間數據

消除對原始地理空間訊號進行歸一化、對齊和聚合的開銷。取得隱私保護和聚合功能,為您提供可用於機器學習模型的向量。

克服數據缺口和盲點

取得全球標準化且可比較的機器學習就緒嵌入,使您的組織能夠將來自已知市場的見解應用於新的、未經分析的地區。使用適用於 17 個以上國家的統一功能集。

Street View Insights

利用 Google 街景龐大的圖庫,其中包含超過 2,800 億張 360° 和 3D 影像,涵蓋 110 多個國家的基礎設施。減少成本高昂、耗時的現場調查,直接在辦公桌前即可獲得可操作的基礎設施洞察。

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Street View Insights

分割畫面顯示地圖(粉紅數據點)和道路交叉口的衛星視圖(帶有攝影機圖示和汽車)。並排顯示的是一張城市地圖,地圖上標有紅色數據點,以及同一條街道的空拍衛星照片。

無需進行實地調查

比以往更快提取可操作的見解,減少了耗時耗資的實地調查的需求。使用自然語言查詢 Gemini 可以降低評估基礎設施所需的專業知識。

3D 數位地圖介面,顯示住宅街區、街道名稱和公用設施桿網路連接。

自動化資產管理

結合豐富的影像和光達的精確性,以前所未有的方式遠端測量資產。在進行昂貴的現場考察之前,先驗證專案設計方案,以提高專案準備和效率。

街道地圖,沿東 7 街有紅色方向箭頭,紫色網路線標示服務區域。

將維護工作從被動回應轉變為主動預防。

獲得準確、及時的數據和人工智慧驅動的分析,幫助您在基礎設施問題變得嚴重之前預見它們,從而顯著節省成本,並提高基礎設施網路的安全性和可持續性。

地圖上以紅點標記標誌,並配有儀表板,可依類別和標誌品質篩選結果。

讓街景洞察發揮作用

地圖上以青色圓點標示電線桿位置,並彈出資產資訊視窗顯示座標詳情。克利夫蘭高地街道地圖,顯示佛羅裡達大道南和噴泉高地沿線散佈著青色圓點。

管理已部署在野外的庫存資產

準確清點分散資產,例如電線桿和路標。然後找到準確位置,對設備進行細分,並更新您的庫存。

地圖上顯示紅色位置標記,側邊欄包含標誌評估資料、街景影像和描述。高速公路立體交叉和街道地圖,道路及附近區域散佈著許多紅點。

簡化基礎設施維護

透過自動化識別和狀況評估,交通部門可以大幅節省成本,同時提高道路網路的安全性和永續性。

航拍及衛星觀測

取得全球高解析度空拍影像,以增強您的分析和決策能力。利用地球人工智慧擴大營運規模,同時減少現場人員配置、風險和成本。將您的數據與 Google Earth Engine 中的數據結合,進行行星級地理空間分析。

從空中俯瞰矩形田地,粉紅色陰影多邊形及其四個角落上的點突出顯示了特定區域。衛星圖像顯示了沿海農田,粉紅色多邊形突出顯示了特定區域的矩形地塊。

選擇最佳場地

利用高解析度航拍影像增強選址數據,從而有效率地進行廣泛而深入的選址分析。更豐富、更有效率的方法論能夠進行更全面的考量。

追蹤您的資產清單

利用先進的視覺模型,對您的房產進行全面的庫存盤點,並記錄其主要周邊屬性。與先前的分析和歷史圖像進行比較,以發現變化並預測模式。

進行初步風險評估

分析商業房地產的承保風險,這些風險與自然環境和建築環境因素有關—例如,分別靠近可燃植被和屋頂狀況。

航拍和衛星模型

使用私有雲中的零樣本檢測和自然語言查詢,安全地獲得獨立模型的許可,從而在任何高空圖像來源上建立自訂應用程式。

從空中俯瞰城市建築,可以看到赤陶屋頂,中心區域以黃色矩形框突出顯示。從空中俯瞰一座紅瓦屋頂的城市,圖中以黃色矩形框標示了特定的城區。

將 Google 層面的智慧技術應用於你的像素

從任何提供者導入和導入圖像,並運行我們的模型來提取價值。這樣一來,您就可以統一分析多衛星星座的數據,並處理始終由您掌控的私人資料。在您自己的安全雲環境中建立獨特、差異化的智慧財產權和應用程式。

