大會(huì)前沿對(duì)話現(xiàn)場(chǎng)

人工智能（AI）大模型實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的快速分析和挖掘，并展現(xiàn)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(shù)據(jù)高效采集、處理、分析，地學(xué)大模型又如何賦能?chē)?guó)土空間科學(xué)定策、決策和施策？

6月27日，在似火的驕陽(yáng)中，2023地理信息軟件技術(shù)大會(huì)在北京國(guó)家會(huì)議中心拉開(kāi)帷幕，容納3000人的主會(huì)場(chǎng)座無(wú)虛席，來(lái)自政府機(jī)構(gòu)、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(kāi)了一場(chǎng)頭腦風(fēng)暴。與會(huì)專家在解析空間智能技術(shù)內(nèi)涵的同時(shí)，探究人工智能大模型時(shí)代，地理空間智能面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

融合：人工智能讓地理空間更智能

當(dāng)前，我國(guó)正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵期。中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)宋超智在大會(huì)致辭中表示，3S技術(shù)與人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的進(jìn)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(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)深層次的有價(jià)值的信息，達(dá)成最佳策略提供決策支撐。他認(rèn)為，人工智能技術(shù)與測(cè)繪關(guān)系最為密切。未來(lái)，測(cè)繪對(duì)于人工智能技術(shù)的依賴或?qū)⑦M(jìn)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(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新中心主任、超圖軟件集團(tuán)董事長(zhǎng)宋關(guān)福表示，將人工智能技術(shù)用到GIS數(shù)據(jù)生產(chǎn)、管理、分析等方面，進(jìn)一步提升了GIS的智能化水平。超圖軟件集團(tuán)作為GIS領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，早在5年前就開(kāi)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(tái)化、處理智能化、計(jì)算高性能的特點(diǎn)。

人工智能GIS是超圖軟件集團(tuán)研發(fā)的SuperMap GIS的五大技術(shù)體系之一，在服務(wù)端增強(qiáng)影像智能解譯能力，在桌面端增強(qiáng)視頻AI能力，在組件端支持遙感影像智能解譯模型訓(xùn)練、推理、評(píng)估等功能，在移動(dòng)端支持AI目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)?！叭诤螦I技術(shù)，尤其是AI大模型，我們的目的是進(jìn)一步創(chuàng)新和提升空間智能的能力。雖然目前還沒(méi)有達(dá)到通用人工智能AGI水平，但我們今后會(huì)不斷投入，積極擁抱新技術(shù)，并不斷融合創(chuàng)新?！彼侮P(guān)福告訴記者。

超圖軟件集團(tuán)首席品牌官劉宏愷介紹，超圖研究院除了軟件公司常設(shè)的研發(fā)部門(mén)、質(zhì)控部門(mén)，還特別在上游設(shè)立了一個(gè)前瞻性探索機(jī)構(gòu)——未來(lái)GIS實(shí)驗(yàn)室。在AI大模型方面，超圖研究院的未來(lái)GIS實(shí)驗(yàn)室也在進(jìn)行緊密跟蹤和技術(shù)落地探索，在包括AI大模型遙感語(yǔ)義分割、生成式AI、類(lèi)GPT知識(shí)問(wèn)答等方面都在積極開(kāi)展技術(shù)探索?！拔覀兿嘈臕I技術(shù)作為空間智能的重要驅(qū)動(dòng)力，未來(lái)在地理空間領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理、管理、分析以及可視化等各領(lǐng)域都會(huì)發(fā)揮重要價(jià)值?！?/p>

賦能：人工智能助推空間數(shù)據(jù)快速處理分析

算法、算力和數(shù)據(jù)被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的三駕馬車(chē)。當(dāng)前，人工智能技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)不斷豐富，算力不斷增強(qiáng)。在算法層面，大模型的出現(xiàn)，賦能地理空間數(shù)據(jù)采集、處理和分析，這也為自然資源管理工作向智能化轉(zhuǎn)變提供了抓手。

在自然資源部信息中心學(xué)術(shù)委員會(huì)主任李曉波看來(lái)，以大模型為支撐的人工智能技術(shù)，對(duì)提高自然資源信息化、推進(jìn)智慧國(guó)土建設(shè)能發(fā)揮多方面的作用。比如為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用提供了很好的技術(shù)手段；通過(guò)模型對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，從而為決策者提供服務(wù)；依靠大模型對(duì)遙感影像、視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理、分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)自然資源實(shí)時(shí)調(diào)查監(jiān)測(cè)和國(guó)土空間用途管制?！岸@些方面，正是原來(lái)我們工作中的薄弱環(huán)節(jié)。”他表示，希望能構(gòu)建起一個(gè)自然資源行業(yè)大模型，從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用都能全面賦能，從而整體提升自然資源管理工作的數(shù)字化水平。

