P1人工智能背景下的智慧規(guī)劃建設(shè)實踐與思考P2PART.01背 景三個驅(qū)動工作進展問題瓶頸PART.02研究方向數(shù)字化場景建設(shè)數(shù)據(jù)治理平臺能力建設(shè)智能化水平提升PART.03實 踐人口大數(shù)據(jù)校核效果圖智能生成文本智能分析規(guī)劃體檢評估規(guī)劃編制輔助PART.04思考目 錄背 景P3P3011.1三個驅(qū)動：政策驅(qū)動2019年7月24日

中央全面深化改革委員會第九次會議P4?

統(tǒng)一底圖、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一平臺。2023年7月17日至18日

全國生態(tài)環(huán)境保護大會深化人工智能等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建美麗中國數(shù)字化治理體系，建設(shè)綠色智慧的數(shù)字生態(tài)文明。2024年《關(guān)于深化智慧城市發(fā)展 推進城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》增強城市地理信息公共服務(wù)能力，加快提升國土空間基礎(chǔ)信息平臺智能化水平，建設(shè)國土空間規(guī)劃實施監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，支撐自然資源和國土空間規(guī)劃分析決策。2025年4月25日

中共中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)習(xí)近平總書記強調(diào)，堅持自立自強，突出應(yīng)用導(dǎo)向，推動人工智能健康有序發(fā)展。習(xí)近平總書記指出，人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式。要正視差距、加倍努力，全面推進人工智能科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和賦能應(yīng)用，完善人工智能監(jiān)管體制機制，牢牢掌握人工智能發(fā)展和治理主動權(quán)。1.1三個驅(qū)動：業(yè)務(wù)驅(qū)動《中共中央國務(wù)院關(guān)于建立國土空間規(guī)劃體系并監(jiān)督實施的若干意見》依托國土空間基礎(chǔ)信息平臺，建立健全國土空間規(guī)劃動態(tài)監(jiān)測評估預(yù)警和實施監(jiān)管機制。以國土空間基礎(chǔ)信息平臺為底板，結(jié)合各級各類國土空間規(guī)劃編制，同步完成縣級以上國土空間基礎(chǔ)信息平臺建設(shè)，逐步形成全國國土空間規(guī)劃“一張圖”，推進政府部門之間的數(shù)據(jù)共享以及政府與社會之間的信息交互?！度珖鴩量臻g規(guī)劃綱要（2021-2035年）》建設(shè)數(shù)字國土，提升國土空間治理現(xiàn)代化能力。建設(shè)國土空間基礎(chǔ)信息平臺和國土空間規(guī)劃“一張圖”，實施國土空間開發(fā)保護全生命周期管理，建設(shè)全國國土空間規(guī)劃實施監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，加強對重要控制線、重大戰(zhàn)略區(qū)域、重點城市監(jiān)測預(yù)警。建設(shè)自然、人文和信息相融合的數(shù)字國土?！度珖鴩量臻g規(guī)劃實施監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)建設(shè)工作方案（2023-2027年）》建立智慧國土空間規(guī)劃模型體系。運用通用人工智能等新技術(shù)發(fā)展成果，加大相關(guān)的新模型新算法研發(fā)應(yīng)用力度，建設(shè)國土空間規(guī)劃專業(yè)大模型。P5P61.1三個驅(qū)動：技術(shù)驅(qū)動人工智能快速發(fā)展，深刻改變著人類的生產(chǎn)和生活方式，也讓規(guī)劃行業(yè)產(chǎn)生了深刻變革AI大模型的突破正從底層架構(gòu)創(chuàng)新向跨學(xué)科應(yīng)用滲透演進，核心技術(shù)（如多模態(tài)、效率優(yōu)化）與垂直場景（如生物科學(xué)、機器人）的結(jié)合，正在重塑人類社會的知識獲取與生產(chǎn)力邊界。未來競爭將聚焦于可信度、實時交互能力與科學(xué)發(fā)現(xiàn)潛力三大方向。專家系統(tǒng)興起深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)的推動生成式AI理解能力生成能力推理能力語言理解語言翻譯交互對話情感共鳴……文本生成圖像生成視頻生成……邏輯推理因果推理常識推理……多模態(tài)融合能力復(fù)雜任務(wù)處理能力文生圖圖生文……多任務(wù)并行工具+模型……1.2工作進展統(tǒng)一規(guī)劃落實國家重大戰(zhàn)略全國省市縣總體規(guī)劃已基本批復(fù)完成，進入全面實施階段形成“1+N”的工作格局培育規(guī)劃新的支撐力量各地開展豐富規(guī)劃實踐統(tǒng)一底圖推進自然資源管理和國土空間規(guī)劃“一張圖”建設(shè)重點推進耕地保護、國土綠化等自然資源領(lǐng)域的專項規(guī)劃編制工作在“一張圖”基礎(chǔ)上研發(fā)搭建連通國家、省、市、縣4級的國土空間規(guī)劃實施監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)體

系（CSPON）依托“一張圖”，確定各行業(yè)項目選址、空間形態(tài)和用地規(guī)模統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布了兩輪規(guī)劃技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)三年行動計劃發(fā)布了2項國家標(biāo)準(zhǔn)和12項行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，正在推進8項國家標(biāo)準(zhǔn)、25項行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一平臺制定《自然資源數(shù)字化治理能力提升總體方案》完善統(tǒng)一管理與分布式運行體系平臺“數(shù)智化”升級提升協(xié)同共享能力構(gòu)建開放數(shù)字生態(tài)體系可感知、能學(xué)習(xí)、善治理、自適應(yīng)P71.3問題瓶頸01.業(yè)務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是最核心的問題?

