ACMSIGSPATIAL中国分会：空间数据智能大模型研究-2024年中国空间数据智能战略发展白皮书_117页_9mb

空间数据智能大模型发展战略与应用总结

背景与定义
空间数据智能大模型（Spatial Data Intelligence Large Model）以先进通信技术、人工智能、大数据分析和计算技术为核心，通过对海量异构空间数据的融合分析与处理，实现对空间信息的综合理解、智能提取与决策支持。其发展分为数据挖掘、机器学习/深度学习、生成式AI三个阶段，正在向跨模态融合、自监督学习和地理知识图谱集成方向演进。

核心技术挑战
空间数据智能大模型面临三大核心技术挑战：

1. 尺度定律：模型性能与参数量、计算量和数据量呈幂律关系，需平衡模型规模、数据共享与泛化能力；
2. 有效性：需解决数据偏见（地理偏见、时间偏差）、多模态融合难题，提升跨领域迁移能力；
3. 生成式智能：需克服地理精确度不足、空间尺度转换困难等问题，确保生成内容的可控性与安全性。

专题大模型应用
在具体领域，大模型已形成：

• 城市智能体：实现智能规划、仿真决策（如自主智能体GeoGPT）；
• 空天遥感：引入分割模型（如SAM）、构建多模态感知体系；
• 地理与交通：开发地理知识图谱（GeoKG）、交通大模型等专项解决方案。

关键技术
关键技术包括时空大数据平台（分布式计算、容器化）、空间分析与可视化、地理空间智能计算、多模态大模型（如SpectralGPT、Prithvi）与边缘计算协同框架。

应用场景
应用覆盖：

• 城市规划：智能交通管理（TrafficGPT）、设施优化布局；
• 灾害管理：AI辅助应急响应、卫星遥感建筑损毁监测；
• 资源环境：土壤碳分布建模、河流动态分析；
• 智慧农业：精准种植、遥感作物解译。

未来展望
发展趋势聚焦于：

1. 多模态交互方法（地图作为模态、跨领域泛化）；
2. 安全可控性提升（数据隐私保护、鲁棒性强化）；
3. 神经科学与类脑计算融合；
4. 地理知识向可持续化、可解释性发展。

综上，空间数据智能大模型通过技术整合与应用深化，正推动空间信息服务向智能化转型。其发展需克服数据共享、模型优化、伦理风险等多重挑战，以实现AGI时代在全球治理、城市可持续发展中的智能赋能。