中篇 | 從國土空間AIGC應用實踐到“AI+城市空間與未來”：思想接力，共赴空間智能新篇章

承接上篇的范式理論，本篇聚焦場景破局。武漢大學副教授張覓、上海圖源素數字科技有限公司總裁程洋、廣東國地科技股份有限公司聯席總裁張鴻輝三位專家，結合各自領域的豐富案例，生動展示了AIGC如何精準響應現實挑戰，推動治理能力實現跨越式提升。

張覓

武漢大學遙感信息工程學院副教授，主要從事深度學習框架與模式設計、計算機視覺與模式識別、遙感影像解譯方法研究。

從遙感深度學習框架到大模型與智能體

張覓從理論研究和國產化形勢要求出發，探討了當前國產遙感面臨的外部軟件/工具高度依賴、多模態知識融合不足、國產化替代難、人機協同機制待完善、任務定制化能力有限等問題；介紹了自2021年起，研究團隊構建國產化遙感智能處理框架，形成“底層-框架-應用”的全鏈條技術體系，旨在突破技術封鎖并解決遙感領域特有的計算范式問題。

其研究主要介紹了開發構建的珞珈?靈感大模型平臺的關鍵技術攻關和應用實踐，主要包含幾個方面：一是構建自主開源的框架軟件LuojiaNET與大規模樣本庫,具有處理大數據的國產化能力，支持多元數據的自動擴展與管理，避免技術“卡脖子”；二是構建珞珈靈感大模型，模型參數量達到28億，通過采用“人在閉環”模式下，全面引入人機協同方法，突破“預訓練-下游任務遷移”和跨模態對齊難點，高精度高效率實現目標檢測、場景分類、地物分類等能力；三是研發國產化適配和優化技術，與華為昇騰合作，構建大模型并行計算應用框架，實現從單機到集群的擴展，和國產化機器的自動適配。

張覓以廣東省政務服務創新案例一站式自然資源“AI+遙感”智能識別在線服務為例，詳細展示了珞珈?靈感大模型應用成果。在地方自然資源監測平臺建設中，通過提供智能識別服務，實現耕地破壞監測、違章建筑識別等業務自動化，準確率超90%。在視覺智能體案例中，表示基于圖像自主決策的智能體（如道路要素提取），通過連接性預測與動態規劃替代傳統語言驅動范式，實現端到端地理要素提取。他表示，強化學習等技術是人機協同和“圖像驅動”自主決策的關鍵。

張教授最后表示，一是加速國產化底座和開源規范標準的建設，是實現技術自主可控的重要路徑；二是未來AI的應用不是替代人，如何通過人機協作增強AI的能力，推動AI的應用；三是加強跨學科的探索，大模型深度融合領域知識將是AIGC能賦能自然資源管理的途徑。

程洋

上海圖源素數字科技有限公司創始人、總裁，專注于計算機技術、3S技術在規劃和自然資源領域的應用和實踐。

人工智能賦能規劃引領的國土空間治理實踐探索

程洋從國家政策要求出發，結合美麗中國建設和智慧城市發展目標，圍繞智能技術、智能規劃、智能實施三個方面，深入探討了在國土空間治理體系新要求、新需求、新機遇背景下，如何通過人工智能、大數據、知識圖譜等新興技術，構建“智能體+雙引擎”的國土空間治理新范式的企業實踐。他指出，通過空間治理智能化的深入應用，有望推動國土空間規劃從傳統的“靜態藍圖”走向“動態智慧”的數字化轉型，實現高質量發展與高水平保護的有機統一。

“智能體+雙引擎”立足于自然資源和規劃管理的“空間”特性，充分結合GIS的感知與空間計算能力，大模型的語義理解、自主學習與智能推理能力，知識圖譜的連接和融合能力，形成面向自然資源和規劃管理行業的“智慧大腦”。其特性主要包括三個方面：交互融合的智能增強，從GUI到NUI，改變用戶的交互方式，讓對話成為第一生產力，降低GIS的專業性壁壘；數據動能的智能加速，通過海量信息的提取、融合、學習，加速釋放數據要素的強勁動能；知識驅動的智能進化，通過領域知識的訓練，提升行業任務的執行能力。