建構並商業化獨特的解決方案

使用預建模型建立差異化解決方案,並為您自己的下游應用程式提供支持,從道路維護平台到全球農業智慧工具。為您的終端客戶提供獨特的使用者介面和業務邏輯。

用更少的數據實現最先進的效能

只需描述物體,即可在您自己的或谷歌的衛星和航空圖像中找到特定物體。利用它處理您自己的數據,建立僅使用文字即可定位任何內容的工具,而無需事先訓練人工智慧。使用自然語言查詢而不是複雜的程式碼來尋找相似圖像、偵測變化或識別物件。

資料中心內部,有數排發光的伺服器機架。資料中心內部,有數排發光的伺服器機架。

充分發揮資料價值

你的資料和 Google 的地理空間資料集,將會安全地整合至 BigQuery。BigQuery 是支援 AI 的全代管數據分析平台,採多引擎、跨格式和多雲端設計。

兩個人正在參考資訊,圖片疊加在衛星圖上

擷取寶貴的地區數據分析

運用資料無塵室,將可立即用於分析的圖像和資料集,完美整合至現有的 BigQuery 工作流程。

電腦螢幕顯示地圖和資料 (疊加產品圖示)

找出可行的解法

善用 BigQuery 機器學習、Vertex AI 和 Looker Studio 等 Cloud 生態系統的強大功能。

地理空間分析

取用全球規模的洞察資料

利用強大的 AI 工具分析龐大的地理空間資料集並建立模型,幫助您全面瞭解現實世界並採取行動。

善用 Google 功能,實現地理空間分析需求

探索豐富的資料,涵蓋超過 250 個國家/地區 (域)

Earth Engine 擁有多達數 PB 的衛星圖像和地理空間資料集目錄,有助於進行全球規模的數據分析。

山景地表衛星空拍圖。
充分發揮資料價值

將您的資料與 Google 的資料集安全地整合到 BigQuery 中,BigQuery 是一個支援多引擎、多格式和多雲的 AI 分析平台。

大型工業資料中心裡一排排伺服器機架,裸露的架空管道和冷藍色的燈光。
發揮生成式 AI 的強大威力

將 Google Earth AI 的模型、資料集和推理代理與結構化和非結構化資料結合,可開發出一類全新的分析應用程式。

城市街道 3D 圖像,以不同顏色標示圖中的元素。
使用無需編寫程式碼的地理空間工具節省時間

將標誌性影像與專業級地理空間資料、無程式碼工具和 Gemini 集成,以做出更好、更快的決策。

一張綠色陰影專題地圖疊加在洛杉磯和格倫代爾的空拍圖上,顯示了區域資料分佈情況。
淺藍色實心圓,外圈為細淺藍色輪廓線。
資料集與模型

將無與倫比的地理空間資料與 Earth AI 的強大功能相結合,以挖掘寶貴的洞見。

圖像

Earth AI 將各種圖像轉化為可操作的情報,幫助您實現資產管理自動化、監控環境變化並轉向主動維護。

人口

利用 Earth AI 將搜尋趨勢、人口統計、商業流動性和地理空間資料結合起來,從而更全面地瞭解人口和地區的情況。

工具

分析和視覺化全球數據和圖像,更快地從問題中找到答案。

Google Earth AI

查詢行星

Google Earth AI 建立在多年世界建模和 Gemini 的強大功能之上,正在幫助各種組織處理從環境監測到災害應變等各種事務。

汽車駛過一座狹窄的橋樑,橋下是生機勃勃的綠色沼澤地,周圍環繞著茂密的熱帶山丘和朦朧的天空。一條狹窄的道路穿過鬱鬱蔥蔥的濕地,汽車駛向茂密的熱帶森林和山丘。
「Google 是地理空間雲生態系統的奠基者,與 Perennial 有著共同的使命,即利用先進技術和人工智慧來提高全球的永續性和氣候適應能力。自從遷移至 Google Cloud 和 Earth Engine,我們的 AI 模型疊代速度、每次疊代處理的資料量都提升至原本 10 倍,資料涵蓋的地理範圍也擴大至原本的 5 倍。」
David Schurman
Perennial 共同創辦人兼產品長
農地衛星圖,疊加土壤有機碳含量的資料圖表。農地衛星圖,疊加土壤有機碳含量的資料圖表。
“多虧了 RMI,我們現在能夠為我們的道路管理客戶提供比以往任何時候都更清晰、更完整的道路網絡信息。” RMI 提供及時、可操作的數據,結合我們的 TraceMark Flow 工具,我們可以提供前所未有的覆蓋範圍和準確性的客製化交通情報。最終,這將提高我們客戶及其市民的道路安全和路網效率。
奧利佛·盧克
NGIS 總經理
TraceMarkFlow 控制面板顯示了異常交通擁堵的六角形熱力圖和熱門道路的報告清單。希臘塞薩洛尼基地圖,黃色和紅色六角形熱力圖疊加顯示城市數據密度。
「瞭解醫療設施或教育建築等關鍵資產的空間分佈情況,對於規劃和應對災害至關重要。Places Insights 對像全球地震模型基金會這樣負責計算和傳達地震風險的組織來說,是一項顛覆性的變革。
維托爾·席爾瓦
全球地震模型基金會
東半球人口密度熱圖,顯示印度、中國和歐洲人口高度集中。一張詳細的歐洲和非洲數據視覺化地圖,標註了主要城市,並以藍色和綠色色調著色。
一個淺薄荷綠色的圓圈,邊緣有一圈細細的淺綠色邊框。白色背景上的淺薄荷綠色圓圈,周圍環繞著與之相配的細邊框。

