DeepSeek

驅(qū)動下的地圖生成艾

廷

華武漢大學(xué)，資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院內(nèi)容—

背景：地圖遇上了A

I—

問題：DeepSeek與地圖如何融合？—

答案1：DeepSeek嵌入地圖制圖鏈—

答案2：地圖語言自身預(yù)訓(xùn)練模型研發(fā)—

結(jié)論：地圖正在大變局服務(wù)于規(guī)劃規(guī)劃離不開地圖，

AI時(shí)代的地圖表達(dá)各類自然要素、人文現(xiàn)象和人工設(shè)施的多維分布、多重屬

性、時(shí)空關(guān)系及其動態(tài)變化，

通過實(shí)景三維產(chǎn)品形式提供多尺度、多類型時(shí)空信息與技術(shù)支撐。典型環(huán)境特征探測空間過程機(jī)理挖掘

地學(xué)現(xiàn)象趨勢預(yù)測1.背景：

地圖遇上了A

I實(shí)

景

三

維

自然資源現(xiàn)狀調(diào)查土地利用分析預(yù)測時(shí)空格局決策國土空間規(guī)劃領(lǐng)域城市規(guī)劃領(lǐng)域某省市建設(shè)某省市環(huán)境監(jiān)測區(qū)域分析研究領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃多維分布多重屬性時(shí)空關(guān)系自動駕駛新型的導(dǎo)航擴(kuò)展信息產(chǎn)品，基于實(shí)時(shí)傳感與既有地圖位置信息的高效融合，高質(zhì)量的空間推理優(yōu)化，非精確度高可滿足。文創(chuàng)娛樂虛實(shí)融合的游戲場景表達(dá)，具有創(chuàng)意的高自由度，

個(gè)性化與客觀性雙向奔赴，非傳統(tǒng)地圖可勝任低空經(jīng)濟(jì)新某省市空間信息產(chǎn)品，提供無人飛行的地圖信息服務(wù)，關(guān)注“空”、電磁訊號、氣流、能見度等，

非某省市DEM可表達(dá)。令新質(zhì)生產(chǎn)力下地圖制圖面臨的挑戰(zhàn)可感知

可記憶

可理解?

SAM分割解譯?

無人機(jī)地圖更新?

深度學(xué)習(xí)地圖認(rèn)知?

大模型地圖生成令技術(shù)更替地圖制圖體系發(fā)展脈絡(luò)?

光盤地圖存儲?

算法統(tǒng)計(jì)分析?

電子符號渲染?

4D

數(shù)據(jù)生產(chǎn)?

地圖網(wǎng)絡(luò)服務(wù)?

地圖路徑導(dǎo)航?

支持LBS支持?

VGI眾源制圖?

紙?jiān)O(shè)計(jì)?

地圖印制?

曲線長度量算?

肉眼判讀智能技術(shù)信息技術(shù)數(shù)字技術(shù)模擬技術(shù)柏拉圖

“

洞喻論

”數(shù)字化技術(shù)數(shù)字解析，

算法程序幾何模型，數(shù)值統(tǒng)計(jì)智能化技術(shù)知識引導(dǎo)，邏輯推理

數(shù)據(jù)驅(qū)動，

自主決策令

智能化技術(shù)的顛覆復(fù)雜場景測繪高維空間解析實(shí)時(shí)過程監(jiān)測眾源數(shù)據(jù)融合藝術(shù)性技術(shù)性科學(xué)性令

地圖學(xué)中的智能化問題地圖綜合制作

技術(shù)智能化地圖設(shè)計(jì)藝術(shù)

風(fēng)格的遷移空間認(rèn)知

規(guī)則探測卷積學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

生成學(xué)習(xí)···連接主義影像地圖解譯地圖空間優(yōu)化決策蟻群算法遺傳算法免疫算法行為主義地圖制圖專家系統(tǒng)符號處理知識推理專家決策···令A(yù)I發(fā)展史中的地圖角色符號主義令