司局、部局、部門、部省業(yè)務(wù)工作尚需進一步融合，業(yè)務(wù)需數(shù)智化轉(zhuǎn)型。02.“一張圖”?

地理底圖不一致、地類圖斑有沖突、規(guī)劃用途有交叉、多頭審批效率低。03.平臺?

網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通不夠、帶寬不足、信息化基礎(chǔ)設(shè)施分散建設(shè)統(tǒng)籌不夠，平臺統(tǒng)籌建設(shè)不夠，數(shù)據(jù)資源匯聚不全，信息系統(tǒng)多、業(yè)務(wù)支撐能力不足。04.智能化水平不足?

系統(tǒng)、模型、算法、場景建設(shè)等智能化水平不高。P8研究方向P9P9022研究方向?

AI賦能“一張圖”建設(shè)？自迭代數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)智能對齊智能應(yīng)用鏈接知識共享中樞智能流程引擎審批決策支持服務(wù)自然資源工作大局2025年自然資源重點工作?

AI賦能“四融合”？完整準(zhǔn)確全面領(lǐng)會把握“兩統(tǒng)一”P10職責(zé)要求建立專班機制，推動司局融合；強化統(tǒng)籌協(xié)同，推動部局融合；主動溝通協(xié)調(diào)，推動部門融合；換位思考、主動服務(wù)，推動部省融合。強力推動“一張圖”建設(shè)，構(gòu)建一張圖、一套數(shù)、一個平臺管理體系，以夯實底座、規(guī)劃上圖、管理上圖、應(yīng)用鏈接為重點組織建設(shè)，真正讓規(guī)劃活起來、把資源管起來、讓大家用起來。2.1數(shù)字化場景建設(shè)2.1.1以場景為核心的智慧規(guī)劃建設(shè)重點數(shù)字化場景P11AI賦智平臺 基礎(chǔ)平臺升級平臺互聯(lián)互通基礎(chǔ) 提升行動計劃“一張圖”

升級多元數(shù)據(jù)融合 數(shù)據(jù)知識圖譜構(gòu)建 資源2.1數(shù)字化場景建設(shè)2.1.2以業(yè)務(wù)為牽引，構(gòu)建數(shù)字化場景體系國土空間規(guī)劃業(yè)務(wù)體系規(guī)劃編制協(xié)同審批規(guī)劃實施規(guī)劃監(jiān)督基礎(chǔ)分析與評價三區(qū)三線劃定用地布局優(yōu)化規(guī)劃沖突檢測項目審批用途管制空間協(xié)調(diào)一致性審查規(guī)劃生成項目規(guī)劃調(diào)整輔助項目效益模擬定時監(jiān)測定期評估及時預(yù)警1.資源環(huán)境承載能力土地承載能力水資源承載能力生態(tài)承載能力能源和礦產(chǎn)資源承載能力4.三區(qū)三線耕地和永久基本農(nóng)田生態(tài)保護紅線城鎮(zhèn)開發(fā)邊界7.生態(tài)空間自然保護地體系生態(tài)系統(tǒng)完整性生態(tài)空間布局生態(tài)服務(wù)功能生態(tài)脆弱性10.海洋空間用海面積用島面積海洋產(chǎn)業(yè)資源利用情況3.區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展經(jīng)濟社會發(fā)展差距基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)通度基本公共服務(wù)均等化程度區(qū)域重大戰(zhàn)略落實情況6.農(nóng)業(yè)空間農(nóng)用地規(guī)模農(nóng)用地結(jié)構(gòu)農(nóng)業(yè)空間布局農(nóng)業(yè)資源利用效率農(nóng)村人居環(huán)境9.城市體檢評估城市戰(zhàn)略定位底線管控規(guī)模結(jié)構(gòu)空間布局支撐體系和實施保障12.重大工程重要戰(zhàn)略決策部署落實情況審批情況開工情況預(yù)警提醒2.國土空間開發(fā)利用國土開發(fā)人地關(guān)系用地結(jié)構(gòu)土地利用效率空間布局合理性建設(shè)用地潛力5.國土安全韌性糧食安全生態(tài)安全水資源安全能源和礦產(chǎn)資源安全防災(zāi)安全8.城鎮(zhèn)空間城鎮(zhèn)規(guī)模結(jié)構(gòu)城鎮(zhèn)布局形態(tài)城鎮(zhèn)功能網(wǎng)絡(luò)區(qū)域均衡11.歷史文化與自然景觀國家遺產(chǎn)保護空間體系風(fēng)景名勝資源旅游景區(qū)和旅游休閑度假地P122.1數(shù)字化場景建設(shè)2.1.3場景數(shù)字化實施路徑STEP

