时间、空间以及光等所有现象都是以观测者为中心，在空间上以光速向外拓展，在时间上不断延伸。
时间、空间以及光等所有现象只是相对于观测者而言的现象，这些现象的变化也只是相对于观测者之前的状态而言的变化。
比如，观测者的时间尺度所发生的改变，只是相对于观测者在改变前的状态而言的改变，与其它参考系的运动状态无关。
从佛学原理对相对论的解说，可能会使人误解时间、空间等概念与分别识是线性相关的。
其实时空的确与分别识紧密相关，但不一定是线性相关，在一定的分别识层次，时空概念将完全不同于我们所感知到的这个现象世界，而这些都不是任何科学或逻辑思维可以推测的，只有我们亲自去实证佛的理论，了悟宇宙一切实相后，才可能明了这一切。
当然这一切都是后话。
在互联网大会上面，叶新晨也是讲了一些关于他们公司的理念创新还有目前要做的东西，那就是关于空间数据，毕竟不论是手机管家还是其他的，都需要应用到空间数据，毕竟，目前的互联网通通都是需要互联网这个大数据。
“各位领导，各位来宾，大家下午好。非常荣幸有机会汇报我们在空间数据中台上面做的一些工作，以及如何助力自然资源的数字化转型。
我们都知道，自然资源行业对信息化建设是非常重视的。基于通用的gis技术，自然资源行业建设了很多业务系统，如土地、规划、建设等多个方面的系统。这些系统在满足各自业务领域内的工作固然很好，但也形成了一个个的孤岛，也就是所谓的烟囱。
但是为了能够打通烟囱，整合信息和方便共享，自然资源行业多年前开始就做了很多工作，建设了一张图、共享平台、时空云平台，以及近年来的国土空间基础信息平台等信息化整合系统。
这些系统固然在一定程度上解决了数据汇总和共享的问题，也从现在看来，也面临不少挑战。
首先，它是一个固化系统，即是面向特定数据的，系统一开始的建设目标就圈定了数据的范围，不能很好地适应未来增加的数据类型。功能方面也是如此，不能满足快速动态变化的业务需求。如果要变化，则需要开发二期，成本投入巨大。
其次，它的数据治理过程不可见。一般是采用线下的工具开展，虽然也会有纸面的数据标准，但并没有固化到系统中，业务人员也很难参与进来，严重依赖于具体技术人员的能力。
可能这波人干得不错，但是另一方面，要知道换一波人问题就出来了。因为业主单位很难管控。还有就是缺乏数据血缘追溯的能力，出了问题也难以快速定位问题的根源所在。
最后，就是这些系统侧重于数据的共享，在数据资产的角度考虑不足。
这里其实也是包括两点，一个是数据融合不够，没有贯穿起来，也就没有发挥出数据更大的价值；再就是没有站在资产运营的完整链路去促进数据资产的利用和增值。
我们回过头来看，为什么会存在上述的问题，其实从根源上讲，我们已经面临一个数字化转型或者是数字化改革的要求，但我们仍然用原来信息化建设的思路来做这些事情，存在这些问题也就不奇怪了。也就是说，我们在用信息化的手段，来试图解决数字化时代的要求。
现在已经是从IT时代发展到了DT时代。IT时代是以系统建设为中心，完成了业务的数据化，也就是能把业务产生的数据存储下来，方便检查检索。而DT时代的要求是以数据为中心来促进业务，实现数字化的转型，这两者是思维方式上的转变。
我们可以把数字化转型总结为四大要素。
首先是要全量数据的汇总，既包括原有业务系统的数据，也包括新增加的IoT设备的数据。
其次需要基于统一的数据标准和数据模型来治理数据，这样才能把控好数据质量，同时实现数据血缘的追溯。
再就是要面向业务来做数据开发，业务人员要能参与进来，要支持拖拉拽这样可视化、低代码的开发方式。
最后是要促进数据发挥更大的作用，把数据转变为资产，实现数字资产的不断增值。
面对数字化转型的要求，原有基于信息化思路建设的系统是明显不能满足需要的。空间数据中台就应运而生了。空间数据中台横向拉通不同业务系统中的数据，通过数据融合来发挥更大的价值，实现空间领域的数字化转型。
空间数据中台到底是什么呢？首先它是空间能力和数据中台两者的有机结合。阿里的数据中台是非常成功的，有非常丰富的经验，这几年也开始投入到空间能力的建设中。
把这两者结合在一起，就能够实现对于空间数据的接入、标准、质量、建模、开发、服务、资产等全链路、一站式的Web开发平台，也是空间领域数字化转型的技术平台。
这么说还是有点抽象，我们从另一个角度来看看空间数据中台不是什么——
首先空间数据中台不是gis基础软件（gis引擎），但会用到gis引擎；另外也不是空间数据库，但肯定会用到空间数据库；还不是空间大数据平台，不是hadoop、spark，但可以基于空间大数据平台来做分布式的存储和计算；空间数据中台不是，也不会取代各类空间相关的业务系统，但能汇聚业务系统的数据，并使之增值，再提供给业务系统使用。
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