分论坛预告 | AI赋能国土空间规划实施监测网络（CSPON）
AI赋能国土空间规划实施监测网络（CSPON）
时间
2023年11月10日（周五）
下午 13:30—17:30
地点
德清国际展览中心一期三层E305
主办单位
中国地理信息产业协会
承办单位
自然资源部碳中和与国土空间优化重点实验室
广东省智慧空间规划工程技术研究中心广东国地规划科技股份有限公司广州蓝图地理信息技术有限公司江苏省地理信息技术重点实验室致辞嘉宾
李维森
中国地理信息产业协会会长
苗前军
自然资源部自然资源调查监测司原司长
陈建国
原浙江省测绘与地理信息局局长，浙江省第十二届人大常委、农业与农村委员会副主任委员
李满春
国际欧亚科学院院士，中国地理信息产业协会副会长，中国测绘学会副秘书长，南京大学地理与海洋科学学院党委书记、教授，江苏省地理信息技术重点实验室主任
报告嘉宾
蔡玉梅
自然资源部国土空间规划研究中心标准与政策所负责人
博士，研究员，自然资源部科技领军人才，全国自然资源与国土空间规划标准委国土空间规划分委员副秘书。
长期从事国土空间规划的国际对比及理论、方法和技术研究。主持原国土资源部公益性行业专项“土地生态空间管控红线划定关键技术研究与示范”课题，“十一五”国家科技支撑计划课题“村镇土地用途管制分区技术研究”，“十二五”国家科技支撑项目“国土空间优化关键技术研发与示范”，“十二五”国家国际科技合作专项“国土空间优化利用技术合作研究”，“十四五”国家重点研发计划项目“国土空间规划实施监测网络（CSPON）关键技术研发与应用”。作为骨干参加“全国土地利用总体规划”“全国国土规划”“全国国土空间规划纲要”专班工作。
在国土空间规划体系、国土空间评价与优化模型、自然资源综合评价、规划环境影响评价等领域发表学术文章100余篇，专（译）著4部,获省部奖5项。国土空间规划实施监测网络（CSPON）技术思路研究
从国家深化“多规合一”改革、加快数字化转型背景出发，按照新时代“可感知、能学习、善治理、自适应”国土空间规划的要求，提出构建国土空间规划监测网络（CSPON）基本理论、整体框架和关键技术。CSPON基本理论体现全周期管理、多尺度关联和“场景认知-数据感知-模型研发-治理决策”全链条贯通机制。CSPON关键技术包括国土空间信息模型（TIM）构建及多尺度规划实施评估与优化模型构建技术等，为全国CSPON建设工程提供参考。
吕欣
国防科技大学系统工程学院教授，博士生导师，国家杰出青年
长期在大数据、复杂网络、应急管理等领域开展前沿研究，主要开创性工作包括将手机通讯数据应用于重大自然灾害救援、提出难接触人群网络抽样与统计推断的“Lu-估计量”等。多项关键技术广泛应用在海地地震、霍乱疫情、日本3·11大地震、Mahasen台风、埃博拉疫情、雅安地震、登革热疫情、尼泊尔地震、新冠肺炎疫情等事件中，为联合国相关机构提供分析报告6份，为中央和省部级机构提供分析报告和决策建议20余份。其技术被MIT 综合技术评论列为“全球十大突破性技术”，研究成果发表在Nature（2篇）、PNAS（2篇）、Nature Microbiology、Nature Communications（2篇）、National Science Review、The Innovation（2篇）等；并多次得到顶级期刊专文评价和前景讨论（PLOS Medicine, 2011; PNAS, 2012; PNAS, 2016; Nature, 2019)；得到人民日报（2020）、新华社（2020）、解放军报（2017, 2020）、科技日报（2020，2021、2022）、BBC（2011，2014，2015，2020）、纽约时报（2011，2020）等高度评价。获世界移动大奖（GLOMO Award），国家级教学成果二等奖，湖南省高等教育教学成果特等奖，深圳市科技进步一等奖，教育部科技进步二等奖，军队科技进步二等奖，中国仿真学会自然科学一等奖。
移动计算与社会治理