1業(yè)務(wù)分析與業(yè)務(wù)協(xié)同模型構(gòu)建業(yè)務(wù)分析戰(zhàn)略目標(biāo)、核心職能域業(yè)務(wù)體系與業(yè)務(wù)關(guān)系、業(yè)務(wù)活動分析業(yè)務(wù)協(xié)同模型用例分析和領(lǐng)域建模STEP

2數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)共享模型構(gòu)建數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)流向數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)脈絡(luò)數(shù)據(jù)共享模型分尺度、分層級的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型STEP

3關(guān)鍵技術(shù)識別與服務(wù)治理服務(wù)治理識別原子服務(wù)、構(gòu)建服務(wù)池服務(wù)維度拆分、微服務(wù)組裝關(guān)鍵技術(shù)識別關(guān)鍵技術(shù)清單，復(fù)用、研發(fā)計劃錨定業(yè)務(wù)場景數(shù)智化模型選型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型調(diào)優(yōu)平臺和應(yīng)用開發(fā)P132.2數(shù)據(jù)治理2.2.1“一張圖”升級①“一張圖”建設(shè)的工作目標(biāo)以夯實底座、規(guī)劃上圖、管理上圖、應(yīng)用鏈接為重點建設(shè)內(nèi)容，構(gòu)建一張圖、一套數(shù)、一個平臺管理體系，建成統(tǒng)一的國土空間基礎(chǔ)信息平臺，形成統(tǒng)一空間底座、工作底圖、1+N“多規(guī)合一”的“一張圖”，升級重構(gòu)應(yīng)用場景，真正讓規(guī)劃活起來，把資源管起來，讓大家用起來。P14P152.2數(shù)據(jù)治理2.2.1“一張圖”升級地理底圖數(shù)據(jù)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)林草生態(tài)綜合監(jiān)測植被覆蓋類型與國土調(diào)查地類對接林草濕荒調(diào)查監(jiān)測與國土變更調(diào)查密切銜接各類調(diào)查監(jiān)測數(shù)據(jù)入庫和匯聚數(shù)據(jù)地籍?dāng)?shù)據(jù)調(diào)查 產(chǎn)權(quán) 規(guī)劃數(shù)據(jù)國土空間用途管制數(shù)據(jù)用途管制執(zhí)法督察數(shù)據(jù)督察 災(zāi)害監(jiān)測各類災(zāi)害數(shù)據(jù) 庫建 監(jiān)測數(shù)據(jù) 設(shè) 規(guī)劃、

標(biāo)準(zhǔn) 設(shè) 專題資產(chǎn) 專項 修訂 ?

