2017年4月中旬，为美国国防部和情报部门分析图像的国家地理空间情报局（National Geospatial-Intelligence Agency）在弗吉尼亚州的斯普林菲尔德举行了一个会议，讨论了卫星成像的迅猛发展如何改变间谍活动。为了保密，NGA的图像分析师、Planet公司的客户，以及其他参会人员（都在进入会场前）交出了其（随身携带的）电子设备，统一放置于保险箱中，然后进入一个大型的木质内墙礼堂参加此次会议。

20世纪60年代，政府很难得到其所需的卫星图像。当时美国政府开展了一个代号“科罗娜（Corona）”的项目（也称“日冕计划”），利用一颗成像卫星拍摄地球照片，然后让满载胶片的太空舱返回地球。返程途中会有一架飞机尝试用网接住太空舱。让人惊喜的是，这种做法每每奏效。

今天，这个过程简单多了，但真正的高质量图像仍然是稀有商品。这个市场的领跑者是位于科罗拉多州威斯敏斯特的数字地球（DigitalGlobe）公司，用业内人士的话来说，该公司运营着一个生产精美卫星照片的大型卫星网络。他们的图像分辨率一流，能够渲染小如汽车的对象。

DigitalGlobe公司宣称，它每个月可以扫描地球60%的地方，并能根据要求拍摄特定目标（美国政府通常有优先权）。DigitalGlobe的卫星轨道距离地球约370至500英里（约600至800千米），高于Planet 公司的230至310英里（370到500千米）。要说二者的其他区别，举例而言，在Planet拍摄的卫星图片中，虽然你能分辨出汽车，但却很难看出是什么颜色的车。

为了处理新拍摄到的大量卫星图片，各公司都在开发相关的分析软件，对卫星图片进行初始检测，挑出图像中有运动和异常的，并在这些地方做出标记，然后交专人进行分析。

向人工智能的转变让NGA的很多人觉得没有安全感，但该局局长Robert Cardillo认为，从对图像的垄断控制变为公开竞争令人兴奋：“我们正在降低去太空的成本，同时，我们也在降低后续工作的成本。”

2016年，NGA与Planet公司签署了一份价值2000万美元的协议，能在7个月内不受限的访问后者的所有卫星图像数据。“我迫不及待地想冲到他们旁边，参与这项事业。”Cardillo补充说。

有些人已经捷足先登了。在Planet公司崭露头角的时候，反恐专家兼前DigitalGlobe员工Gerby Marks女士正在考虑离开这个行业。在她看来，日常图像与人工智能（AI）的结合是一种启示——它是一种预测未来的方式，而不再是对过去做出反应。

她说：“DigitalGlobe只会在有任务命令时才会拍摄某个地点，但现在我们可以在发现这些事情之前就把他们提前检测出来。”

在弗吉尼亚州举行的会议中，Marks向美国南方司令部介绍了其咨询公司3 Gimbals LLC所做的工作，她的团队收集了委内瑞拉北部海岸卡贝略港若干天的Planet Labs图像，并用一种用于监测轮船交通状况的算法进行了分析。

当软件检测到在特定码头的活动增加时，Marks和她的团队在线查询了该码头的地理位置坐标。随后他们在俄罗斯社交网络VK上贴了张照片（VK即VKontakte，为俄罗斯知名在线社交网络服务网站，用户主要来自俄语系国家）。

在没有实地考察的情况下，Marks的分析师无法确认实际情况，但该码头的船只貌似是俄罗斯的，而且船员们还一直在网上晒自己的行程。Marks说：“现在你可以看到船上配有的设备类型，判断其是否与某种商品或产业有关，甚至可以找到正常和异常活动的趋势。此外，每个月至少获取（同一地点）一次卫星图片才能理解并解释有关的变化。”

原料分析师们一直在寻找的——用其术语来说——就是“生活模式（patterns of life）”，它研究人和物如何移动，让观察者预测事情的发展方向。比如，到医院的交通流量高得异常，是否是病毒爆发的早期预兆？硅谷的企业很自然的涌向了“生活模式”概念，再加上些图像和算法，他们就可以做一些启发大众或者让大众惊恐的事情了。

James Crawford是参与NGA会议众多企业家中的一员，他曾经是Google图书的负责人，将数以百万的图书信息上传至数据库，供人们搜索。

目前，Crawford担任初创公司Orbital Insight的C E O。这家（与Planet公司一样）位于山景城的公司使用Planet公司、DigitalGlobe公司和公共存储库中的图像，将它们集成为一个数据库。

Orbital Insight公司的算法可以搜索汽车、大楼、树木、油罐、太阳能电池板、轨道交通工具（火车、地铁和轻轨等）、船只和飞机等物体。随着算法的逐步改善，识别世界各地的物体将用不了几天的功夫，而且，即使地形和周边基础设施出现变化也不在话下。