Новые бизнес-модели наблюдения за Землей: от цены за километр до анализа данных как услуги

На протяжении десятилетий спутниковые снимки продавались так же, как земля – квадратными километрами. Компании, занимающиеся наблюдением за Землей (ДЗЗ), часто взимают плату в размере порядка 20–30 долларов США за км² за снимки с высоким разрешением, при этом минимальный размер заказа составляет 25–50 км². На практике это означало, что клиенту приходилось тратить 500–1000 долларов или больше, даже если ему нужен был только один снимок небольшой территории. Эта модель цены за километр, зародившаяся в эпоху, когда основными покупателями были правительства и военные, сопровождалась строгим лицензированием и значительными минимальными закупками для защиты доходов поставщиков. Она работала для клиентов из сферы обороны — например, правительство США давно готово платить максимальную цену за лучшие снимки. Но для многих коммерческих и некоммерческих пользователей это делало спутниковые данные чрезмерно дорогими или просто непрактичными.

Традиционное ценообразование также было заведомо непрозрачным и негибким. Долгое время поставщики даже не публиковали прайс–листы онлайн - заинтересованным покупателям приходилось запрашивать ценовое предложение и ориентироваться в процессе продаж, учитывая стоимость архивных и новых заказов, разрешение споров, условия лицензирования и многое другое. Каждый контракт разрабатывался на заказ. Отсутствие прозрачности и стандартизации отпугивало новых, более мелких заказчиков, особенно стартапы или неопытных пользователей, которым этот процесс казался запутанным.

 Продажа изображений по принципу «квадратный километр» с сложными условиями лицензии является пережитком оборонной отрасли, который практически не привлекает тех пользователей, у кого нет собственных геоинформационных команд и кому нужны лишь конечные продукты или информация. Другими словами, вне правительственных структур, военных ведомств и инженерных компаний необработанные изображения на таких условиях приносили ограниченную ценность.

С точки зрения бизнеса, действующие спутниковые операторы долгое время полагались на крупные государственные контракты как на «дойных коров». Эти многомиллионные сделки (например, 10-летний контракт на сумму более 3 миллиардов долларов, который Maxar получила от Национального управления разведки США) гарантировали доход. С такими клиентами, оплачивающими счета, у компаний было мало стимулов для пересмотра структур ценообразования или риска потери своих высокодоходных продаж. Действительно, ветераны отрасли признают, что традиционные поставщики стали «неохотно менять свое ценообразование», чтобы не конфликтовать с ключевыми государственными заказчиками. Недостатком является то, что эти негибкие модели стали препятствием для более широкого внедрения данных ДЗЗ на корпоративном рынке. Бизнес, который мог бы выиграть от спутниковой аналитики — фермерский кооператив, страховая компания, менеджер цепочки поставок — часто не мог оправдать затраты или хлопоты в рамках старой модели.

Технические барьеры усугубляли проблему. Покупка самих изображений требует обработки больших файлов и выполнения анализа географической информационной системы (GIS) или дистанционного зондирования — задач, выходящих за рамки возможностей большинства потенциальных конечных пользователей. Компания, заинтересованная, скажем, отслеживанием изменений лесных массивов, на самом деле не хотела бы гигабайт сырых пикселей; ей нужно было бы знать, «сколько обезлесивания произошло в моей зоне поставок в этом месяце». Традиционная модель не удовлетворяла потребности в оперативных действиях и необходимой информации. Все эти проблемы подготовили почву для появления новых подходов.

Необходимость перемен: больше спутников, больше данных, больше спроса

Несколько тенденций последних лет заставили отрасль дистанционного зондирования Земли пересмотреть свои бизнес-модели. Во-первых, это взрывной рост предложения. Благодаря более дешевым запускам и меньшим размерам спутников на орбиту были выведены десятки новых группировок дистанционного зондирования Земли. Такие компании, как Planet, например, развернули сотни микроспутников, ежедневно наводняя рынок снимками всей земной поверхности. Этот радикальный рост количества доступных изображений (и выход на рынок множества новых игроков) начал снижать стоимость необработанных данных — старая парадигма высокой цены стала менее устойчивой, когда новые группировки предложили более дешевые или даже условно-бесплатные снимки. Отрасль, которая когда-то имела лишь несколько поставщиков, теперь имеет избыток данных с оптических, радиолокационных и других датчиков.

