大會前沿對話現場

人工智能（AI）大模型實現了大數據的快速分析和挖掘，并展現出前所未有的理解與創(chuàng)造能力。大模型如何賦能地理空間數據高效采集、處理、分析，地學大模型又如何賦能國土空間科學定策、決策和施策？

6月27日，在似火的驕陽中，2023地理信息軟件技術大會在北京國家會議中心拉開帷幕，容納3000人的主會場座無虛席，來自政府機構、科研院所、高等院校、企業(yè)的代表圍繞“空間智能 因融至慧”展開了一場頭腦風暴。與會專家在解析空間智能技術內涵的同時，探究人工智能大模型時代，地理空間智能面臨的機遇和挑戰(zhàn)。

融合：人工智能讓地理空間更智能

當前，我國正處在數字化轉型的關鍵期。中國測繪學會理事長宋超智在大會致辭中表示，3S技術與人工智能、大數據、物聯網等技術的進一步深度融合，讓地理智慧走向空間智能，更加高效地從海量數據中發(fā)現深層次的有價值的信息，達成最佳策略提供決策支撐。他認為，人工智能技術與測繪關系最為密切。未來，測繪對于人工智能技術的依賴或將進一步加深。

談及與人工智能的融合，自然資源部地理信息系統技術創(chuàng)新中心主任、超圖軟件集團董事長宋關福表示，將人工智能技術用到GIS數據生產、管理、分析等方面，進一步提升了GIS的智能化水平。超圖軟件集團作為GIS領域的龍頭企業(yè)，早在5年前就開始了人工智能與GIS的融合研究。新發(fā)布的SuperMap GIS 2023，更是具有了遙感GIS一體化、軟件跨平臺化、處理智能化、計算高性能的特點。

人工智能GIS是超圖軟件集團研發(fā)的SuperMap GIS的五大技術體系之一，在服務端增強影像智能解譯能力，在桌面端增強視頻AI能力，在組件端支持遙感影像智能解譯模型訓練、推理、評估等功能，在移動端支持AI目標檢測與分類。“融合AI技術，尤其是AI大模型，我們的目的是進一步創(chuàng)新和提升空間智能的能力。雖然目前還沒有達到通用人工智能AGI水平，但我們今后會不斷投入，積極擁抱新技術，并不斷融合創(chuàng)新?！彼侮P福告訴記者。

超圖軟件集團首席品牌官劉宏愷介紹，超圖研究院除了軟件公司常設的研發(fā)部門、質控部門，還特別在上游設立了一個前瞻性探索機構——未來GIS實驗室。在AI大模型方面，超圖研究院的未來GIS實驗室也在進行緊密跟蹤和技術落地探索，在包括AI大模型遙感語義分割、生成式AI、類GPT知識問答等方面都在積極開展技術探索。“我們相信AI技術作為空間智能的重要驅動力，未來在地理空間領域的數據處理、管理、分析以及可視化等各領域都會發(fā)揮重要價值。”

賦能：人工智能助推空間數據快速處理分析

算法、算力和數據被認為是人工智能發(fā)展的三駕馬車。當前，人工智能技術快速發(fā)展，數據不斷豐富，算力不斷增強。在算法層面，大模型的出現，賦能地理空間數據采集、處理和分析，這也為自然資源管理工作向智能化轉變提供了抓手。

在自然資源部信息中心學術委員會主任李曉波看來，以大模型為支撐的人工智能技術，對提高自然資源信息化、推進智慧國土建設能發(fā)揮多方面的作用。比如為非結構化數據的管理和應用提供了很好的技術手段；通過模型對空間數據進行深度分析，從而為決策者提供服務；依靠大模型對遙感影像、視頻數據進行快速處理、分析，從而實現對自然資源實時調查監(jiān)測和國土空間用途管制?！岸@些方面，正是原來我們工作中的薄弱環(huán)節(jié)。”他表示，希望能構建起一個自然資源行業(yè)大模型，從數據采集到數據處理、分析和應用都能全面賦能，從而整體提升自然資源管理工作的數字化水平。

衛(wèi)星遙感影像處理能不能乘上AI的東風，實現自動化、智能化的處理？武漢大學遙感信息工程學院院長張永軍在大會上所作的《AI+遙感融合的多模態(tài)衛(wèi)星影像幾何語義一體化智能處理》報告給出了肯定的回答。他介紹了研究團隊采用人工智能輔助技術處理遙感影像取得的相關關鍵技術的突破，并表示在智能化的測繪時代，大模型、知識圖譜等人工智能技術，將在遙感影像處理中發(fā)揮更大的支撐作用。

挑戰(zhàn)：地理空間異質性制約了大模型泛化性

如今常見的AI大模型有具備超強語言理解能力及對話生成、文學創(chuàng)作等能力的自然語言處理大模型，比如ChatGPT、百度文心一言；還有可廣泛應用于對海量商品圖片進行識別的CV計算機視覺大模型；跨模態(tài)大模型，則可實現橫跨文字、圖像等多模態(tài)數據的搜索，以及用文本生成圖像和視頻；科學計算大模型，可以幫助科學家更高效地從海量數據中發(fā)現規(guī)律，大幅提高科研效率。

不斷創(chuàng)新的大模型，表現出越來越強大的涌現能力。這為地理空間智能帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)？

在本屆大會特設的“前沿對話”環(huán)節(jié)，國際歐亞科學院院士、南京大學教授李滿春，中國工程院院士、深圳大學智慧城市研究院院長郭仁忠，中國國土勘測規(guī)劃院院長馮文利，武漢大學遙感信息工程學院院長張永軍，美國威斯康星大學長聘副教授、國際華人地理信息科學協會理事會主席高松，阿里云智能副總裁曾震宇，超圖軟件集團創(chuàng)始人、歐亞系統科學研究會理事長鐘耳順，就此展開熱烈探討。

專家們紛紛表達了對未來將多模態(tài)、多元的地理空間大數據更好地融合起來進行訓練的期待。馮文利提出，當前針對實現精準和高效的國土空間管控，不僅需要對空間數據的快速處理，還需要精準分析，希望能借助人工智能技術，實現以人工智能為主、實地調查為輔的工作模式的轉型。

但是由于地理現象在空間上異質性，地學大模型的泛化能力和遷移能力面臨挑戰(zhàn)。

高松解釋說，在一個區(qū)域特定時段訓練的模型，被遷移到世界上另外的一個區(qū)域和新的時間階段，現有的研究結果發(fā)現，一般來說具有地理空間相似性的區(qū)域的模型表現是比較好的，但是如果其環(huán)境影響因子不相似，其表現就比較差。如果用海量的，比如說全球尺度的數據訓練的地學空間大模型，也許才能解決空間異質性的問題。

鐘耳順指出，盡管人工智能對語言、圖像等的識別非常成功，但對于識別構成復雜、非線性的地理信息，構建大模型還面臨巨大挑戰(zhàn)。郭仁忠院士認為，這需要兩個領域的專家相向而行，進一步深化地理信息和人工智能領域等知識的深度融合。

面向未來，要真正實現融合人工智能的地理空間智能，注定還有很長的一段路要走。但相信隨著人工智能技術的發(fā)展，地理信息產業(yè)將擁有更堅實的技術底座、更便捷的開發(fā)工具。我們共同期待步入地理空間智能時代的那一天，共享地理空間智能帶來的美好生活。

（來源：i自然全媒體、作者：高慧麗）