
在人工智能浪潮奔涌的今天
我们紧跟时代
积极开展空间人工智能技术研究
利用AI描摹城市肌理
编织城市的智慧脉络
当AI与实景三维碰撞
能够擦出哪些绚烂的火花呢
一起来看看吧

睿思:各位亲爱的小伙伴们
一日不见,如隔三秋
我又升级啦~
快来看看我在实景三维应用场景里的最新表现吧!
作为数字中国建设的空间数字底板,实景三维技术通过构建高精度时空底座,为国土空间规划、城市综合治理、安全应急管理等关键领域赋能。
DeepSeek、Qwen、ChatGPT等大语言模型的出现,实现了AI技术从感知智能向认知智能的跃迁,使得跨模态数据融合与自然语言交互具备可能性。
我们采用“小体量模型+RAG+Lora微调+行业工具”组合拳,利用AI低代码平台,深度融合大语言模型与实景三维技术,实现三维引擎从“可视化镜像”向“认知智能体”的进化。

基于AI低代码平台打造了千余个智能节点,如同数字世界的神经元网络,直接将用户自然语言转化为操作指令,精准识别用户意图,帮助用户“精准找数据”“快速用功能”“便捷看数据”和“智能助分析”,实现自然语言问答式场景交互和三维场景交互跨越式提升。
精准找数据
通过统一的智能体对话式输入,利用工作流智能节点,精准识别用户数据查找需求,提取数据名称、查询操作和空间位置等信息,转化为数据查询和定位指令,从系统元数据库、数据目录库、地名地址库、专题业务数据库等来源中帮助用户快速查找和加载倾斜模型、人工精模、行政区、地名地址等数据,并定位到数据图层,改变传统多入口数据检索的低效操作方式。
▲整体能力展示
快速用功能
利用微调模型,从自然语言指令中精准提取用户希望使用的功能名称和操作关键词,将功能调用路径从多层级菜单查找简化为一步直达。

▲快速打开天气特效
便捷看数据
通过分析数据查看场景,结合数据浏览范式,从用户语言指令中智能提取数据名称、三维漫游相机操作和相机参数等信息,转化为数据加载和相机定位等指令,响应用户灵活看数据需求,如查看视点(调整相机到特定视角和位置,查看某个数据)、路径漫游(将相机沿着特定路线和视角动态查看某个数据)、盘旋(在特定的高度下,围绕一点动态查看某个数据)等,极大增强了三维交互的便捷性和智能性。
▲数据漫游查看
智能助分析
通过精准识别用户分析操作意图,并提取分析功能名称、分析参数和分析地点等关键字信息,转化分析执行指令,帮助用户“一键式”完成可视域分析、天际线分析、通视分析和日照分析等三维分析,极大简化和降低了三维分析操作门槛。

针对实景三维平台数据体量大、类型多,传统数据查询统计功能多为静态定制开发等问题,沉淀多类统计、查询指令范式,灵活组装工作流,实现面向多源异构数据的专题智能化查询,同时,引入上下文感知机制,支持多轮对话进行深度数据挖掘,将检索结果交由推理模型进行综合分析,支持对数据查询进行智能拆分和灵活组装,打破原有定制式数据查询壁垒,从而对平台资源、房屋建筑、物联感知和工程项目等数据,进行多维度、动态灵活的全景透视挖掘。
服务资源整体统计
根据用户指令,利用智能查询节点,动态组合多类查询,汇总查询内容并进行综合分析与总结,实现对平台所有的资源数据“一键式”全局搜索和深度挖掘。
业务专题资源动态统计
在零代码干预的情况下,利用大语言模型意图识别能力,将静态定制接口查询内容进行智能拆分,查询指定内容,快速响应用户灵活查询需求。

大语言模型通常需要高昂的GPU算力投入,应用成本高,相较于“大而泛”的通用大模型,小模型在轻量化架构、领域精调能力和边缘端部署等方面具有明显的优势。
针对实景三维垂直场景的需求,通过“小体量模型+RAG+微调”三阶进化,构建出20GB显存的轻量化引擎,进一步提升推理速度。
下一步,市自然资源规划局将融合遥感地物要素自动识别、视频语义实时解析与数字人等多模态AI及交互技术,形成“感知-理解-决策”协同闭环,驱动智慧城市三维孪生、虚实融合交互及机器人自主操作的协同进化。
来源:长沙市自然资源和规划局
新媒体编辑:刘川




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原文始发于微信公众号(i自然全媒体):睿思:用大语言模型重构三维智能新范式,听说我又升级了?!