“

全 數(shù)據(jù)明確規(guī)則治理耕林草管理邊界矛盾處理規(guī)則陸海分界線、管理邊界及其管控規(guī)則庫建 總體地類認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)和年度變更調(diào)查規(guī)則耕地占補平衡空間、國土綠化適宜空間、林地草地管理邊界劃定和管理規(guī)則國土資源“一張圖”國土空間規(guī)劃“一張圖”自然資源“一張圖”②數(shù)據(jù)治理升級：從國土資源“一張圖”到自然資源管理和國土空間規(guī)劃“一張圖”自然資源管理和國土空間規(guī)劃“一張圖”現(xiàn)狀一張圖規(guī)劃一張圖管理一張圖2.2.1“一張圖”升級2.2數(shù)據(jù)治理③創(chuàng)新數(shù)據(jù)開放共享模式01數(shù)據(jù)開放共享制度明確數(shù)據(jù)生產(chǎn)單位、保管單位之間的責(zé)任分工。明確自然資源系統(tǒng)內(nèi)、與其他政府部門之間的數(shù)據(jù)共享內(nèi)容、共享方式、更新頻率及保障措施。03數(shù)據(jù)開放共享服務(wù)面向自然資源系統(tǒng)和其他政府部門統(tǒng)一提供跨區(qū)域、跨行業(yè)、跨部門、跨層級查詢、分析、核驗等共享服務(wù)。面向社會公眾，通過多平臺推進公共數(shù)據(jù)分級開放服務(wù)。02數(shù)據(jù)開放共享目錄體系明確數(shù)據(jù)來源、開放屬性、共享類型，構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范、動態(tài)更新的自然資源數(shù)據(jù)開放共享目錄清單。04數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化和流通開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理與運營。推動數(shù)據(jù)要素高效流通與監(jiān)管。P162.2數(shù)據(jù)治理公安戶籍人口流動人口……工商企事業(yè)單位數(shù)據(jù)法人信息……教育大中小學(xué)數(shù)量在校生數(shù)……規(guī)劃全周期數(shù)據(jù)基礎(chǔ)測繪與實景三維國土調(diào)查確權(quán)登記國土空間規(guī)劃用地用海用礦用林審批土地供應(yīng)自然資源資產(chǎn)執(zhí)法監(jiān)察……農(nóng)業(yè)工信氣象海關(guān)環(huán)保應(yīng)急統(tǒng)水利計手機信令、導(dǎo)航、LBS等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)用電量、用電分布等用電數(shù)據(jù)商品價格、消費指數(shù)等市場數(shù)據(jù)無人機航飛、視頻等對地觀測數(shù)據(jù)社會經(jīng)濟大數(shù)據(jù)地表地下空域自然資源本底要素人類空間利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一人地關(guān)聯(lián)更新及時自然資源管理和國土空間規(guī)劃“一張圖”基礎(chǔ)現(xiàn)狀數(shù)據(jù) 規(guī)劃成果數(shù)據(jù)規(guī)劃實施數(shù)據(jù)規(guī)劃監(jiān)督數(shù)據(jù)P17行政單元功能單元網(wǎng)格單元…年度月度實時…2.2.2多元數(shù)據(jù)融合：統(tǒng)一管理、統(tǒng)一進出2.2數(shù)據(jù)治理空間：空間要素為空間治理全環(huán)節(jié)所涉及到的空間實體，比如地塊和項目行為：空間上的行為以各環(huán)節(jié)的空間要素之間的關(guān)系進行體現(xiàn)屬性：作為空間數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的依據(jù)，以實體屬性體現(xiàn)隨著空間上行為導(dǎo)致的空間屬性變化添加標(biāo)題實體實體屬性關(guān)系空間行為屬性2.2.3規(guī)劃知識圖譜構(gòu)建：典型需求通過空間-行為-屬性三位一體的業(yè)務(wù)邏輯建立，解決各環(huán)節(jié)空間要素之間、空間數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)問題從“圖層模型”到“實體模型”，作為深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)P182.2.3規(guī)劃知識圖譜構(gòu)建：實現(xiàn)路徑2.2數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)實體關(guān)系建模數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)圖譜構(gòu)建數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)圖譜展示與應(yīng)用P19P202.3平臺能力建設(shè)住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部門水利部門生態(tài)環(huán)境部門交通運輸部門……協(xié)同部門大數(shù)據(jù)部門統(tǒng)計部門發(fā)改部門農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門縱向貫通、橫向聯(lián)通、智能提升數(shù)據(jù)歸集互聯(lián)數(shù)據(jù)歸集互聯(lián)提供國土調(diào)查、變更調(diào)查、自然資源監(jiān)測、分析評價等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)省級國土空間規(guī)劃“一張圖”實施監(jiān)督信息系統(tǒng)市縣級國土空間規(guī)劃“一張圖”實施監(jiān)督信息系統(tǒng)國家級國土空間規(guī)劃“一張圖”實施監(jiān)督信息系統(tǒng)功能升級完善、統(tǒng)一應(yīng)用載體、縱向多級貫通自然資源調(diào)查監(jiān)測國土資源調(diào)查云…自然資源確權(quán)登記不動產(chǎn)登記信息管理系統(tǒng)…提供自然資源確權(quán)登記、不動產(chǎn)登記等數(shù)據(jù)國土空間用途管制國土空間用途管制監(jiān)管系統(tǒng)…自然資源開發(fā)利用土地市場動態(tài)監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)…自然資源執(zhí)法督察自然資源綜合監(jiān)管系統(tǒng)…提供土地、礦產(chǎn)、海域海島開發(fā)利用等數(shù)據(jù)提供衛(wèi)片執(zhí)法、違法處置、自然資源督察等數(shù)據(jù)提供年度計劃、選址預(yù)審、農(nóng)轉(zhuǎn)用、規(guī)劃許可、土地核驗與規(guī)劃核實等數(shù)據(jù)耕地保護耕地占補平衡動態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)耕地衛(wèi)片監(jiān)督與進出平衡監(jiān)管系統(tǒng)永久基本農(nóng)田監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)…國土空間生態(tài)修復(fù)國土空間生態(tài)修復(fù)監(jiān)管系統(tǒng)…提供耕地和永久基本農(nóng)田數(shù)量、質(zhì)量、占補平衡、進出平衡等數(shù)據(jù)提供山水、礦山、海洋、全域土地綜合整治等生態(tài)保護修復(fù)工程數(shù)據(jù)自然資源部門全國國土空間規(guī)劃實施監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)（CSPON）標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、鏈接通暢自然資源管理和國土空間規(guī)劃“一張圖”國土空間基礎(chǔ)信息平臺數(shù)據(jù)共享 業(yè)務(wù)協(xié)同P212.3平臺能力建設(shè)2.3.1基礎(chǔ)平臺升級：建設(shè)統(tǒng)一平臺加快新版平臺部署應(yīng)用深化部署加快平臺在各數(shù)據(jù)中心分布式部署應(yīng)用0103試點聯(lián)通省級試點平臺聯(lián)通國家級平臺優(yōu)化功能迭代優(yōu)化“一門戶，四中心”功能，已建平臺系統(tǒng)接入0205完善能力持續(xù)加強“一平臺”能力建設(shè)04一張圖基礎(chǔ)各數(shù)據(jù)中心基于“一平臺”共建共享共維“一張圖”2.3平臺能力建設(shè)場景中心、工具中心聯(lián)

