ИИ‑модели Alibaba DAMO обработали 7,56 ТБ спутниковых снимков с разрешением 0,5 м, покрывающих весь Китай Система обнаружила около 319 000 солнечных установок и 91 600 ветряных турбин в 1 915 уездах Полученная карта даёт исследователям детальную географию инфраструктуры возобновляемой энергетики

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How have researchers from Peking University and Alibaba’s Damo Academy used AI and satellite imagery to create a nationwide inventory of Chi. Article summary: They used Alibaba DAMO Academy’s in house AI models on a cloud platform to process 7.56 TB of open satellite imagery at 0.5 metre resolution covering all of China, producing what Chinese media described as the country’s . Topic tags: general web, ai, workflow, productivity, privacy. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# AI gives China ‘God’s-eye view’ of solar, wind installations as data-centre demand booms. In a significant leap for green-energy tracking, researchers from Peking University and" source context "AI gives China ‘God’s-eye view’ of solar, wind installations as data-centre demand booms | South China Mo
Исследователи из Пекинского университета и лаборатории Alibaba DAMO Academy применили искусственный интеллект и спутниковые снимки высокого разрешения, чтобы впервые создать масштабную и точную карту инфраструктуры возобновляемой энергетики по всей территории Китая. В результате появился национальный инвентарь солнечных и ветровых объектов, который позволяет буквально увидеть энергетическую систему страны «с высоты птичьего полёта».
Учёные использовали собственные модели компьютерного зрения DAMO Academy, которые запускались на облачной платформе для обработки огромных массивов данных. В общей сложности система проанализировала 7,56 терабайта открытых спутниковых изображений с пространственным разрешением около 0,5 метра, покрывающих всю территорию Китая.
Алгоритмы распознавания изображений автоматически обнаруживали характерные формы солнечных фотоэлектрических станций и ветряных турбин на снимках дистанционного зондирования. Такой подход позволил исследователям не зависеть от разрозненных административных отчётов или приблизительных статистических оценок, которые часто дают неполную картину инфраструктуры.
Сложность проекта заключалась не только в объёме данных, но и в разнообразии ландшафтов — от пустынь и гор до густонаселённых сельскохозяйственных регионов. Использование облачных вычислений помогло масштабировать обработку изображений и обеспечить высокую точность распознавания по всей стране.
Результаты работы были опубликованы 20 мая 2026 года в научном журнале Nature.
По данным проекта, система обнаружила по всей стране:
Такой уровень детализации фактически создаёт первую высокоточную карту размещения возобновляемых энергетических объектов на национальном уровне. Профессор Пекинского университета Лю Юй описал её как возможность увидеть энергетическую систему страны с «божественной перспективы» — то есть получить целостное пространственное представление о том, где именно сосредоточены ветровые и солнечные мощности.
Наличие географически точного инвентаря помогает энергетикам решать одну из главных проблем возобновляемой генерации — её переменность. Ветер и солнце вырабатывают электричество неравномерно, поэтому для стабильности системы важно понимать, где и когда появляются пики генерации.
Такая карта позволяет:
Например, в некоторых регионах солнечная энергия активнее днём, тогда как ветер может давать более стабильную генерацию ночью. Координация этих источников на межрегиональном уровне может повысить использование чистой энергии и уменьшить потери из‑за ограничений сети.
Рост искусственного интеллекта и облачных вычислений приводит к резкому увеличению потребления электроэнергии дата‑центрами. Китай уже экспериментирует с прямым подключением вычислительных мощностей к возобновляемым источникам энергии. Например, в Нинся запущен крупный проект, где солнечная и ветровая генерация напрямую снабжает центры обработки данных.
Новая карта ветровых и солнечных ресурсов может сыграть ключевую роль в таком планировании. Она помогает определить:
В результате сочетание спутниковых данных и ИИ даёт энергетикам и планировщикам инструмент, который превращает огромный и сложный энергетический ландшафт страны в управляемую и измеримую систему.
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
ИИ‑модели Alibaba DAMO обработали 7,56 ТБ спутниковых снимков с разрешением 0,5 м, покрывающих весь Китай
ИИ‑модели Alibaba DAMO обработали 7,56 ТБ спутниковых снимков с разрешением 0,5 м, покрывающих весь Китай Система обнаружила около 319 000 солнечных установок и 91 600 ветряных турбин в 1 915 уездах
Полученная карта даёт исследователям детальную географию инфраструктуры возобновляемой энергетики