规模移动通信数据、社交媒体数据与卫星遥感数据等近年来不断被创新地应用到经济水平预测、流行病风险评估和自然灾害应急救援中。本报告将结合吕欣教授长期以来应用大数据技术在社会治理以及地震、台风、海啸、疫情等重大国内外灾害事件中开展应急救援的多项工作，讲述如何对数以百万计人类个体的行为在时空维度上进行分析和挖掘，进一步探索从个体到整体的群体行为作用机制和演化模式。主要包括大规模人群行为统计规律挖掘，出行模型设计与验证，以及基于移动大数据的应急管理应用。
李勇
清华大学城市科学与计算研究中心负责人，教育部长江学者
CCF普适计算专业委员会执行委员，博士、清华大学电子工程系副教授、博士生导师。长期从事数据科学与智能方面的科研工作，作为负责人承担自然科学基金重点、国家重点研发计划等项目，在Nature子刊、KDD、NeurIPS、WWW等国际会议与期刊发表论文100余篇，文章引用20000余次。先后入选教育部长江学者、全球“高被引科学家”、国家青年拔尖人才计划，获教育部科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、吴文俊人工智能优秀青年奖。
基于强化学习的城市社区空间智能规划研究
有效的城市社区空间规划对城市的可持续发展起着至关重要的作用。尽管地理信息系统（GIS）和计算机辅助设计（CAD）提高了城市规划的效率，但用地和道路布局当前仍然严重依赖人类专家，本报告将介绍发表在自然-计算科学期刊上新一期的封面文章：提出一种人工智能城市规划模型，用于生成城市社区的空间规划。为了克服城市地理元素多样和不规则的挑战，我们构建了一个图模型对任意形式的城市拓扑结构给出统一表示，并将城市规划建模为一个图上的顺序决策问题。为了应对巨大解空间的挑战，我们开发了基于图神经网络的强化学习模型。在虚拟和真实世界社区的实验表明，我们的人工智能模型给出的方案在客观指标上优于人类专家设计的规划方案，而且能够生成面向不同需求的空间规划。我们还提出了一种城市规划的人类-人工智能协作工作流，在这个协作工作流中，人类设计师可以集中于创意性的工作，以更少的时间生成更高效的空间规划，从而大幅提高工作效率。我们的方法展示了计算模型在城市规划中的巨大潜力，并为计算城市科学提供了丰富的研究方向。
甄峰
南京大学建筑与城市规划学院副院长、教授，博士生导师
江苏省智慧城市规划与数字治理工程研究中心主任，江智慧城市研究基地首席科学家，美国佐治亚理工学院和巴黎电信学院访问学者。2009年获得第十届全国青年地理科技奖及教育部新世纪优秀人才，2022年获得江苏省333二层次人才。兼任住房与城乡建设部智慧城市专家委员会委员，中国地理学会理事、城市地理专业委员会主任委员，中国自然资源学会常务理事、国土空间规划研究专业委员会主任委员。
AI驱动的国土空间规划思考
人类社会已进入以人工智能为主要驱动力的智慧社会时代。人工智能作为一种颠覆性技术，已经对国土空间研究与规划编制产生了深刻的影响。报告分析了当前国土空间规划研究与编制中存在的问题，如人本的响应不足、动态监测机制手段有待提升等，以及多源大数据支持的智慧规划过程存在的数据不通、业务不协同等问题，认为随着智能技术的深度使用，人和城市空间、技术和城市空间越来越融合，AI驱动的国土空间规划将进入快速发展阶段。报告讨论了AI驱动的国土空间规划范式，包括学科体系构建与基础理论创新、多学科融合的城市开放平台搭建、多类型应用场景的AI驱动等。报告认为，需要从系统综合的视角去分析AI技术对城市自然地理环境、建成环境、人文社会经济空间和信息空间的影响及其应对策略。
张鸿辉
广东国地规划科技股份有限公司联席总裁，正高级工程师
自然资源部高层次科技创新人才工程（国土空间规划行业）科技领军人才、自然资源部碳中和与国土空间优化重点实验室副主任、广东省智慧空间规划工程技术研究中心主任。长期从事智慧国土空间规划、智慧自然资源、智慧城市等研究与实践工作，已主持或参与多项国家自然科学基金、中国博士后科学基金以及国家、部、省级科研课题和项目。在国内外期刊发表文章100多篇，参与出版专著6部。主持或参与研发项目成果获广东省科技进步奖、湖南省科技进步奖、地理信息科技进步奖、中国测绘科学技术奖、中国智慧城市优秀应用成果、中国优秀城乡规划设计奖等多项科技奖励。