動需求支撐打造支撐各項業(yè)務(wù)運行的統(tǒng)一“出入口”國土空間基礎(chǔ)信息平臺數(shù)據(jù)管理的總樞紐 數(shù)據(jù)和工具開放共享的總通道 數(shù)字化應(yīng)用場景的總門戶數(shù)據(jù)流通跨部門協(xié)作數(shù)字賦能場景驅(qū)動資源共享生態(tài)重構(gòu)數(shù)據(jù)中心運營運行中心數(shù)字化場景工具服務(wù)應(yīng)用“一張圖”數(shù)據(jù)瀏覽分析核心業(yè)務(wù)指標(biāo)可視化分析運營運行監(jiān)測預(yù)警內(nèi)網(wǎng)應(yīng)用門戶（領(lǐng)導(dǎo)決策分析、機關(guān)政務(wù)總?cè)肟冢I(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用門戶（辦事服務(wù)、數(shù)據(jù)共享開放總?cè)肟冢I(yè)務(wù)規(guī)劃引領(lǐng)耕地保護 要素保障資源資產(chǎn)管理找礦突破 海洋經(jīng)濟生態(tài)保護修復(fù)防災(zāi)減災(zāi)P22——部網(wǎng)信辦2.3.1基礎(chǔ)平臺升級：升級思路2.3平臺能力建設(shè)市縣1平臺市縣2平臺國土空間基礎(chǔ)信息平臺國家級平臺省級平臺黨中央國務(wù)院發(fā)展改革生態(tài)環(huán)境農(nóng)村農(nóng)業(yè)交通運輸其他部門科研院所·········企事業(yè)單位社會公眾算力省1平臺（分級部署）數(shù)據(jù)管理安全防護工具算子應(yīng)用場景林草數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護土地數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護地質(zhì)數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護衛(wèi)星數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護自然資源云海洋數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護測繪數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)資源安全防護推進建立分布式共建共用共享機制部數(shù)據(jù)中心算力資源數(shù)據(jù)工具場景省2平臺（統(tǒng)一部署）算力數(shù)據(jù)工具場景P23——部網(wǎng)信辦2.3.2平臺互聯(lián)互通2.3平臺能力建設(shè)數(shù)據(jù)集中管理從獨立存儲數(shù)據(jù)、發(fā)布服務(wù)到統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)、發(fā)布服務(wù)。推動從數(shù)據(jù)離線定時更新到在線同步更新。P24統(tǒng)一開發(fā)運維從各系統(tǒng)獨立運維到平臺開發(fā)、測試、發(fā)布、運行的一體化開發(fā)運維。全信創(chuàng)適配全體系適配國產(chǎn)CPU、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、GIS等中間件。行動應(yīng)用服務(wù)智能從各系統(tǒng)單一業(yè)務(wù)管理到平臺具備場景構(gòu)建的精準(zhǔn)認(rèn)知、科學(xué)判斷、智能決策能力。場景敏捷構(gòu)建從各系統(tǒng)獨立開發(fā)功能，到平臺基于微服務(wù)開發(fā)框架實現(xiàn)通用能力支撐場景構(gòu)建。從涉密內(nèi)網(wǎng)獨立桌面端服務(wù)到互聯(lián)網(wǎng)多端高效應(yīng)用服務(wù)。2.3.3行動計劃2.4全面提升智能化水平AI賦能國土空間規(guī)劃增強專業(yè)模型高維特征提取、深度表征學(xué)習(xí)以及對海量多模態(tài)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)整合能力，克服傳統(tǒng)模型在特定領(lǐng)域、特定數(shù)據(jù)條件下的適應(yīng)性限制?！按竽Ｐ汀被灸芰?yīng)用直接利用各類“大模型”基本的自然語言處理、圖文互生、變化獲取等能力支撐規(guī)劃中的政策分析、效果圖生成、變化圖斑檢測等基本需求。國土空間規(guī)劃“智能體”綜合應(yīng)用“智能體”利用“大模型”的自然語言交互功能分析國土空間規(guī)劃類型和需求，以空間“數(shù)據(jù)庫”為信息底座，調(diào)用多領(lǐng)域“模型庫”進行計算并

尋找最優(yōu)解，并通過“工具箱”形成最終成果。P252.4全面提升智能化水平2.4.1利用AI技術(shù)研發(fā)增強專業(yè)模型時空預(yù)測通用模型結(jié)構(gòu)采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和自注意機制融合的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和魯棒性。時空預(yù)測模型預(yù)訓(xùn)練與參數(shù)提取利用大規(guī)模時空數(shù)據(jù)集，開展時空預(yù)測模型預(yù)訓(xùn)練，生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)權(quán)重。將參數(shù)展平并整合成多維長向量，作為模型訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù)。構(gòu)建時空特征指標(biāo)體系 時空流生成元模型構(gòu)建與訓(xùn)練捕捉時空動態(tài)要素與空間特征間的隱式關(guān)系，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的自適應(yīng)生成，P26提高模型在不同區(qū)域間的適應(yīng)性和可遷移性，實現(xiàn)對存量低效用地空間動態(tài)要素的精準(zhǔn)預(yù)測。AI技術(shù)憑借其高維特征提取、深度表征學(xué)習(xí)以及對海量多模態(tài)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)整合能力，為專業(yè)模型的優(yōu)化升級提供了可行途徑與內(nèi)在驅(qū)動力。AI不僅可以通過深度學(xué)習(xí)算法自發(fā)學(xué)習(xí)時空關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取多層次特征，還能通過對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合與聚合，克服傳統(tǒng)模型在特定領(lǐng)域、特定數(shù)據(jù)條件下的適應(yīng)性限制。AI的非線性擬合能力與動態(tài)學(xué)習(xí)機制，使其能夠有效捕捉復(fù)雜地理現(xiàn)象背后的潛在規(guī)律，從而補足傳統(tǒng)模型在空間異質(zhì)性處理、鄰域效應(yīng)分析和預(yù)測精度提升等方面的不足。時空流生成元模型構(gòu)建與訓(xùn)練P272.4全面提升智能化水平通用大模型規(guī)劃行業(yè)大模型通用大模型規(guī)劃專業(yè)領(lǐng)域知識國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型從通用大模型到國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型的深化2.4.2構(gòu)建國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型為什么要有國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型：難以兼顧規(guī)劃的復(fù)雜性和多學(xué)科融合的專業(yè)性需要滿足空間區(qū)域特性的自適應(yīng)性缺乏空間分析能力，缺乏空間精準(zhǔn)度需要提升規(guī)劃成果生成的效率和交互靈活性2.4全面提升智能化水平2.4.2構(gòu)建國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型自然資源部專項行動計劃（2024-2026）支撐行業(yè)大模型訓(xùn)練和應(yīng)用能力開發(fā)訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理功能：包括數(shù)據(jù)上傳、協(xié)同標(biāo)注、數(shù)據(jù)增強、冗余去除、隱私消除、