Конкурентное давление исходит не только от западных стартапов, но и от международных поставщиков, особенно от Китая. Китайские компании запустили спутники высокого разрешения (например, группировки SuperView и Jilin) и активно ищут клиентов за рубежом. Они часто готовы предлагать сопоставимые снимки по значительно более низким ценам. Например, китайские спутники SuperView-1 (разрешение 50 см) продают снимки всего за 14 долларов за км², что ниже типичной западной цены в 20–25 долларов за км². Эта ценовая конкуренция означает, что, если американские или европейские поставщики будут придерживаться старых цен, они рискуют потерять клиентов в пользу более дешевых иностранных альтернатив. Как предупреждал один аналитик по безопасности, китайские компании, которые станут недорогим «предпочтительным партнером» в области спутниковых снимков, могут «подорвать позиции компаний [США и ЕС] на мировом рынке» — сценарий, который также имеет геополитические последствия, поскольку тот, кто контролирует поставки снимков, может влиять на ситуацию в международных кризисах.


В то же время сами традиционные поставщики расширяют свои мощности, запуская новые, более совершенные спутники. Спутниковая группировка WorldView Legion компании Maxar (наконец-то запущенная после задержек) и Pléiades Neo компании Airbus выводят на орбиту больше спутников 30 см. Больше спутников на орбите, по сути, означает больше снимков и первостепенную необходимость в их загрузке. Спутник дистанционного зондирования Земли стоит целое состояние, независимо от того, продаются его снимки или нет; каждый пролёт, совершённый без клиента, — это упущенная выгода. Это подталкивает поставщиков к моделям, максимизирующим использование, даже если это означает снижение цены за съёмку или поиск новых типов клиентов. Как заметил один наблюдатель, спутниковый снимок — это скоропортящийся ресурс, как место в самолёте: как только момент упущен, его уже не продать. Такой подход ведёт к появлению более гибких схем ценообразования.

Новые бизнес-модели: на пути к «изображению как услуге»

1. Гибкая подписка вместо разовых продаж

Одним из самых значительных изменений стал переход от транзакционных продаж к моделям подписки. Вместо покупки снимков по сценам (с непредсказуемой стоимостью) клиенты теперь могут платить фиксированную ежемесячную или годовую плату за широкий доступ к пулу данных. Это обеспечивает предсказуемые расходы и стимулирует использование. В последние годы несколько ведущих поставщиков развернули предложения по подписке:
Planet предлагает подписку для ежедневного мониторинга. Клиент может подписаться на платформу Planet, чтобы получать часто обновляемые снимки (разрешение 3–5 м) по интересующим его районам без ограничения количества снимков. Снимки SkySat с более высоким разрешением (50 см) доступны по запросу в качестве платного дополнения, что создает многоуровневую модель обслуживания.

У Airbus есть OneAtlas Living Library — подписка, которая открывает доступ к оптическим снимкам с различным разрешением (SPOT 1,5 м, Pléiades 50 см и новый Pléiades Neo 30 см), включая архивы за десятилетия. Вместо покупки отдельных сцен пользователи получают лицензию на весь доступ к библиотеке данных Airbus, а также регулярные обновления в интересующих их регионах.

Maxar (DigitalGlobe) представила SecureWatch — онлайн-платформу, где подписчики могут транслировать 30-сантиметровые снимки Maxar из любой точки мира, которые регулярно обновляются. SecureWatch также включает базовую аналитику и инструменты для пользователей. Даже правительства приняли это на вооружение: NGA (Национальное агентство геопространственной разведки) теперь часто заказывает широкий доступ через онлайн-порталы, а не отдельные изображения.
Важно отметить, что эти подписки становятся доступными для предприятий среднего бизнеса. Раньше только государство могло тратить миллионы долларов в год на получение изображений. Теперь начальные тарифные планы некоторых коммерческих сервисов начинаются с десятков тысяч долларов в год – всё ещё существенная сумма, но вполне доступная для крупной корпорации или хорошо финансируемого стартапа. За эту цену клиент получает доступ к петабайтам данных, которые при покупке по частям обошлись бы гораздо дороже. В результате выигрывают обе стороны: поставщик получает регулярный доход и более эффективное использование данных, а клиент – возможность массового приобретения и упрощённое, предсказуемое планирование бюджета.