程洋詳細介紹了空間智能體在知識問答、空間查詢、智能審查、智能監測評估、生成設計等方面的實踐案例，生動展示了AIGC賦能國土空間治理的前沿突破、創新應用與發展潛力。他重點以用地空間全息診斷及公服效能深度問診為例，介紹了人工智能在動態感知評估城市生命體征方面的具體實踐。用地空間全息診斷，通過規劃導航、用地圖譜、空間CT、活力診斷、AI處方五個環節，對用地結構、空置率、職居匹配度等進行多維度動態評估，輔助土地集約利用；公服效能深度問診，通過病灶定位、空間把脈、靶向治療三個環節，實時分析教育、醫療等設施覆蓋情況，預警設施供需失衡風險，優化資源配置。

最后，他表示，人工智能技術是破解國土空間治理數據量大、專業性強、動態性高等難題的關鍵。但需要把握三個關鍵：一是領域知識及業務流程復雜，大模型需具備專業性；二是領域強調決策邏輯嚴謹透明，大模型需確保可信度；三是領域涉及高價值數據和場景，大模型需確保安全性。未來應繼續深化"智能體+雙引擎"模式的應用探索，推動空間治理向更智能、更精準的方向發展。

張鴻輝

廣東國地科技股份有限公司聯席總裁，長期從事智慧國土空間規劃、地理空間智能相關產學研一體化研究與實踐工作。

基于AIGC的國土空間智能規劃研究探索與實踐

張鴻輝總裁從大模型發展脈絡出發，剖析了當前大模型在行業落地的業務挑戰和技術瓶頸，提出了涵蓋模型、原子能力、應用框架、功能應用四層架構的總體框架，并結合大量實踐案例，系統呈現了AIGC在空間智能和政務應用方面的前沿探索與實踐。他表示，在通用大模型上，通過注入專業知識和數據進行再學習，建立垂直大模型為地理空間領域帶來新思路、新方法，將重構“一張圖”生態，有效推動國土空間規劃的智能化轉型。

GeoAI垂直大模型在行業的落地重點在于行業知識庫的構建和行業大模型的構建兩個方面。通過行業知識獲取、文本知識庫構建、空間知識庫構建三個環節，形成權威的行業知識庫；通過專業微調+知識應用，構建行業大模型，利用空間問答統計和工具鏈分析，支撐GeoAI垂直大模型的智能化應用，為多類型主題打造智能化的“專業管家”，打造“知識驅動+數據驅動”的雙引擎智能底座，提升空間治理的專業性、準確性與響應速度。

張鴻輝詳細展示了面向設計院、高校、政府機構不同主題的應用實踐。面向設計院，推出AI賦能的規劃方案快速生成、智能強排、效果圖生成等全流程設計輔助工具；面向高校和研究機構，推出AI驅動的從數據處理到指標分析的智能空間分析工具；為政府機構開發AI+審批、AI+監測應用，實現政策法規智能推薦、多源數據交叉核驗、技術方案精準解讀等功能，驅動政務服務智能變革。他以AI低空情景模擬與碰撞檢測、AI低空航線規劃為例，介紹了AI+TIM賦能浙江低空經濟的具體實踐。

張鴻輝指出，AIGC為國土空間智能規劃提供了新范式，但仍需理性看待其技術邊界，他提出：一是堅持“垂直深耕”，通用模型需經專業數據和知識注入才能滿足行業需求；二是建立“人機協同”機制，當前技術仍應以輔助決策為主；三是警惕“技術萬能論”，需正視數據質量、算力約束和模型幻覺等技術邊界。未來應重點突破多模態融合、小樣本學習和邊緣計算等方向，推動智能規劃從單點突破走向體系化應用。

他表示，AIGC為國土空間智能規劃提供了新范式，但仍需理性看待其邊界與挑戰。他提出三點核心觀點：一是大模型的價值在于高效率的數據整合與推理分析；二是強化人機協同治理模式；三是警惕“技術萬能論”和“全自動化”的泡沫，推動“大小模型”融合，深化全周期應用賦能。

張覓、程洋、張鴻輝三位專家從技術發展與行業實踐角度出發，分享了AIGC技術的落地實踐。專家們一致認為，AIGC正成為推動企業轉型的核心驅動力，但在業務場景選擇、數據訓練反饋、數據安全與技術倫理等方面，仍需保持專業耐心和可持續能力。

技術的前行永遠伴隨著挑戰與反思。在完結篇（下篇：遠見思辨） 中，我們將直面數據倫理、算法公平與未來人才等深層議題。

來源：武漢市自然資源和規劃信息中心

執筆：李庚勤 付饒

編輯：胡慧 趙卉

校對：姚峰 萬敏

審核：熊偉

中國城市規劃協會

我國城鄉規劃工作的非營利性行業組織。致力于制定城市規劃執業規則、推廣規劃相關行業標準、搭建行業研究交流平臺。