衛(wèi)星遙感影像處理能不能乘上AI的東風(fēng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的處理？武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院院長(zhǎng)張永軍在大會(huì)上所作的《AI+遙感融合的多模態(tài)衛(wèi)星影像幾何語(yǔ)義一體化智能處理》報(bào)告給出了肯定的回答。他介紹了研究團(tuán)隊(duì)采用人工智能輔助技術(shù)處理遙感影像取得的相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的突破，并表示在智能化的測(cè)繪時(shí)代，大模型、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)，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(zhì)性制約了大模型泛化性

如今常見(jiàn)的AI大模型有具備超強(qiáng)語(yǔ)言理解能力及對(duì)話生成、文學(xué)創(chuàng)作等能力的自然語(yǔ)言處理大模型，比如ChatGPT、百度文心一言；還有可廣泛應(yīng)用于對(duì)海量商品圖片進(jìn)行識(shí)別的CV計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型；跨模態(tài)大模型，則可實(shí)現(xiàn)橫跨文字、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)的搜索，以及用文本生成圖像和視頻；科學(xué)計(jì)算大模型，可以幫助科學(xué)家更高效地從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，大幅提高科研效率。

不斷創(chuàng)新的大模型，表現(xiàn)出越來(lái)越強(qiáng)大的涌現(xiàn)能力。這為地理空間智能帶來(lái)哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？

在本屆大會(huì)特設(shè)的“前沿對(duì)話”環(huán)節(jié)，國(guó)際歐亞科學(xué)院院士、南京大學(xué)教授李滿春，中國(guó)工程院院士、深圳大學(xué)智慧城市研究院院長(zhǎng)郭仁忠，中國(guó)國(guó)土勘測(cè)規(guī)劃院院長(zhǎng)馮文利，武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院院長(zhǎng)張永軍，美國(guó)威斯康星大學(xué)長(zhǎng)聘副教授、國(guó)際華人地理信息科學(xué)協(xié)會(huì)理事會(huì)主席高松，阿里云智能副總裁曾震宇，超圖軟件集團(tuán)創(chuàng)始人、歐亞系統(tǒng)科學(xué)研究會(huì)理事長(zhǎng)鐘耳順，就此展開(kāi)熱烈探討。

專家們紛紛表達(dá)了對(duì)未來(lái)將多模態(tài)、多元的地理空間大數(shù)據(jù)更好地融合起來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的期待。馮文利提出，當(dāng)前針對(duì)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和高效的國(guó)土空間管控，不僅需要對(duì)空間數(shù)據(jù)的快速處理，還需要精準(zhǔn)分析，希望能借助人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為主、實(shí)地調(diào)查為輔的工作模式的轉(zhuǎn)型。

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

高松解釋說(shuō)，在一個(gè)區(qū)域特定時(shí)段訓(xùn)練的模型，被遷移到世界上另外的一個(gè)區(qū)域和新的時(shí)間階段，現(xiàn)有的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，一般來(lái)說(shuō)具有地理空間相似性的區(qū)域的模型表現(xiàn)是比較好的，但是如果其環(huán)境影響因子不相似，其表現(xiàn)就比較差。如果用海量的，比如說(shuō)全球尺度的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的地學(xué)空間大模型，也許才能解決空間異質(zhì)性的問(wèn)題。

鐘耳順指出，盡管人工智能對(duì)語(yǔ)言、圖像等的識(shí)別非常成功，但對(duì)于識(shí)別構(gòu)成復(fù)雜、非線性的地理信息，構(gòu)建大模型還面臨巨大挑戰(zhàn)。郭仁忠院士認(rèn)為，這需要兩個(gè)領(lǐng)域的專家相向而行，進(jìn)一步深化地理信息和人工智能領(lǐng)域等知識(shí)的深度融合。

面向未來(lái)，要真正實(shí)現(xiàn)融合人工智能的地理空間智能，注定還有很長(zhǎng)的一段路要走。但相信隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，地理信息產(chǎn)業(yè)將擁有更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)底座、更便捷的開(kāi)發(fā)工具。我們共同期待步入地理空間智能時(shí)代的那一天，共享地理空間智能帶來(lái)的美好生活。

（來(lái)源：i自然全媒體、作者：高慧麗）