2. Торговые площадки самообслуживания и API-интерфейсы

Ещё одним нововведением стало появление онлайн-платформ, которые агрегируют снимки из разных источников и предлагают их через современные API. Их можно сравнить с магазинами приложений или магазинами Netflix для спутниковых данных. Вместо того, чтобы пользователю приходилось знать, к какой компании обратиться за снимками (и договариваться о каждой сделке), ряд торговых площадок для спутниковых данных теперь предоставляют единый доступ:
SkyWatch и UP42 — примеры платформ, где пользователь может искать в каталоге, охватывающем множество спутников (оптических, радиолокационных и т. д.), заранее узнавать цены и приобретать или заказывать снимки в режиме реального времени. Эти сервисы часто используют облачные кредиты или стандартные ценовые уровни, чтобы избежать сложностей, связанных с разными поставщиками. Покупатель может получить снимок Planet сегодня, а снимок Maxar завтра, используя один и тот же интерфейс и учётную запись. Такая агрегация снижает входной барьер для разработчиков и небольших организаций. Она также способствует ценовой конкуренции и прозрачности, которых раньше не хватало, поскольку несколько вариантов отображаются рядом. В качестве иллюстрации: аналитик может использовать API SkyWatch для загрузки спутникового снимка в свое приложение с помощью всего нескольких строк кода, а стартап в сельскохозяйственной отрасли может программно заказывать снимки, когда на его полях достигается определенный индекс засухи — и все это без вмешательства человека в процесс заказа.

Arlula и Astraea (среди прочих) также предоставляют API-интерфейсы для хранения изображений. Некоторые из них позволяют даже приобретать изображения очень небольших площадей — например, несколько квадратных километров архивных снимков всего за несколько долларов, — что было неслыханно в традиционной схеме, где требовались большие минимальные площади. Такая детализация позволяет использовать такие сценарии, как включение быстрого спутникового снимка в отчёт о строительной площадке или журналистскую статью, не тратя при этом много денег.

Эти торговые площадки не только упрощают процесс покупки, но и часто выполняют предварительную обработку и форматирование данных, предоставляя готовые к анализу данные. Значительная часть «грязной работы» (конвертация форматов, геопривязка, тайлинг) выполняется в облаке, поэтому клиент получает изображения, готовые к загрузке в ГИС-программное обеспечение или модели машинного обучения.

Стоит отметить, однако, что не все существующие поставщики изначально приняли концепцию торговой площадки. Некоторые из них проявили осторожность, опасаясь, что это может превратить их данные в товар или нарушить существующие отношения с клиентами. Для успешного развития мультивендорных платформ также необходимо было решить проблемы лицензирования и распределения доходов. Несмотря на эти трудности, тенденция направлена на повышение уровня взаимодействия. Более того, даже Esri, гигант в области ГИС-программного обеспечения, интегрировал торговую площадку (например, UP42) в своё программное обеспечение ArcGIS, чтобы пользователи могли напрямую заказывать снимки у Airbus, Capella Space, Head Aerospace (китайского дистрибьютора данных) и других компаний прямо из своего рабочего процесса ГИС. Такая интеграция наглядно демонстрирует, как «спутниковые данные по запросу» становятся реальностью для конечных пользователей.

API-интерфейсы, что особенно важно, обеспечивают автоматизацию и интеграцию данных геодезических наблюдений в корпоративные системы. Вместо того, чтобы рассматривать спутниковые снимки как разовые данные, компании могут интегрировать их в свою повседневную деятельность. Например, страховая компания может настроить API-канал, который автоматически загружает новые снимки наводнений в определённом районе при обнаружении сильного дождя, а затем запускает алгоритм анализа страховых случаев. Именно такой бесшовной интеграции не хватало в сфере геодезических наблюдений в прошлом, и она является ключом к более широкому внедрению.

3. «Insights-as-a-Service» — продажа ответов, а не пикселей

Возможно, самым существенным изменением в бизнес-модели является переход на более высокий уровень цепочки создания стоимости: предоставление информации или аналитических данных напрямую, а не просто продажа необработанных изображений. Это часто называют «Insights-as-a-Service». Идея заключается в том, что многим клиентам вообще не нужен спутниковый снимок — им нужен анализ, полученный на его основе (например, отчёт о ходе строительства конкурента или оповещение о снижении индекса здоровья определённой сельскохозяйственной культуры). Предоставляя ответ немедленно, компании, занимающиеся дистанционным зондированием, могут значительно расширить свой рынок, включив клиентов, не имеющих никакого опыта в области дистанционного зондирования.