不同形式的AI在地圖制圖的角色判別式AI——空間模式識別

——

時(shí)空過程預(yù)測

——語義特征理解生成式AI——認(rèn)知風(fēng)格設(shè)計(jì)

——空間特征內(nèi)插

——

圖形模態(tài)變換集成式AI——GeoAI智能體

——人機(jī)協(xié)同交互

——制圖任務(wù)優(yōu)化地

圖

制

圖

中

的

AI

類

型LLM

AI技術(shù)的主流在大語言模型LLMGPTAI生成中某省市的地圖一省市的普通地圖，地圖中包某省市某省市區(qū)和周邊區(qū)域，標(biāo)注有主要街道、公共交通

線路、公園、商業(yè)中心、政府機(jī)構(gòu)等地點(diǎn)和設(shè)施。地圖采用鮮艷明亮的顏色，某省市區(qū)的繁華和生機(jī)某省市區(qū)的主要街道為東湖路、解放大道、黃鶴樓大街等，地圖上用粗體標(biāo)示以便于查找。地圖上還標(biāo)注有長江和漢江兩大河流，以及武漢某省市的三大火車站和天河機(jī)場。同時(shí)，地圖中還展示某省市的主要地標(biāo)建筑，如黃鶴樓、武漢大學(xué)、光谷廣場等。總的來說，這展示了武某省市的主要特點(diǎn)和特色，可以幫助人們更好地了解某省市。

與地圖（地理場景）有關(guān)的的LLM技術(shù)測試

A

I繪畫

(Midjourney)ChatGPTDeepSeekPrompt描述一下武漢地鐵軌

道交通情況，需要包

含主要景點(diǎn)…武漢地鐵地圖是連接某省市各區(qū)的綜合交

通系統(tǒng)。該地圖的特

點(diǎn)是一個(gè)復(fù)雜的相互

連接的線路網(wǎng)絡(luò)，為

通勤者提供方便的目

的地，如黃鶴樓、東

湖和武漢大學(xué)……描述一地鐵軌道交通圖!!令

Disco

Diffusion生成的“地圖”作品常規(guī)地圖地形地圖世界地圖令

DeepSeek的主體功能DeepSeek不能直接生成地圖泛化的通用語言專業(yè)化語言視頻音頻繪畫

地圖RS影像圖形圖像文本Transformer

Diffusion……LLM體系的泛化與專業(yè)化蛋白質(zhì)鏈音樂一輪驅(qū)動：

運(yùn)用LLM現(xiàn)有成熟的

系統(tǒng)工具增強(qiáng)地圖制圖技術(shù)在應(yīng)用層面上對ChatGPT

、DeepSeek、

SORA

、Midjourney等作擴(kuò)展開發(fā)，實(shí)

施地圖制圖技術(shù)的變革。地圖智能體、服務(wù)器組件，LLaMa2/3

，LangChain的

開發(fā)二輪驅(qū)動：運(yùn)用AI基礎(chǔ)模型算法

開發(fā)專業(yè)化的地圖語言LLM工具在底層基于地圖語言，并通過transformer

、diffusion等模型的研發(fā)，

研制地圖語言大模型令如何實(shí)現(xiàn)DeepSeek下地圖生成？2.方法1：地圖制圖鏈中嵌入DeepSeek——主題——區(qū)域——時(shí)空——方法——受眾……!符號庫

顏色庫

文字注記文本資料

收集處理

地圖生成鏈地圖制圖任務(wù)書DeepSeek制圖任務(wù)理解數(shù)據(jù)庫↓混合大語言模型和知識圖譜技術(shù)建立DoMapAI智能地圖生成器智能化地圖生成器DoMapAI—整體框架Select

ci

From

table<theme>

Where

ci

within

<set>

between

<Tfrom>

and

<Tto>一帶一路沿線國家、

G8工業(yè)發(fā)達(dá)國家、金磚國家、美國

盟友、

GDP前10的國家、北約國家、華約國家、東盟國

家、上海合作組織國家、俄烏沖突參與方

……例子：理解制圖任務(wù)（地緣政治空間化制圖為例）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)增長率、人口分布、人口出生率、可持續(xù)發(fā)展、碳排放、清潔能源比例、高等教育比例

