朱锦辉-大模型在自然资源规划管理中的探索与实践_38页_37mb

宁波市自然资源规划管理中大模型的探索与实践总结

核心内容

宁波市自然资源和规划大数据中心在2025年4月17日的汇报中，系统总结了大模型在自然资源规划管理中的探索与实践，重点围绕工作背景、工作基础、总体设计及应用场景等方面展开。

主要观点

1.1 工作背景

• 政策支持：浙江省及宁波市相继发布人工智能发展政策，明确推动大模型在垂直行业的应用，宁波市计划打造全国人工智能垂直模型创新地、智能计算先行地和场景应用示范基地。

• 领导重视：宁波市市委书记彭书记在会议中强调对AI大模型研发机构和企业进行排摸，推动构建各领域AI大模型，为大模型应用提供战略支持。

• 行业需求：自然资源规划管理面临业务传承性困难、数据分析能力不足、数据服务响应度低、信息化场景建设被动等问题，亟需大模型赋能。

• “后土”大模型：自然资源部与阿里云联合研发的“后土”大模型，是一个以空间对象为核心、以空间治理为目标的跨模态大模型，广泛应用于自然资源知识问答、影像解译、国土空间规划和用途管制等领域。

• DeepSeek接入：宁波市成功接入DeepSeek系列模型与阿里云通义千问32B，构建本地化算力部署，形成“宁波人工智能超算中心+本地部署”双轮驱动模式，解决算力瓶颈问题。

1.2 工作基础

• 数据统筹管理：宁波市已建立统一的数据管理格局，制定《自然资源和规划数据统筹管理规定》，形成4大类200小类业务、1600个数据对象，汇聚25个部门共计4亿2000万条数据。
• 数字化平台建设：市域空间治理数字化平台融合时空信息云平台、国土基础平台、实景三维平台，成为全市空间治理的核心平台，承载1200余项数据、30余个工具组件、500余个空间服务，年访问量达1亿多次。
• 人才与转型：宁波市大数据中心积极拥抱新质生产力，增加人才储备，全面向AI智能化转型。

2.1 总体建设思路

• 基于现有框架：在“一生态、两保障、三基础”数字化框架下，利用已有数据和平台优势推进大模型建设。
• 需求驱动与场景聚焦：优先聚焦共性需求，快速研发通用AI产品，提升业务效率；协同处室众筹共建，优化服务质量，灵活应对变化趋势。
• 平台为基、持续积累：构建大模型平台，统一知识库与智能体标准，支持未来MaaS服务；启动行业工具库，支撑智能体搭建。
• 多方联动与共享共建：加强与部、省、市的对接，争取部试点，学习先进经验；协调外部团队智慧，推动大模型研究。

2.2 总体架构

• “1+N”架构：构建一个统一的大模型平台，支持N个应用场景。
• 模块组成：包括模型中心、知识中心、工具库和智能体中心，提供模型接入、工具接入、知识库构建与智能体编排等功能。

2.3 智能体规划

• 智能体构建平台：实现模型接入、知识库构建、工具配置与智能体编排。
• 支持模型来源：包括私有化开源模型（如DeepSeek、ChatGIM、Owen）及互联网商用模型（如GPT-4、Claude、文心一言）。
• 支持模态类型：通用大模型、推理大模型、多模态模型（图像理解、生成、语音合成等）。
• 核心优势：统一接口、降低接入成本、支持模型管理与效果对比。

3.1 实践探索

• 智能体应用：

  • 问政：提案生成助手，缩短回复时间，提升办理效率。
  • 问文：资规文秘助手，实现政策查询、办事流程指导、政策解读等功能。
  • 问数：时空数据管家，通过自然语言交互与智能分析，提升数据处理与辅助决策能力。
  • 问图：资规图像通，基于多模态大模型，实现遥感影像识别、森林火灾识别等功能。
  • 问策：村规审查助手，实现村规文本合规性、指标一致性、空间数据合规性动态识别，提升审核效率。

• 应用场景：

  • 政策支持：构建政策语义网络图谱，实现政策更新追踪、智能检索与解读。
  • 空间治理：提升国土空间规划、实施监督、用途管制等能力。
  • 数据服务：实现数据的快速查询、智能分析与预测，提升数据使用效率。
  • 智能监管：基于遥感影像、航拍照片和视频，辅助审查各类方案，提升监管精准度。

关键信息

• 数据管理：宁波市已形成统一的数据入口与出口，实现“一个口子进，一个口子出”的数据管理格局。
• 智能体平台：构建统一智能体平台，支持多智能体联动，推动从单任务智能体向多任务智能体转变。
• 算力与模型：依托宁波市人工智能超算中心，接入DeepSeek、通义千问等大模型，形成本地化算力部署。
• 知识库建设：通过众筹方式构建本地化自然资源知识库，包含5万+数据文件，支撑大模型应用。
• 应用场景：涵盖政策咨询、知识管理、数据服务、空间分析与方案审查等五大核心体系，提升自然资源管理的智能化水平。

总结展望

4.1 实践体会

• 资金保障不足：大模型应用落地面临资金来源不明确的问题，需加强资金保障。
• 持续服务需求：AI+业务是一项持续性服务工程，需持续更新知识库、优化提示词。
• 传统场景升级：智能体是传统场景升级的最佳路径，通过AI驱动业务转型升级。
• 谨慎微调训练：微调训练投入成本高，结果难把控，需谨慎使用。

4.2 发展展望

• 多智能体联合：从单任务智能体向多智能体联合转变，提升复杂任务处理能力。
• 空间推理模型：从语言模型向空间推理模型转变，增强空间认知与理解能力。
• 智能同事：从智能工具向智能同事转变，未来智能体将承担更多核心业务与信息传承功能。

未来目标

• 构建覆盖全行业的智能体，实现自然资源管理的智能化、精准化。
• 提升数据服务与治理能力，推动自然资源业务向“智能合规”转型。
• 推动大模型在更多领域的应用，助力智慧治理与数字规划发展。

智能体赋能方向

• 服务资规系统：提供统一的AI中枢，支持全维度数据处理与分析。
• 服务外部场景：构建智能体加工厂，提供脱敏数据、开放接口、公共算法等支持。
• 多模态融合：融合文本、图像、视频等多种模态，提升数据处理与分析能力。

结语

宁波市自然资源和规划大数据中心在大模型应用方面取得显著进展，通过智能体平台与多场景实践，推动自然资源管理向智能化、精准化、高效化发展。未来将继续深化大模型应用，提升治理能力与服务水平，助力宁波市建设成为人工智能创新应用先导区和智慧治理标杆城市。