Ряд стартапов лидируют в этой области. Такие компании, как Privateer (ранее известная как Orbital Insight), Descartes Labs (приобретена Earth Daily), SpaceKnow и Ursa Space Systems, стали пионерами в использовании модели, в которой они обрабатывают изображения (иногда петабайты из различных спутниковых источников), применяют алгоритмы и ИИ, а также выдают простую для усвоения информацию для бизнес-пользователей. Например, Orbital Insight использовала спутниковые снимки парковок для создания индекса розничной торговли (подсчета автомобилей для оценки пешеходного трафика потребителей), который финансовые компании могли просто покупать в качестве потока данных. Ursa Space предоставляет трейдерам энергии еженедельные оценки запасов нефти, анализируя спутниковые радиолокационные снимки резервуарных парков — клиенту не нужно обрабатывать какие-либо изображения, он просто получает цифры. Эти услуги обычно предоставляются через веб-панели управления, API или отчеты на основе подписки. По сути, они переводят необработанные пиксели в «метрики, которые имеют значение» для конкретных отраслей.

Некоторые операторы спутниковой связи сами перешли на этот подход. Ярким примером является BlackSky, компания, которая управляет небольшой группировкой спутников для получения изображений, но позиционирует себя как поставщик геопространственной разведки. Платформа BlackSky может отправлять оповещения (с приложенной аналитикой и изображениями) при обнаружении изменений активности на объекте, например, увеличения трафика на заводе, что позволяет клиентам действовать на основе полученных данных, а не анализировать изображения. Аналогичным образом, Planet теперь предлагает аналитические дополнения (например, автоматизированную оценку урожайности или обнаружение изменений на дорогах) наряду со своими изображениями, двигаясь к предоставлению аналитических данных, а не просто изображений.

Эта тенденция не осталась незамеченной крупными игроками рынка. Даже Maxar и Airbus все чаще предлагают решения с добавленной стоимостью. Например, на сайте Maxar заявлено, что, объединяя обнаружение изменений, распознавание объектов и предиктивное моделирование, они «предоставляют аналитику как услугу», помогая клиентам быстро выявлять проблемы. На практике это может означать, что Maxar предоставляет готовый разведывательный отчёт или услугу мониторинга в режиме реального времени (например, отслеживает незаконную добычу полезных ископаемых в тропических лесах и предоставляет клиенту актуальную информацию с аннотированными картами), а не просто исходные изображения для анализа. Airbus Defence, со своей стороны, сотрудничает с аналитическими компаниями и запустила такие проекты, как сервис Verde для аналитики лесного хозяйства, что свидетельствует о движении в том же направлении (переходе от продажи «пикселей» к решению проблем клиентов).

С точки зрения бизнес-модели, Insights-as-a-Service обычно предоставляется по подписке или в формате регулярного дохода. Клиенты могут подписаться на панель мониторинга или аналитический канал (например, «Держите меня в курсе изменений в этом списке из 100 торговых центров ежемесячно»). Это сглаживает доходы поставщиков и делает расходы предсказуемыми для пользователей — во многом похоже на SaaS-решение. Это также углубляет отношения с клиентами, поскольку услуга может стать частью их процессов принятия решений.

Одна из сложностей этой модели заключается в том, что она требует глубокого понимания рабочих процессов клиентов. Поставщики должны определить, за какие аналитические данные будут платить различные отрасли в больших масштабах. Универсального решения не существует: агрофинансовая компания может нуждаться в прогнозах засухи и урожайности, в то время как городская администрация может оплачивать автоматизированное картографирование новых строительных площадок. Компании экспериментируют, чтобы найти «убойные приложения» для спутниковых данных. Однако выгода может быть колоссальной: абстрагируясь от всей сложности спутниковых технологий и предоставляя только ценную информацию, данные ДЗЗ могут охватить совершенно новую аудиторию. Многие конечные пользователи просто хотят «задать вопрос и получить результаты на основе данных ДЗЗ», и отрасль постепенно движется к этому.