……冷戰(zhàn)時(shí)期、輿情期間、二戰(zhàn)時(shí)期、

911以后、蘇聯(lián)解體、

北約東擴(kuò)、大蕭條時(shí)期、氣時(shí)期

……底色普染,統(tǒng)計(jì)圖表、動畫播放、隱喻表達(dá),多層混搭……專家研究、學(xué)生教育、公眾查閱、小孩、老人

……象形符號、幾何符號、抽象符號、文字符號……用戶受眾制圖方法符號表達(dá)制

圖

任務(wù)書國家多邊形ID集生成

制圖

方案Prompt提示工程地圖生成

輸

出候選主題的匹配候選符號方案匹配讀者畫像理解圖形生

成發(fā)布Excel數(shù)據(jù)提取MapBo

x渲染提出

任務(wù)候選方法的匹配}-生成SQL語句年代信息DeepSeek空間范圍任務(wù)主題時(shí)間期間MapBox人……

制圖鏈中的地圖制圖知識圖譜依據(jù)自然語

言表達(dá)的用戶畫像，

地圖用途

地圖符號，

地圖色彩

整飾要素，

地圖組合智能化調(diào)度

制圖工具依據(jù)自然語言表達(dá)的空間范圍，

時(shí)間區(qū)間

尺度信息，

維度信息

專題信息，

主題信息智能化調(diào)度制圖數(shù)據(jù)智能化地圖生成器DoMapAI中知識圖譜推理路徑地圖生成制圖數(shù)據(jù)決策提取

制圖行為智能決策地理實(shí)體地理實(shí)體方位關(guān)系拓?fù)潢P(guān)系

制圖知識圖譜

地圖模板整飾要素地圖語言布局模板制圖工具制圖數(shù)據(jù)專題信息時(shí)態(tài)信息維度信息尺度信息時(shí)序關(guān)系↓↓↓智能化地圖生成器DoMapAI演示（1）基于A

I的transformer模型，將地圖語言Token化，訓(xùn)練生成基礎(chǔ)模型MapGPT（2）在MapGPT向量化結(jié)果上，基于GAN、等生成式模型AIGC，結(jié)合圖學(xué)規(guī)則、原理，在相關(guān)樣本訓(xùn)練

支持下，研發(fā)專業(yè)性的地圖AIGC工具3.方法2：地圖符號語言的LLM研發(fā)2301229123092320234423522351233623302294233622892263229822602350236223302308228523612330230822852257225722612262234823322314229523342262地形信

息AIGCDEM2

MapMap2

Scene令

兩大步驟Map2

Text2Map2

Text1知識圖譜KG深度學(xué)習(xí)DL圖卷積對抗GAN讀圖辨物特征描述數(shù)據(jù)成圖景觀推理230123322326232022952310MIT基于

Transformer

架構(gòu)的Llama-2

語

言模型

，

對不同

來

源

的

文本

數(shù)據(jù)

預(yù)訓(xùn)練

，

獲取位

置、經(jīng)緯度信息???斯坦福

從

圖片

到三維

場景生成,

實(shí)施

空間智能訓(xùn)練

面對空間智能，不同團(tuán)隊(duì)基于不同模態(tài)語言群雄爭霸測繪領(lǐng)域地圖數(shù)據(jù)空間智能As-for-the

state

of

the

art-

of-

cartography

，it-

is-

develop-ing-

fast

…下雨天-留客天-留我不留？下雨-天留客-天留-我-不留。何為Token？——LLM中處理的最小語言單位某省市-長江-大橋某省市長-江大橋

過程一，地圖語言Token化LLM中的Token劃分地圖語言中的Token劃分——

柵格化、實(shí)體化、分段分塊、stroke…

——

劃分單元的身份定義基于分形曲線實(shí)現(xiàn)二維到一維變換編碼地圖語言Token單元的序列化土地利用單元化

詞嵌入剖分

單元香濃多

樣性指

數(shù)SHDI最大面積用地類型編碼字符1st

max2nd

max3rd

max464817364金264017250木63619428水742511445火61363422土...