質(zhì)量過濾等。基于全參訓(xùn)練、高效和對齊微調(diào)等訓(xùn)練方法。開發(fā)在線訓(xùn)練功能：包括基礎(chǔ)模型選擇、超參數(shù)設(shè)置、訓(xùn)練過程監(jiān)控、

效果評估等。開發(fā)部署優(yōu)化功能，包括大模型存儲格式轉(zhuǎn)換優(yōu)化、

量化壓縮和推理加速等。開發(fā)數(shù)據(jù)庫、知識庫、工具集等平臺資源的大模型插件，相關(guān)指標(biāo)。開發(fā)大模型智能體構(gòu)建功能：以及提示詞模板、

定制、調(diào)試等5個智能應(yīng)用搭建功能，以服務(wù)方式接入平臺。制作行業(yè)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集研究建立自然資源行業(yè)大模型

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建設(shè)技術(shù)指南，規(guī)范數(shù)據(jù)集制作流程、質(zhì)量和規(guī)格等。

按照技術(shù)指南要求，制作涵蓋自然資源部政務(wù)服務(wù)事項辦事指南、

政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、信息公開等內(nèi)容的1個行業(yè)基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)

集，以及遙感監(jiān)測、國土調(diào)查監(jiān)測、國土空間規(guī)劃、地質(zhì)找礦和

地理信息安全5個專題訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，匯聚至平臺共享使用。構(gòu)建行業(yè)大模型開展大模型訓(xùn)練，構(gòu)建1個行業(yè)基礎(chǔ)大模型和遙感監(jiān)測、國土調(diào)查監(jiān)

測、國土空間規(guī)劃、地質(zhì)找礦和地理信息安全5個專業(yè)大模型，

集成接入平臺，為工具場景構(gòu)建提供人工智能基礎(chǔ)能力支撐。開展大模型試點應(yīng)用基于大模型智能工具，圍繞辦事服務(wù)

智能問答、要素審批數(shù)據(jù)分析、調(diào)查監(jiān)測地類識別、國土空間規(guī)

劃城市體檢評估等智能化場景，開展大模型部級10個試點應(yīng)用。開展浙江、廣西、重慶、武漢、慶陽5個大模型地方試點應(yīng)用，總結(jié)形成可

復(fù)制可推廣的大模型應(yīng)用模式和建設(shè)經(jīng)驗。P28提示工程（Prompt

engineering）通過設(shè)計特定的空間規(guī)劃業(yè)務(wù)或GIS專業(yè)提示詞來引導(dǎo)大模型產(chǎn)生所需的規(guī)劃知識輸出。提示詞通常包含指令、邏輯依據(jù)、示例三部分。檢索增強生成（RAG，Retrieval-augmented

generation）通過外掛行業(yè)知識庫等方式，為模型提供規(guī)劃專業(yè)數(shù)據(jù)輸入（規(guī)劃圖文，地理數(shù)據(jù)等），結(jié)合檢索和生成兩種方法，實現(xiàn)對規(guī)劃領(lǐng)域更準(zhǔn)確的信息檢索和內(nèi)容生成。在已經(jīng)訓(xùn)練好的大模型基礎(chǔ)上，基于總規(guī)文本、規(guī)劃設(shè)計圖等特定數(shù)據(jù)集進一步調(diào)整大模型參數(shù)，使模型能更好地適應(yīng)規(guī)劃圖設(shè)計、知識問答等業(yè)務(wù)場景，精確高效地完成任務(wù)。模型精調(diào)（Fine-tuning