国土空间规划实施监测网络（CSPON）的智能算法模型与智慧应用场景探索
国土空间规划实施监测网络（CSPON）体系建设是深化完善国土空间规划体系，强化“五级三类”规划实施监督的重要抓手，也是推动实现“可感知、能学习、善治理、自适应”智慧规划的关键支撑。
报告结合当前新兴技术发展趋势与国土空间规划实施监督工作重点需要，提出了以“大模型、大数据、大算力”等为支撑的智慧国土空间规划关键技术路径，重点探讨了面向智慧规划的智能算法模型构建思路与方法，并结合项目实践应用案例，分享了规划专业算法模型在国土空间重点要素监测、人地关系耦合评估、底线管控预警等典型业务场景的“智慧化”探索实践。
孟小亮
武汉大学遥感信息工程学院教授，博士生导师
珞珈特聘教授，研究方向为智能空间感知网。曾作为博士后研究人员参与美国航天航空局ICCaRS（探索气候变化与遥感）项目；主持多项国家自然科学基金、国家重点研发计划、国家重大专项等纵横项科研项目课题；编撰《空间信息与传感器网络》、《时空大数据的技术与方法》等教材与专著；开创并主讲国家级一流本科课程、国家在线开放精品课程“空间信息工程技术”；曾获国际摄影测量与遥感协会（ISPRS）最佳青年作者奖、全国GIS青年教师讲课竞赛一等奖；指导学生获得“挑战杯”大赛全国特等奖、“互联网+”大赛全国金奖和20余项国家级学科竞赛奖励；参与获得2022年国家级教学成果奖一等奖。
面向自然资源综合监测的视频AI关键技术探索
面向自然资源科学化、智能化、精细化监测的需求，探索基于计算机视觉的自然资源违法智能目标检测技术，对不同自然资源执法场景及目标进行精准识别，研究单目视觉高精度告警定位方法，以及研发智能监测装备，优化监测效果并降低成本。
李海峰
中南大学教授、博士生导师，地理信息系系主任
全国高校GIS创新人物，宁夏自治区特聘专家，香港理工大学高级研究助理，美国伊利诺伊大学香槟分校访问学者。主持GF重大专项2项，GF创新特区项目4项，国家自然基金项目4项，国家重点研发项目子题2项，预研基金4项。在Nature Food (Cover paper), IEEE TNNLS, ISPRS Journal of P &RS, IEEE TGRS, IEEE TITS, RSE, ERL等顶级期刊发表论文120余篇，入选全球前2%科学家，4篇论文入选ESI1‰热点论文，15篇论文入选ESI1%高被引论文；合著专著8部；授权发明专利20余项，其中国际专利6项。担任Remote Sensing等SCI期刊编委，Frontiers in Environmental Science客座主编。获得北京市自然科学二等奖，测绘科技进步一等奖，地理信息产业协会特等奖和一等奖。研究兴趣地理/遥感大数据，机器/深度学习，人工/类脑智能。
多模态时空通用智能模型
多模态时空数据本质上是对一个实体对象不同角度的感知，因此要全面的认识我们的研究实体对象，如何综合使用多模态数据存在必然性。受到技术制约，我们一直都是采用单模态的方式来处理各种数据，例如点云，影像，POI等。如今，多模态大模型已成为大模型迈向通用人工智能(AGI)目标的下一个前沿焦点。本报告讨论了多模态时空通用智能模型的可能性，讨论了规模效应，涌现效应和互补效应，并提出了一个可实施的框架和初步结果。以期为新一代多模态时空智能模型提供一些观点。
赵一
腾讯位置服务高级架构师、高级产品经理
多年从事传统GIS系统以及互联网地图的产品以及解决方案工作，参与多个智慧城市时空云或地图相关项目建设，对传统 GIS 平台以及互联网地图均有深入理解。
基于AI的腾讯位置服务助力国土空间规划数智化基于对海量的位置服务大数据进行AI分析挖掘，腾讯形成了人车路地物等多方面的城市大数据指标，结合地图基础服务能力，共同为国土空间规划的感知、规划、建设、治理提供了丰富的数据与服务能力支撑。
主持人
樊星
广东国地规划科技股份有限公司副总裁
大会专栏
请将我设为星标★
编辑：李 娟初审：徐慧波
终审：余 青
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