4. Использование облачных и платформенных экосистем

В основе многих из этих новых бизнес-моделей лежит переход к облачной доставке данных. Вместо того, чтобы отправлять гигабайтные файлы изображений по FTP (как это было раньше), данные геодезических наблюдений теперь часто размещаются в облаке, готовые к доступу по запросу. Это позволило крупным технологическим компаниям выйти на рынок с собственными платформами, что, в свою очередь, повлияло на бизнес-модели геодезических наблюдений:

Google Earth Engine (GEE) начинался как бесплатный инструмент для учёных и неправительственных организаций для анализа огромных наборов геопространственных данных (например, снимков Landsat и Sentinel) в облаке. Он познакомил целое поколение пользователей с идеей о том, что геопространственные данные можно получать и обрабатывать по запросу без разовых покупок. С тех пор Google также коммерциализировала Earth Engine, предлагая его в качестве платной услуги для корпоративных клиентов в Google Cloud. Это означает, что компании могут создавать приложения на платформе Earth Engine и платить по факту использования (за вычисления и некоторые премиум-данные), а не обрабатывать необработанные изображения самостоятельно — фактически, это модель «платформа как услуга» для спутниковых данных.

Планетарный компьютер Microsoft аналогичным образом размещает обширный каталог открытых наборов данных геопространственной съемки (и даже некоторые коммерческие данные в партнерстве с поставщиками) в облаке Azure, предоставляя API для обнаружения и анализа данных. Разработчики и стартапы могут создавать прототипы геопространственных решений без каких-либо первоначальных затрат на данные, а затем масштабировать их в Azure, если найдут рынок. Это снижает барьер для входа — вам не нужно покупать изображения, чтобы начать их использовать. Это формирует культуру, в которой новые приложения ДЗЗ ожидают, что данные будут доступны «как услуга» .

Хотя Google и Microsoft не продают спутниковые снимки как таковые, их облачные платформы меняют ожидания. Они поощряют цены, основанные на подписке или использовании (платите за то, что используете), и упрощают интеграцию спутниковых данных с другими потоками корпоративных данных. Для ДЗЗ-компаний подключение к этим экосистемам (через партнерские отношения или размещение объявлений на торговых площадках) само по себе может стать стимулом для развития бизнес-модели. Например, если компания, занимающаяся EO analytics, размещает свой продукт на Azure Marketplace или AWS Data Exchange, корпоративные клиенты могут оформить подписку по привычному каналу, а выставление счетов и доставка осуществляются поставщиком облачных услуг.

Как эти Новые Модели стимулируют внедрение на предприятиях

Переход от жестких операций с большим объемом данных к гибким моделям, ориентированным на обслуживание, делает спутниковые данные гораздо более доступными для корпоративных пользователей. Вот несколько ключевых последствий и нерешенных проблем:

- Более низкие барьеры, больше пользователей: компания, которая когда-то отказывалась тратить 100 000 долларов на снимки и нанимать специалиста по дистанционному зондированию, теперь может, например, подписаться на сервис “insights” за несколько тысяч в месяц или интегрировать API изображений за копейки за использование. Это значительно расширяет клиентскую базу. Такие отрасли, как страхование, сельское хозяйство, горнодобывающая промышленность, логистика и розничная торговля, которые исторически не закупали большое количество спутниковых снимков напрямую, все чаще внедряют решения ДЗЗ с помощью этих новых моделей. Акцент делается на обеспечение ценности (например, “подсчитайте мои активы”, “отметьте риски для меня”) означает, что компании могут оправдать расходы, поскольку это напрямую связано с их ключевыми показателями эффективности и решениями. По сути, мы наблюдаем, как данные ДЗЗ превращаются из нишевого продукта в более распространенный инструмент бизнес-аналитики.

- Ускоренные циклы принятия решений: Благодаря внедрению спутниковой информации в -обычные рабочие процессы предприятия могут быстрее реагировать на изменения на местах. Например, энергетическая компания может воспользоваться услугой подписки, которая предупреждает их о появлении новых объектов вблизи их трубопроводов (что указывает на потенциальное вторжение). В прошлом они могли заказывать разовое исследование или приобретать изображения от случая к случаю; теперь это постоянный мониторинг. Такая парадигма “всегда в наличии” возможна только потому, что цены изменились с "за изображение" на "все, что вы можете съесть" или на модели подписки. Это побуждает клиентов относиться к спутниковым данным как к постоянному ресурсу, а не как к инструменту для особых случаев.

