广东
为 落实自然资源部关于自然资源数字化治理能力提升 专项 行动部署 要求，推动测绘地理信息事业高质量发展，近日，黑龙江测绘地理信息局完成 DeepSeek R1大模型本地化部署，并开展创新应用。在已有自研的遥感大模型基础上，遥感、语言大模型“双轮驱动”，打造测绘地理信息知识化、智能化服务新质生产力。
抢前抓早，构建本地化大模型全链条引擎
随着DeepSeek大模型应用端的广泛部署，黑龙江测绘地理信息局在春节复工后第一时间组织局属单位 自然资源部黑龙江基础地理信息中心（以下简称“地信中心”） 开展DeepSeek大模型本地化部署与实践。依托黑龙江省“数字政府”地理空间大数据中心高性能软硬件资源，迅速完成DeepSeek大模型本地化部署，构建了基于RAG（本地检索增强）技术的本地知识库和Agent智能体应用环境，形成了本地化大模型全链条应用服务能力，为行业管理智能化服务、地理信息开发应用、时空大数据分析挖掘等场景提供了智慧大脑和新质内核。
探索实践，开展多场景业务赋能
基于DeepSeek+RAG+Agent本地化大模型全链条应用服务能力，地信中心以时空大数据为基石，以实际业务场景为载体，开展了系列应用探索。一是行业管理智能问答，利用Embedding嵌入模型，实现测绘地理信息管理法律法规和标准规范的向量化解析，构建本地测绘地理信息行业管理知识库，面向公众咨询和事项办理提供智能化服务；二是提升数据生产自动化水平，基于Agnet智能体技术，编排自动化数据清洗、处理、转换、制图工作流，有效提高数据生产工作效率；三是提供应用服务知识供给，基于DeepSeek大模型的语义理解和推理能力，在行业地理信息应用服务系统开发建设中，快速理解用户需求，驱动定制化分析模型提供地理分析知识。
持续发力，拓展大模型内涵和外延
DeepSeek大模型本地化部署与创新应用需要不断地探索实践，既要在本地模型调优、本地知识库扩充、分析推理精准度提升等方面持续深入积累，也要在不同业务场景、Agent智能体构建等方面持续拓展应用。随着测绘地理信息与DeepSeek等大模型的的深度融合，将为测绘地理信息事业发展和技术注入更强劲的动力。
未来，我局将进一步加大测绘地理信息智能化技术能力提升的部署与投入，持续开展人工智能在测绘生产、遥感智能解译、时空大数据分析挖掘、行业赋能等领域的应用实践，积极探索测绘地理信息转型升级，为自然资源管理和经济社会发展提供高质量服务与支撑。
文 章部分内 容 来源 黑龙江测绘地理信息局
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