）模型預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)在海量規(guī)劃文本、政策文件等數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，使其學(xué)習(xí)到規(guī)劃行業(yè)語句表達的基礎(chǔ)規(guī)則、結(jié)構(gòu)和模式。2.4全面提升智能化水平P292.4.2構(gòu)建國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型行業(yè)大模型構(gòu)建的4種技術(shù)方法規(guī)劃專業(yè)精調(diào)樣本構(gòu)建，對規(guī)劃知識庫原始圖文及空間數(shù)據(jù)進行專業(yè)篩選及格式處理，規(guī)劃人員以QA問答對的形式制作多尺度多模態(tài)的樣本標(biāo)注，完成專業(yè)精調(diào)樣本構(gòu)建支撐大模型的微調(diào)訓(xùn)練。在已經(jīng)訓(xùn)練好的通用大模型基礎(chǔ)上，基于規(guī)劃專業(yè)樣本集進一步調(diào)整大模型的部分參數(shù)，使模型能更好地適應(yīng)業(yè)務(wù)場景、精確高效地完成特定任務(wù)。規(guī)劃大模型訓(xùn)練與微調(diào)2.4全面提升智能化水平基礎(chǔ)通用大模型搭建充分利用基礎(chǔ)大模型的廣泛知識與特征表示能力，選擇適宜的基礎(chǔ)大模型進行本地部署，以此為基礎(chǔ)展開國土空間規(guī)劃領(lǐng)域的模型微調(diào)訓(xùn)練。2.4.2構(gòu)建國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型空間規(guī)劃行業(yè)大模型構(gòu)建的步驟流程P302.4全面提升智能化水平P31單位名稱AI+應(yīng)用場景深圳市城市規(guī)劃設(shè)計研究院智能規(guī)劃核查、街道環(huán)境智能評估改造、AI知識管理、AI生成設(shè)計蕾奧規(guī)劃城市規(guī)劃與設(shè)計輔助、效果圖生成、方案優(yōu)化浙江省國土空間規(guī)劃研究院效果圖智能生成、規(guī)劃編制廣西華藍集團國土空間規(guī)劃院規(guī)劃知識查詢、規(guī)劃文本分析、文本自動生成武漢規(guī)劃研究院通過

AK（AI+Knowledge）場景由

“法規(guī)知識問答”“院項目知識問答”“規(guī)章制度檢索”

三大智能體構(gòu)成；

AG（AI+GIS）場景由

“智能空間分析”

智能體實現(xiàn)，能將通用大模型

“文生創(chuàng)意圖”

能力升級為

“文生空間分析圖”

能力常州市武進規(guī)劃勘測設(shè)計院打造

AI助手

“小武”，將

AI

大模型與文本知識庫深度融合，應(yīng)用于交通影響評價業(yè)務(wù)，研發(fā)

“智能交通影響評價輔助平臺”，還開展了基于鄉(xiāng)村感知計算的村莊分類方法研究2.4.2構(gòu)建國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型各地國土空間規(guī)劃行業(yè)大模型建設(shè)成果基于大模型的智能體的邏輯結(jié)構(gòu)AI

Agent（AI代理或AI智能體）是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。它是構(gòu)建于大模型之上的計算機程序，能夠模擬獨立思考過程，靈活調(diào)用各類工具，逐步達成預(yù)設(shè)目標(biāo)的智能存在AI大模型智能工具2.4全面提升智能化水平P322.4.3構(gòu)建規(guī)劃智能體①從大模型到智能體P33大模型：理解+規(guī)劃樣本庫、知識庫=記憶規(guī)劃知識問答工具地類要素識別工具文生圖工具以規(guī)劃業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，以規(guī)劃大模型為依托，靈活組合知識問答、文生圖、要素識別等工具組件，為特定或通用的規(guī)劃智能應(yīng)用賦能，達成規(guī)劃業(yè)務(wù)目標(biāo)而構(gòu)建的物理或邏輯個體或多個個體的組合。賦能業(yè)務(wù)場景規(guī)劃編制設(shè)計規(guī)劃審批實施規(guī)劃監(jiān)督評估規(guī)劃編制設(shè)計②國土空間規(guī)劃智能體2.4全面提升智能化水平2.4.3構(gòu)建規(guī)劃智能體實 踐P34P34033.1統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)則—人口數(shù)據(jù)校核一階段融合模型研究二階段全國數(shù)據(jù)初步校核（2020年）三階段全國數(shù)據(jù)校核驗證（2023年）及預(yù)測推算（2024年）四階段全國數(shù)據(jù)深度校核驗證及預(yù)測——區(qū)分訓(xùn)練集及測試集方法融合運籌學(xué)、歸因分析擴樣算法，校核人口大數(shù)據(jù)?，F(xiàn)已進入第四階段研究。P35P36運籌學(xué)算法yi為第i個街道的大數(shù)據(jù)擴樣后的常住人口；R1、R2和R

分別為生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)、豐臺和朝陽區(qū)、其他區(qū)的3街道的集合；di為第i個街道的七普撫養(yǎng)比；r為大數(shù)據(jù)識別生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)的青年人的擴樣系數(shù)；f為豐臺區(qū)和朝陽區(qū)的大數(shù)據(jù)青年人的折算系數(shù)。gi為大數(shù)據(jù)識別的青年人數(shù)量；bi為第i個街道的百度大數(shù)據(jù)的常住人口；ui,20-59為第i個街道的聯(lián)通大數(shù)據(jù)的青年人(20-59歲)占比。核心策略歸因分析擴樣算法基于撫養(yǎng)比和七普的人口結(jié)構(gòu)對人口大數(shù)據(jù)進行修正13r

gi

R

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g

i i iyi

di(fgi)