- Более высокая загрузка спутников: с точки зрения поставщиков, эти модели помогают гарантировать, что их дорогостоящие орбитальные активы будут полностью использованы. Вместо того, чтобы оставлять снимки непроданными (или даже не снимать их из-за отсутствия немедленных заказов), модель подписки или API означает, что кто-то где-то, вероятно, использует любой данный фрагмент покрытия — если не как необработанное изображение, то как часть аналитического продукта. Это увеличивает общий доход и распределяет стоимость операций со спутниками среди гораздо большего числа клиентов. Это аналогично тому, как потоковые сервисы максимизировали ценность фильмотеки, перейдя от продажи по DVD к доступу по подписке. В области ДЗЗ плодотворным результатом этого является то, что даже 30-сантиметровые изображения высокого разрешения, которые когда-то использовались почти исключительно военными клиентами, находят свое применение в гражданских приложениях, потому что поставщики нашли новые способы масштабирования.

- Традиционные игроки, такие как Maxar и Airbus, находятся на переходном этапе – они внедряют новые бизнес-модели, по-прежнему обслуживая старых клиентов. Они вряд ли откажутся от классической модели крупных контрактов (правительства по-прежнему заключают крупные многолетние соглашения для гарантированного доступа к изображениям). Однако, чтобы конкурировать на растущем коммерческом рынке, они запустили параллельные предложения (веб-платформы, аналитические сервисы, API для разработчиков), как уже обсуждалось. Внутри компании это может быть изменением культуры – например, отделы продаж, привыкшие к единичным продажам на миллионы долларов, должны адаптироваться к более мелким сделкам, ориентированным на объем продаж. Мы уже видим изменение в менталитете: если старые контракты были ориентированы на количество поставленных квадратных километров, то новые - на такие показатели, как количество подписчиков, удержание, уровень использования платформы. Со временем, по мере роста доходов от коммерческих и корпоративных клиентов, эти фирмы надеются стать менее зависимыми от горстки государственных “крупных игроков”. Фактически, новые модели могут дополнять старые: архивные изображения, оплаченные правительствами, могут быть перепрофилированы и перепроданы коммерческим пользователям по подписке, что, по сути, многократно увеличивает стоимость активов.

- Постоянные вызовы – Один подход не подходит для всех: несмотря на многообещающие разработки, впереди еще много трудностей. Корпоративные клиенты по-прежнему нуждаются в обучении и укреплении доверия. Некоторые компании, возможно, не решаются полагаться на сторонний анализ (что, если “инсайт” неверен?). Поставщики должны подкреплять свои услуги валидацией, обеспечивать прозрачность процесса получения аналитических данных или позволять пользователям при необходимости переходить к исходным данным для проверки. Для решения этой проблемы предпринимаются инициативы по установлению стандартов качества для автоматизированной геопространственной аналитики. Кроме того, несмотря на то, что было выявлено множество вариантов использования, индустрия ДЗЗ должна найти масштабируемые решения, которые могут быть развернуты для многих клиентов, а не только для индивидуального анализа для каждого клиента. Именно здесь многие стартапы экспериментируют – от мониторинга вырубки лесов в цепочках поставок до прогнозирования посещаемости розничных магазинов, – выясняя, какие продукты имеют устойчивый рыночный спрос.

- Конкуренция и ценовое давление: В связи с притоком поставщиков (и особенно тех, кто предлагает услуги с более низкими затратами) постоянно возникает необходимость поддерживать цены конкурентоспособными. В будущем мы можем ожидать дальнейшего снижения цен или применения инновационных методов ценообразования (например, ценообразования с оплатой за информацию или ценообразования, основанные на успехе). Существует также возможность консолидации – не каждая небольшая компания ДЗЗ выживет, и некоторые из них могут объединиться или быть приобретены (например, UP42 приобретена в 2024 году). Гиганты, тем временем, должны продолжать оправдывать свою ценность, предлагая наилучшее качество и надежность или предоставляя уникальные возможности (например, очень высокое разрешение или архив на десятилетия вперед), с которыми новички не могут сравниться. Увеличение предложения, включая появление десятков китайских спутников, наводняющих рынок снимками, означает, что старые модели ценообразования просто не выдержат критики. Даже оборонные ведомства поощряют коммерческих поставщиков внедрять новые подходы, чтобы рынок товаров двойного назначения (военного и коммерческого) процветал, что в конечном итоге также пойдет на пользу национальной безопасности.

