中篇 | 从国土空间AIGC应用实践到“AI+城市空间与未来”：思想接力，共赴空间智能新篇章

承接上篇的范式理论，本篇聚焦场景破局。武汉大学副教授张觅、上海图源素数字科技有限公司总裁程洋、广东国地科技股份有限公司联席总裁张鸿辉三位专家，结合各自领域的丰富案例，生动展示了AIGC如何精准响应现实挑战，推动治理能力实现跨越式提升。

张觅

武汉大学遥感信息工程学院副教授，主要从事深度学习框架与模式设计、计算机视觉与模式识别、遥感影像解译方法研究。

从遥感深度学习框架到大模型与智能体

张觅从理论研究和国产化形势要求出发，探讨了当前国产遥感面临的外部软件/工具高度依赖、多模态知识融合不足、国产化替代难、人机协同机制待完善、任务定制化能力有限等问题；介绍了自2021年起，研究团队构建国产化遥感智能处理框架，形成“底层-框架-应用”的全链条技术体系，旨在突破技术封锁并解决遥感领域特有的计算范式问题。

其研究主要介绍了开发构建的珞珈•灵感大模型平台的关键技术攻关和应用实践，主要包含几个方面：一是构建自主开源的框架软件LuojiaNET与大规模样本库,具有处理大数据的国产化能力，支持多元数据的自动扩展与管理，避免技术“卡脖子”；二是构建珞珈灵感大模型，模型参数量达到28亿，通过采用“人在闭环”模式下，全面引入人机协同方法，突破“预训练-下游任务迁移”和跨模态对齐难点，高精度高效率实现目标检测、场景分类、地物分类等能力；三是研发国产化适配和优化技术，与华为昇腾合作，构建大模型并行计算应用框架，实现从单机到集群的扩展，和国产化机器的自动适配。

张觅以广东省政务服务创新案例一站式自然资源“AI+遥感”智能识别在线服务为例，详细展示了珞珈•灵感大模型应用成果。在地方自然资源监测平台建设中，通过提供智能识别服务，实现耕地破坏监测、违章建筑识别等业务自动化，准确率超90%。在视觉智能体案例中，表示基于图像自主决策的智能体（如道路要素提取），通过连接性预测与动态规划替代传统语言驱动范式，实现端到端地理要素提取。他表示，强化学习等技术是人机协同和“图像驱动”自主决策的关键。

张教授最后表示，一是加速国产化底座和开源规范标准的建设，是实现技术自主可控的重要路径；二是未来AI的应用不是替代人，如何通过人机协作增强AI的能力，推动AI的应用；三是加强跨学科的探索，大模型深度融合领域知识将是AIGC能赋能自然资源管理的途径。

程洋

上海图源素数字科技有限公司创始人、总裁，专注于计算机技术、3S技术在规划和自然资源领域的应用和实践。

人工智能赋能规划引领的国土空间治理实践探索

程洋从国家政策要求出发，结合美丽中国建设和智慧城市发展目标，围绕智能技术、智能规划、智能实施三个方面，深入探讨了在国土空间治理体系新要求、新需求、新机遇背景下，如何通过人工智能、大数据、知识图谱等新兴技术，构建“智能体+双引擎”的国土空间治理新范式的企业实践。他指出，通过空间治理智能化的深入应用，有望推动国土空间规划从传统的“静态蓝图”走向“动态智慧”的数字化转型，实现高质量发展与高水平保护的有机统一。

“智能体+双引擎”立足于自然资源和规划管理的“空间”特性，充分结合GIS的感知与空间计算能力，大模型的语义理解、自主学习与智能推理能力，知识图谱的连接和融合能力，形成面向自然资源和规划管理行业的“智慧大脑”。其特性主要包括三个方面：交互融合的智能增强，从GUI到NUI，改变用户的交互方式，让对话成为第一生产力，降低GIS的专业性壁垒；数据动能的智能加速，通过海量信息的提取、融合、学习，加速释放数据要素的强劲动能；知识驱动的智能进化，通过领域知识的训练，提升行业任务的执行能力。