常見問題

不,Google Earth AI 是 Google 公司的一項計劃,代表了一系列地理空間 AI 模型和推理代理。Google 地球是一個無需編寫程式碼的地理空間分析平台,也是 Google Earth AI 功能提供的幾個產品之一。瞭解更多關於谷歌地球人工智慧的信息這裡

不,要存取這些資料集,您需要從 Google Maps Platform 購買單獨的訂閱(註冊)。這裡)。

所有這些 Insights 資料集均可購買用於 BigQuery。

地理空間資料中的嵌入是複雜、高維和多時相地理資訊的緊湊的數值向量表示。它們將原始資料(例如衛星影像、GPS 軌跡和文字)轉換為機器學習模型可以理解的格式。可以存取人口動態洞察嵌入。這裡

是的,這些資料集可以合併到 BigQuery 中進行分析工作流程。詳情請參閱說明文件

是的,您可以將您的專有資料與這些資料集結合起來,所有操作均可在您的 GCP 環境控制下完成。詳情請參閱說明文件

是的,這些資料集可以在 Gemini 企業代理平台中用於模型訓練、微調和推理。有關特定資料集的特殊服務條款,請閱讀我們的文件瞭解更多。

這些資料集具有便於分析的規模、格式和商業結構。這些 API 不支援分析用例。

這些資料集以年度訂閱的形式出售,並按月計費。註冊以瞭解更多詳情

不,Google Earth AI 是 Google 公司的一項計劃,代表了一系列地理空間 AI 模型和推理代理。Google 地球是一個無需編寫程式碼的地理空間分析平台,也是 Google Earth AI 功能提供的幾個產品之一。瞭解更多關於谷歌地球人工智慧的信息這裡

是的,您可以將您的專有資料與這些資料集結合起來,所有操作均可在您的 GCP 環境控制下完成。詳情請參閱說明文件

不,要存取這些資料集,您需要從 Google Maps Platform 購買單獨的訂閱(註冊)。這裡)。

是的,這些資料集可以在 Gemini 企業代理平台中用於模型訓練、微調和推理。有關特定資料集的特殊服務條款,請閱讀我們的文件瞭解更多。

所有這些 Insights 資料集均可購買用於 BigQuery。

這些資料集具有便於分析的規模、格式和商業結構。這些 API 不支援分析用例。

地理空間資料中的嵌入是複雜、高維和多時相地理資訊的緊湊的數值向量表示。它們將原始資料(例如衛星影像、GPS 軌跡和文字)轉換為機器學習模型可以理解的格式。可以存取人口動態洞察嵌入。這裡

這些資料集以年度訂閱的形式出售,並按月計費。註冊以瞭解更多詳情

是的,這些資料集可以合併到 BigQuery 中進行分析工作流程。詳情請參閱說明文件

取得業務和永續發展洞察

深灰色背景上的 Google 地圖平台、Google 地球和 Google 地球引擎的標誌。
從太空拍攝的地球廣角照片,顯示了地球彎曲地平線上的陸地、海岸線和藍色海洋。從太空俯瞰地球曲面,可以看到海岸線和藍色海洋逐漸過渡到明亮的白色大氣層。
  • 街景已拍攝了各大洲和 100 多個國家的超過 2800 億張照片。「圖像洞察」採用街景服務圖像資料,初期只於少數國家/地區推出。

  • 客戶的帳單地址若位於歐洲經濟區 (EEA),產品供應情形、功能和條款可能有所不同。瞭解詳情