大模型在宁波市自然资源规划管理中的探索与实践_38页_4mb

宁波市自然资源和规划大数据中心围绕大模型技术应用，推进自然资源管理智能化转型。全市出台政策文件，明确将人工智能作为数字经济创新提质核心，计划三年内建设10个高质量数据集、5个全国影响力的垂直大模型及30个以上创新应用，推动“AI+空间治理”深度融合。

总体设计：构建“一生态、两保障、三基础”框架，依托市域空间治理数字化平台，整合时空数据、业务规则、知识库等资源，形成统一的AI算力、数据和平台支撑体系。搭建大模型构建平台，包含模型中心、知识中心、工具库及智能体中心，支持多模态模型（大语言模型、视觉模型等）接入，实现智能体灵活编排与行业知识库共建。

实践探索：

1. 智能体应用：开发“问政、问文、问数、问图、问策”五大体系，覆盖20余个场景。如提案答复助手，通过智能检索和内容生成，将答复时间从1天缩短至几分钟；法规助手集成法律知识图谱，实现政策智能查询、合规审查及文书起草；村规审查助手结合空间数据与文本分析，提升审核效率60%。
2. 技术突破：基于自然资源部“后土”大模型与DeepSeek、通义千问等多源大模型，构建跨模态能力，应用于耕地“非粮化”监测、森林火灾识别、非法采矿预警等。利用边缘计算、小样本学习技术优化模型性能，提升遥感影像分类精度与数据处理效率。
3. 数据治理：建立“一个口子进，一个口子出”的数据管理机制，汇聚25个部门4.2亿条数据，构建标准化知识库，覆盖政策法规、技术标准、业务案例等，并实现数据自动清洗、向量化存储及多源数据融合。

挑战与展望：当前面临算力成本高、模型微调效果不稳定、知识库持续更新需求等问题。未来将深化“智能工具→智能事务处理”转变，推动多智能体协同，强化空间推理能力，实现自然资源业务经验数字化传承。同时，依托数字孪生、高精地图等技术，拓展耕地保护、矿产资源监测、城市更新规划等场景，构建全域智能化治理体系，助力“空间治理现代化先行市”建设。

该实践通过大模型技术，解决传统业务经验依赖、数据分析不足、数据响应效率低等痛点，提升规划、监管、审批等环节的智能化水平，为自然资源管理提供科学决策支持和高效服务模式。