...案例：土地利用數(shù)據(jù)的Token化code

=

SHDI

×

120

+max1

×

143

+max2

×

142+max3

×

141

花

-

-

-

-

序列化露

機(jī)山

云

海雷

飛

果

豆書

霜

雨

天

八

菜肉

樹

九

草

哥

飯舞

...

...

鴨金村果雞港百萬石雨雨雨云空千

......一Token,一個(gè)非常重要的詞，可能是人工智能度量單位第三次工業(yè)革命信息化時(shí)代第一次工業(yè)革命蒸汽機(jī)時(shí)代第二次工業(yè)革命電氣化時(shí)代第四次工業(yè)革命人工智能時(shí)代“字節(jié)”

“千瓦時(shí)”

“瓦特”

“Token”

過程二，語料預(yù)訓(xùn)練、詞嵌入量化Word2Vec

過程三，基礎(chǔ)模型微調(diào)輸出智能化功效Word2Vec地

圖

領(lǐng)域?qū)?/p>

業(yè)化LLM產(chǎn)品預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型地

圖

生成器地

圖

判讀器地

圖

轉(zhuǎn)換器地

圖

分析器智能化應(yīng)用提取線

段特征

地圖圖形語言的Token化3.抽象為Token的線段2.帶特征的線段線段編碼4.Token化結(jié)果1.原始等高線Transformer自注意力機(jī)制,更新Q,V,K.等高線語料庫wi

的wj

地w

k的w

l它wm

他wn

她sj:等高線頂點(diǎn)

.

：線元wi:

第i個(gè)單詞等高線的線元↓ 等高線的線元序

↓列

所有等高線領(lǐng)域知識坡度計(jì)算D8算法幾何計(jì)算學(xué)習(xí)訓(xùn)練梯度下降

注意機(jī)制

線性激活

Token化中領(lǐng)域知識的融入↓文本序列↓語料庫2.Embedding化3.編碼訓(xùn)練等高線1

Token化文本-wo

wp

你

汝:單詞sisk

等高線語言模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)區(qū)域1個(gè)token

100個(gè)token

1萬個(gè)token2000萬個(gè)Token區(qū)域特征641特征768特征128!CD等高線預(yù)訓(xùn)練LLM結(jié)果（基于BERT的768維向量，7千萬參量）特征512特征384特征256預(yù)訓(xùn)練TransofrmerGAN+

地圖預(yù)訓(xùn)練模型與下游任務(wù)對接（GAN支持的地形內(nèi)插重建）原始等高線系數(shù)Q,

V,

K

權(quán)重矩陣等高線語料庫通用的預(yù)訓(xùn)練過程

下游任務(wù)微調(diào)過程

地形內(nèi)插重建

地形數(shù)據(jù)Geotoken上的山水圖生成(虛構(gòu)地理場景，支持規(guī)劃設(shè)計(jì))——

賦能游戲場景圖的生成黑神話：悟空虛實(shí)結(jié)合，創(chuàng)意無限1Prompt：“生成四幅具備連綿的山脈和山谷的山水景觀

圖，地形起伏程度分別為1

，0.5

，0.2

，0.1”虛的：AI領(lǐng)域的生成式技術(shù)，Dall

E虛實(shí)結(jié)合——

山體場景的主體特征保持、風(fēng)格一致——

山的微地貌、細(xì)節(jié)、渲染具有充分的創(chuàng)意自由度

——

故事、

游戲情境、創(chuàng)DEM三維重構(gòu)、地貌暈渲圖

場景圖生成中的虛實(shí)結(jié)合實(shí)的：測繪地圖學(xué)可視化技術(shù)

華山南峰——在實(shí)體山脈DEM提