程洋详细介绍了空间智能体在知识问答、空间查询、智能审查、智能监测评估、生成设计等方面的实践案例，生动展示了AIGC赋能国土空间治理的前沿突破、创新应用与发展潜力。他重点以用地空间全息诊断及公服效能深度问诊为例，介绍了人工智能在动态感知评估城市生命体征方面的具体实践。用地空间全息诊断，通过规划导航、用地图谱、空间CT、活力诊断、AI处方五个环节，对用地结构、空置率、职居匹配度等进行多维度动态评估，辅助土地集约利用；公服效能深度问诊，通过病灶定位、空间把脉、靶向治疗三个环节，实时分析教育、医疗等设施覆盖情况，预警设施供需失衡风险，优化资源配置。

最后，他表示，人工智能技术是破解国土空间治理数据量大、专业性强、动态性高等难题的关键。但需要把握三个关键：一是领域知识及业务流程复杂，大模型需具备专业性；二是领域强调决策逻辑严谨透明，大模型需确保可信度；三是领域涉及高价值数据和场景，大模型需确保安全性。未来应继续深化"智能体+双引擎"模式的应用探索，推动空间治理向更智能、更精准的方向发展。

张鸿辉

广东国地科技股份有限公司联席总裁，长期从事智慧国土空间规划、地理空间智能相关产学研一体化研究与实践工作。

基于AIGC的国土空间智能规划研究探索与实践

张鸿辉总裁从大模型发展脉络出发，剖析了当前大模型在行业落地的业务挑战和技术瓶颈，提出了涵盖模型、原子能力、应用框架、功能应用四层架构的总体框架，并结合大量实践案例，系统呈现了AIGC在空间智能和政务应用方面的前沿探索与实践。他表示，在通用大模型上，通过注入专业知识和数据进行再学习，建立垂直大模型为地理空间领域带来新思路、新方法，将重构“一张图”生态，有效推动国土空间规划的智能化转型。

GeoAI垂直大模型在行业的落地重点在于行业知识库的构建和行业大模型的构建两个方面。通过行业知识获取、文本知识库构建、空间知识库构建三个环节，形成权威的行业知识库；通过专业微调+知识应用，构建行业大模型，利用空间问答统计和工具链分析，支撑GeoAI垂直大模型的智能化应用，为多类型主题打造智能化的“专业管家”，打造“知识驱动+数据驱动”的双引擎智能底座，提升空间治理的专业性、准确性与响应速度。

张鸿辉详细展示了面向设计院、高校、政府机构不同主题的应用实践。面向设计院，推出AI赋能的规划方案快速生成、智能强排、效果图生成等全流程设计辅助工具；面向高校和研究机构，推出AI驱动的从数据处理到指标分析的智能空间分析工具；为政府机构开发AI+审批、AI+监测应用，实现政策法规智能推荐、多源数据交叉核验、技术方案精准解读等功能，驱动政务服务智能变革。他以AI低空情景模拟与碰撞检测、AI低空航线规划为例，介绍了AI+TIM赋能浙江低空经济的具体实践。

张鸿辉指出，AIGC为国土空间智能规划提供了新范式，但仍需理性看待其技术边界，他提出：一是坚持“垂直深耕”，通用模型需经专业数据和知识注入才能满足行业需求；二是建立“人机协同”机制，当前技术仍应以辅助决策为主；三是警惕“技术万能论”，需正视数据质量、算力约束和模型幻觉等技术边界。未来应重点突破多模态融合、小样本学习和边缘计算等方向，推动智能规划从单点突破走向体系化应用。

他表示，AIGC为国土空间智能规划提供了新范式，但仍需理性看待其边界与挑战。他提出三点核心观点：一是大模型的价值在于高效率的数据整合与推理分析；二是强化人机协同治理模式；三是警惕“技术万能论”和“全自动化”的泡沫，推动“大小模型”融合，深化全周期应用赋能。

张觅、程洋、张鸿辉三位专家从技术发展与行业实践角度出发，分享了AIGC技术的落地实践。专家们一致认为，AIGC正成为推动企业转型的核心驱动力，但在业务场景选择、数据训练反馈、数据安全与技术伦理等方面，仍需保持专业耐心和可持续能力。

技术的前行永远伴随着挑战与反思。在完结篇（下篇：远见思辨） 中，我们将直面数据伦理、算法公平与未来人才等深层议题。

来源：武汉市自然资源和规划信息中心

执笔：李庚勤 付饶

编辑：胡慧 赵卉

校对：姚峰 万敏

审核：熊伟

中国城市规划协会

我国城乡规划工作的非营利性行业组织。致力于制定城市规划执业规则、推广规划相关行业标准、搭建行业研究交流平台。