谷歌分享：三种基于真实世界图像和AI的构建新方式
三种基于真实世界图像和AI的构建新方式
（映维网Nweon 2026年04月27日）从基础设施规划到自然灾害评估，企业和城市规划者都可以使用谷歌的地图工具来理解真实世界。在日前举办的Cloud Next大会中，团队推出了针对图像产品的三项AI更新，以帮助组织以前所未有的速度可视化和分析信息。
基于街景生成有据可依的生成式媒体
生成式AI为创意机构、电影制片厂和奢侈品牌提供了强大的方式，让社交和广告活动变得生动鲜活。现在，通过“地图图像锚定 ”功能，你可以将想象的场景锚定在真实世界中。这项新工具已面向美国境内地点提供私有预览版，允许企业基于谷歌街景的真实世界细节生成令人惊艳的AI视觉内容。
举个例子：寻找完美地点拍摄电影场景通常需要管理复杂的后勤、提前勘景、等待合适的天气并拍摄数百张参考照片。借助地图图像锚定，电影制片厂可以在勘景人员踏足现场之前，仅用一台笔记本电脑就能快速可视化某个特定地点（例如纽约市华盛顿广场公园）的场景。
使用非常简单：只需在Gemini Enterprise Agent Platform中输入提示词，例如“生成一张未来派宇宙飞船悬停在华盛顿广场拱门前的图像”，然后在设置中启用基于谷歌地图图像的锚定功能。几秒钟内，你就能用一张准确的图像来构思你的创意愿景，甚至可以使用Veo为场景制作动画。
从航空和卫星图像中解锁新的洞察
目前，为了更好地理解景观和城市的变化，数据分析师和城市规划者需要手动查看数千张卫星图像。为了帮助他们更轻松地应对这一挑战，谷歌将在未来几周内为Google Earth AI添加新的“航空和卫星洞察”功能。
现在，用户可以在Google Cloud的BigQuery中自动分析这些图像，从而将需要数周手动查看图像的工作缩短至仅需几分钟。例如，一座城市将能够使用这些数据集来监控住宅区内活跃的建筑工地位置，让规划者能够准确分配新道路和电力线路的资源。
借助航空和卫星洞察，企业可以快速从图像中提取有用的信息，例如新的建筑工地。
通过Earth AI获得更快速的图像洞察
除了新的数据集之外，谷歌同时推出了两款全新的Earth AI图像模型，并已在Google Cloud的Model Garden中提供实验版。相关模型已经经过训练，可以识别图像中的特定对象，例如桥梁、道路和电力线。这意味着企业在开发自己的产品时，不再需要花费数月时间从头训练和构建AI。
例如，在遭遇强风暴后，救援团队需要清晰的受灾情况图像来帮助社区重建。领先的空间智能公司 Vantor 在其 Sentry 应用中使用这些模型，将原始卫星图像转化为可操作的洞察——帮助组织快速发现被冲毁的道路、清理废墟并优先安排长期修复工作。
谷歌表示，上述AI更新为企业、数据分析师和城市规划者解锁了全新的可能性。无论你是在可视化一个创意概念、规划新开发项目，还是管理灾难响应，所述新图像工具都能帮助你更智能、更快速地工作。
