【专家PPT分享】如何融合通用知识与领域知识，成为规划行业的“智能专家”？丨城市数据派

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在自然资源行业大模型体系中，国土空间规划作为重要组成部分，亟需构建专业大模型支撑全周期规划业务。当前，通用大模型虽具备基础能力，但难以满足规划领域对多模态数据理解（如空间图纸、政策文本、地理信息）和专业推理决策的需求。专业大模型需融合“通用知识”与“领域知识”，成为规划行业的“智能专家”。

两类技术路径：通用与专业的分工

1.通用大模型：模拟公众参与

通用大语言模型可模拟公众利益诉求，辅助规划公众参与。例如，通过生成虚拟居民意见，优化社区规划方案。

2.专业大模型：成为领域专家

在通用大模型基础上，通过知识调整（Knowledge-tuning）融入国土空间规划专业知识。例如，在医疗领域通过结构化知识库生成问答对训练模型，这一思路可迁移至规划领域，构建具备空间逻辑推理能力的专业模型。

2 核心特征：

多模态为主，语言模型为辅

国土空间规划研究对象为“国土空间”，需同时处理文本、图像、地理数据等多模态信息。专业大模型需具备：

跨模态关联能力 ：理解规划文本与空间图纸的对应关系（如总规文本与用地布局图）；

空间推理能力 ：基于GIS数据诊断空间问题（如生态红线违规建设识别）；

动态决策能力 ：模拟规划推演过程（如交通流量预测与路网优化）。

类比传统GIS工具，专业大模型将升级为“智能规划分析平台”，实现从“工具调用”到“自主决策”的跨越。

3 三类专业大模型体系

1. 图文工具模型：提升日常工作效率

功能：自动生成/审查规划图纸、报告（如城市体检报告、总平面渲染图）；

案例：同济规划院开发总规文本审查模型，可识别文本格式错误、术语规范性，并关联规范条文提出修改建议；总平面渲染模型输入线稿即可生成符合专业表达要求的彩色图纸，降低设计重复劳动。

2. 数据管理分析模型：智能GIS专家

功能：自然语言驱动空间数据分析（如“查询生态红线内新增建设用地”）；

案例：中国地质大学GeoTool-GPT模型，通过微调开源大模型掌握2000余项GIS工具调用逻辑，实现复杂空间任务的自动化分解与执行。

3. 推演决策模型：规划专家的数字孪生

功能：空间问题诊断-归因-优化全链条决策（如街道可步行性提升）；

案例：东京大学开发街道设计模型，通过众包调查提取公众偏好知识，生成高满意度设计方案；同济团队构建街道可步行性诊断模型，基于多层级评价体系输出空间优化建议，媲美人类专家水平。

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