Подводя итог, можно сказать, что эволюция бизнес-моделей в области дистанционного зондирования Земли – от продажи изображений по пикселям к предоставлению информации как услуги – делает спутниковые данные гораздо более распространённым и мощным инструментом. Отрасль ещё не полностью трансформирована, но, несомненно, достигла переломного момента, когда гибкость, открытость и ориентированные на пользователя сервисы становятся новой нормой. По мере того, как игроки рынка и стартапы будут адаптироваться к этим изменениям, конечными бенефициарами станут конечные пользователи по всему миру, которые наконец смогут воспользоваться поистине астрономической ценностью данных наблюдений за Землёй.

Новая эра для бизнес-моделей “Geoawesome”

Очевидно, что будущее системы наблюдения Земли будет сильно отличаться от того, что было в прошлом. Старая традиция продажи отдельных снимков с высокими ценниками уходит в прошлое, вытесняемая спросом на более доступные и ориентированные на результат услуги. На его месте возникает новая экосистема, в которой спутниковые снимки доступны в режиме реального времени, через облачные платформы и подписки, и где информация, полученная из космоса, предоставляется в режиме реального времени тем, кто в ней нуждается. Индустрия электронных технологий, испытывающая давление со стороны растущего предложения и опытных новичков, переосмысливает себя в режиме реального времени.

Этот сдвиг можно сравнить с более широкой цифровой трансформацией в сфере технологий: мы перешли от аппаратного обеспечения к облачным технологиям, от лицензионного программного обеспечения к SaaS, а теперь от необработанных изображений к “Изображениям как услуге” и “Аналитическим материалам как услуге”. Успешными будут те компании, которые в полной мере воспользуются этими моделями. Они будут придавать первостепенное значение использованию своих спутников (максимизации собираемых и продаваемых данных), даже если это потребует переосмысления традиционных методов работы. Они также будут сосредоточены на решении проблем клиентов, а не только на продаже им данных. Это может означать предоставление фермерам API для получения оповещений о состоянии урожая, или подписку для розничной торговли для отслеживания трафика на парковках, или платформу для мониторинга развития города – и все это без необходимости быть экспертом в области геопространства.

С 2025 года мы уверенно вступаем в эту новую эру. Клиенты уже голосуют своими кошельками, отдавая предпочтение простым, гибким и информативным решениям. Многие в отрасли ожидают ускорения этой тенденции — с ростом числа партнёрств (например, спутниковые операторы объединяются с компаниями, занимающимися аналитикой ИИ), большей консолидацией рынка и ещё большей интеграцией данных ДЗЗ в повседневные бизнес-инструменты. В конечном итоге использование спутниковых данных может стать таким же обыденным, как использование GPS-навигации или облачного хранилища — повсеместного компонента информационной экономики.

Сейчас признаки перемен заметны повсюду: от Maxar, объединяющего аналитику с imagerymaxar.com, до стартапов, открыто заявляющих о своей миссии «исправить» бизнес-модели наблюдения за Землёй, до китайских созвездий, вынуждающих устанавливать конкурентоспособные цены, и до геопространственных данных, появляющихся в облачных каталогах Google и Microsoft. Это движение даже привлекло внимание влиятельных лиц отрасли на таких платформах, как LinkedIn, которые часто обсуждают необходимость внедрения современных механизмов ценообразования и предоставления услуг в области геолокации для полного раскрытия её потенциала.

В заключение следует отметить, что переход к новым бизнес-моделям геолокации — будь то доступ по подписке, API по запросу или предоставление аналитических данных в виде услуги — превращает сектор из нишевого, дорогостоящего клуба в динамичный рынок данных и аналитики. Эта трансформация особенно важна для внедрения на корпоративном уровне: она превращает спутниковые снимки из сложного и дорогостоящего продукта в неотъемлемую и доступную часть инструментария для работы с данными для крупных и малых предприятий. И по мере развития этой тенденции можно ожидать, что наблюдение за Землей станет ещё более «геоэффективным», поддерживая решения и инновации способами, которые были просто невозможны при старом режиме.