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R2

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i

i根據(jù)省、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、村常住人口的逐級累加原則，構(gòu)xiyzi

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2 22

i i,

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,k目標(biāo)函數(shù)：min

核心策略bi,j

為第i個縣下轄的第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的大數(shù)據(jù)常住人口數(shù)量，cj,k為第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)下轄的第k個村級行政單元的大數(shù)據(jù)常住人口數(shù)量；εi為第i個縣的偏差值，εi,j為第i個縣下轄的第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的偏差值，ε

為j,k第j個鄉(xiāng)鎮(zhèn)下轄的第k個村級行政單元的偏差值。方法成效方法成效通過修正大數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)性和局部性偏差實現(xiàn)對人口大數(shù)據(jù)的精確校核，以北京市為例，居住人口總量偏差率縮小至5.88%；在街道層面，擬合結(jié)果的決定系數(shù)（

R2

）高達0.94。進而形成了與統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)高度匹配的500m網(wǎng)格級時空大數(shù)據(jù)人口數(shù)據(jù)集。建人口大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間的運籌學(xué)模型，通過求取偏差值的全局最優(yōu)解校準(zhǔn)人口大數(shù)據(jù)。基于多層級約束下的非線性最小二乘方法進行模型求解，得到湖南全省大數(shù)據(jù)常住人口與七普人口的偏差比為-1.01%（偏差比的絕對值降低了25.87個百分點）。進而形成縣級時空大數(shù)據(jù)人口數(shù)據(jù)集。方法步驟：第1步：將原始網(wǎng)格百度人口大數(shù)據(jù)按村級匯總，與關(guān)聯(lián)的村級行政區(qū)單元七普數(shù)據(jù)對應(yīng)；第2步：層級聚合：按村級→鄉(xiāng)級→縣級→市級→省級的行政區(qū)層級逐級匯總百度人口大數(shù)據(jù)，按模型構(gòu)建約束條件方程；第3步：計算求解：采用Python的scipy.optimize模塊（L-BFGS-B算法）計算，使得目標(biāo)函數(shù)收斂至最小值，同時滿足各行政區(qū)校準(zhǔn)后人口值≥0。方法步驟：P37融合算法2x y x

min

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目標(biāo)函數(shù)：

?

約束條件：設(shè)七普數(shù)據(jù)北京市總常住人口為M，某區(qū)縣的常住人口為B，該區(qū)縣下轄的某個街道常住人口為A式中，y為街道個數(shù)；x為區(qū)縣個數(shù)；aj為第j個街道的百度人口；

bi為第i個區(qū)縣的百度人口；參數(shù)β為街道的人口擴樣系數(shù)擴樣模型設(shè)計計算結(jié)果驗證模型參數(shù)求解方法一：按人口密度分類方法二：按撫養(yǎng)比分類?

多層級約束統(tǒng)計回歸宏觀指標(biāo)選取(常住人口數(shù))確定影響因素(人口密度)確定擴樣方法(基于撫養(yǎng)比)方法差異定量誤差區(qū)域?qū)Ρ扔嬎憔炔环弦?重新修正模型運籌學(xué)模型+基于歸因分析擴樣方法基于聚類算法分類合并特征相近空間單元，后續(xù)共用一套模型參數(shù)避免參數(shù)過于復(fù)雜或過擬合規(guī)避統(tǒng)計邊界不明帶來的個體差異街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)空間邊界基礎(chǔ)數(shù)據(jù)百度街道常住人口七普街道常住人口七普街道人口密度七普街道撫養(yǎng)比分類估計系數(shù)人口密度區(qū)間01.4363[7.62,

2142.06]11.0116[2231.53,

5886.99]20.8422[6036.00,

9717.19]31.4766[9981.12,

13741.68]41.3045[14079.03,

24442.50]分類估計系數(shù)撫養(yǎng)比區(qū)間01.1120[0.50,0.62]14.4459[0.80,0.96]21.2850[0.62,0.76]31.2829[0.39,0.46]43.8682[1.02,1.06]P383.1統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)則—人口數(shù)據(jù)校核聚類：為防止過擬合，根據(jù)撫養(yǎng)比進行分類，同類區(qū)縣共用相同擴樣系數(shù)。數(shù)據(jù)：2020年七普調(diào)查值和百度大數(shù)據(jù)以6個月統(tǒng)計口徑識別結(jié)果。七普共2995個區(qū)縣（不包含港澳臺）；百度識別結(jié)果共3054個區(qū)縣（包含港澳臺）。數(shù)據(jù)融合后共2848個區(qū)縣、366個城市、31個?。òㄖ陛犑校?，對應(yīng)的七普統(tǒng)計人數(shù)為1387885211

人。3836593942000600400根據(jù)撫養(yǎng)比分為5類，各類系數(shù)對應(yīng)區(qū)縣數(shù)量如下：800 698 7141.2363 1.494 1.3174 1.5256 0.9557優(yōu)化：通過迭代算法求解系數(shù)，讓擴樣人口與七普數(shù)據(jù)在各