
生成式大模型等突破性技术正驱动各行业智能化转型,而国产大模型的崛起为自主可控的技术创新与场景适配奠定了基础。在自然资源领域,大模型凭借其强大的数据解析、模式识别与推理决策等能力,正逐步融入自然资源调查监测、国土空间规划、生态保护修复、用途管制等核心业务场景,为自然资源管理智慧化升级提供了新动能。
2024年《自然资源数字化治理能力提升总体方案》更明确提出需以人工智能技术全面提升自然资源态势感知、数据治理和决策支撑能力。然而,当前自然资源行业大模型的发展仍面临显著挑战,体现在:1)多源异构数据融合壁垒尚未突破,制约了数据价值的深度挖掘;2)领域知识嵌入不足,大模型在自然资源管理中的科学性与权威性亟待增强;3)应用场景适配性有限,技术与业务需求的精准对接仍需探索。
在此背景下,如何将大模型的前沿技术与自然资源领域的专业知识深度融合,构建适配行业需求的专用模型体系,成为推动行业高质量发展的关键命题。迫切需要通过跨学科研究推动大模型技术与自然资源管理业务的深度融合,完善领域知识驱动的大模型构建理论框架,突破自然资源管理核心场景中的关键技术瓶颈,拓展大模型在自然资源领域的创新应用范式及其实践。
为此,《自然资源学报》特推出“自然资源行业大模型及其应用”专题征稿,优秀成果拟以专题形式正刊刊发于《自然资源学报》,并将在其中择优形成《中国自然资源观察》专题建议。
根据最新中国知网数据,《自然资源学报》复合影响因子(10.773)等四项指标均位列我国资源科学类排名第一。为中国自然科学核心期刊、中国科技核心期刊、中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊、《中文核心期刊要目总览》核心期刊(北京大学图书馆)、南京大学“中文社会科学引文索引”(CSSCI)来源期刊。入选中国科技期刊卓越行动计划二期中文领军期刊项目。《自然资源学报》一直秉持多学科交融创新的办刊理念,致力于推动资源科学及其相关领域的学术研究与实践应用。
选题内容
本次专题选题具体包括但不限于以下方面:
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自然资源行业大模型构建的理论框架与范式创新
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面向大模型训练的自然资源多源异构数据治理、数据库和知识图谱构建与标准化研究
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自然资源大模型的人机协同机制与知识交互范式
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面向自然资源管理的领域知识嵌入与迁移学习
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大模型驱动的国土空间规划智能优化与模拟推演
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自然资源行业大模型的算力需求与基础设施建设
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自然资源行业大模型的轻量化部署与边缘计算适配技术
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跨区域多部门协同的大模型平台架构与实践
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大模型与数字孪生技术耦合的自然资源全生命周期管理
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生成式AI在自然资源业务中的应用探索
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自然资源行业大模型的伦理风险、可解释性与可信评估
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自然资源行业大模型标准规范、监管机制与开源生态构建
征稿论文题目自拟,建议围绕但不限于上述议题提供理论阐释、技术方法和实证研究等,能够服务于自然资源行业大模型及其应用的国家重大需求,紧扣主题,扎实研究,选题新颖,逻辑清晰,论点明确,数据可靠,时效性强,方法正确,结论可信,体现创新。
注意事项
1. 有意参与者,请于2025年6月30日之前,在《自然资源学报》投稿系统直接提交稿件,投稿时请注明投稿“自然资源行业大模型及其应用”专题即可;拟投稿论文需符合《自然资源学报》文稿格式规范要求,具体写作要求请自行查阅官网(http://www.jnr.ac.cn)。具体写作方面的任何疑问,可直接咨询《自然资源学报》编辑部(010-64889771)。
2. 编辑部组织审稿,如论文选题、内容适合且质量较高,将按编辑部通用稿件流程处理,审稿通过者优先在《自然资源学报》予以专辑正刊发表。
未尽事宜,请联系本专题联系人:
吴洪涛,自然资源部信息中心
邮箱:htwu@infomail.mnr.gov.cn
张鸿辉,自然资源部“碳中和与国土空间优化”重点实验室、广东国地科技股份有限公司
邮箱:249536073@qq.com
张姗琪,南京大学建筑与城市规划学院
邮箱:zhangshanqi@nju.edu.cn
来源:自然资源学报





原文始发于微信公众号(国地科技):事关自然资源行业大模型,《自然资源学报》征稿啦!