2025年大模型在宁波市自然资源规划管理中的探索与实践报告-宁波市自然资源和规划大数据中心-2025.4.17_38页_4mb

宁波市自然资源大模型探索与实践总结

工作背景

1. 政策驱动
   宁波市响应浙江省和国家相关政策，推动人工智能与自然资源管理深度融合，打造“人工智能创新应用先导区”，构建自然资源行业大模型体系。

2. 与自然资源部“后土”大模型对接
   “后土”大模型是自然资源部信息中心与阿里云联合研发的跨模态大模型，以空间对象为核心，应用领域包括自然资源知识问答、国土空间规划等。

工作基础

1. 数据资源统筹
   汇聚全市52亿4800万条数据，形成52大类、5000多种数据对象。

2. 基础设施建设
   基建统时空信云平台、实景三维平台，形成数字化底座，支持AI模型部署。

3. 组织保障
   设立技术研发与应用部门，培养专业人才，构建AI技术研发与创新机制。

探索历程与实践

1. 架构设计
   采用“L0-L2”三层模型架构：通用模型为基础，行业微调模型为核心，应用智能体为表现层。

2. 知识库构建
   归集53万条基础数据，构建统一的自然资源知识库，支持领域模型训练。

3. 平台建设
   开发大模型构建平台，包括模型中心、知识中心、评测中心及智能体工厂，支持快速智能体开发与部署。

应用场景

1. 通用智能体：提案答复助手、资规文秘助手，提升10倍以上办公效率。
2. 行业知识智能体：法规助手、调查监测智能体、森林防火助手、耕地保护智能体。
3. 多模态分析：
   • 文本：政策解读提取、建议答复生成
   • 图像：植被识别、地质灾害自动生成报告
   • 辅助规划、审批与业务分析

实践成效

1. 办公效能提升：

   • 提案答复从10天缩短至几分钟
   • 办事流程查询与编研自动化

2. 辅助决策支持：

   • 政策语义解析与合规性审查
   • 卫星图像智能解译与监测预警

3. 行业工具赋能：

   • 非农化、非粮化识别
   • 村庄规划智能审查

大模型实践体会与挑战

1. 资金保障困难：项目资金来源不稳定。
2. 业务驱动服务持续性：需定期更新知识库及维护系统。
3. 场景升级策略选择：智能体嵌入较新建系统更具优势。
4. 慎用训练调优：训练成本高，模型效果难预测。

自然资源行业大模型发展展望

1. 转向多智能体协同：实现复杂任务智能协作。
2. 增强空间推理能力：提升地理空间理解与处理能力。
3. “智能体叙事”阶段到来：智能体承载业务经验，实现业务转型。

结语

宁波自然资源局通过探索自然资源大模型底层平台架构、推动跨模态模型融合、打造专业智能体中心，极大提升了行业管理效率和智慧决策支持能力，为自然资源智慧治理提供了全新路径和样板。