2023年AI进入2.0时代，大模型、AIGC的出现，为各行业带来了深层次的思考与变革。新一代人工智能技术由于产生了智能“涌现”，能够泛化多场景和多任务。其中，NLP大模型强化了文本信息提取和理解能力，并使得人机对话交互愈发成熟；CV大模型成为了提升图像解译精度和泛化性的新路径；多模态大模型中的AI绘画已切实成为生产力工具，并逐步向着三维场景AIGC上拓展。

在地信领域，2014年业内首次提出了地理智慧(Geospatial Intelligence)概念。2023年，适逢AI 2.0时代的到来，这一表达更新为空间智能(Geospatial Intelligence，简称GI)。AI 2.0将为GI带来新的技术进步、产品形态和应用模式：

地理空间感知方面，SAM的行业落地让我们感受到了“分割一切”泛用智能的魅力与强大，行业CV大模型将为用户带来更准确的影像时空信息提取结果；而NLP大模型更是将时空信息感知能力拓展到了文本领域。

地理空间可视化方面，在AIGC的影响下，三维场景AI渲染等技术正迅速迭代，有望赋能实景三维、数字孪生的低成本建设和沉浸式体验。

地理空间决策方面，将GIS能力引入NLP大模型，变革人机对话的交互方式，将大幅降低传统软件使用门槛，为用户带来简洁而不简单的使用体验。更智能化的AI辅助地理空间决策正呼之欲出。

地理空间设计方面，AI绘画在空间规划等领域，赋能地理空间设计智能、高效、低成本；更高维度的生成式大模型，让人们看到了AI赋能三维地理空间设计的可能。

地理空间控制方面，随着空间智能逐步成熟，联合对空间信息的智能感知、智能分析和智能决策，未来将实现更智能、更精准的地理空间控制。

展望2024，这将是AI 2.0技术落地的一年。全面提升软件智能化水平，全面落地行业智能化应用是大势所趋。未来十年将是AI迅猛发展的十年，也是地信技术智能化升级的十年，深度拥抱AI 2.0时代，定义下一代空间智能将是每个地信人的新使命。

在2024年2月发布的《自然资源数字化治理能力提升总体方案》中，“人工智能”被提及27次，内容涵盖人工智能基础设施的建设、人工智能算法能力的提升、人工智能样本模型的构建、各种自然资源业务场景的人工智能应用，以及人工智能安全防护体系的建设。如此密集、全面的阐述，充分说明人工智能驱动的自然资源业务智慧化转型已箭在弦上，同样的趋势也适用于住建、水利等行业。

从电子计算机诞生起，传统业务领域经历了信息化、数字化、智能化、智慧化多轮迭代升级。最新的智慧化转型与智能化相比，有两个突出特点：一是人工智能应用场景由以往的相对单一，转而呈现出多点开花的局面；二是信息系统逐渐具备一定的自主学习能力，能实现可控且不需人工干预的自我完善与进化。

从本质上来讲，人工智能并没有脱离仿生技术的范畴，是使用机器对人类智慧活动的模拟。业务智慧化是使用信息系统模拟人类对业务处理的过程，从而实现人效大幅提升，甚至机器代替人类。类比人的神经系统，业务智慧化信息系统可抽象为“感知、记忆、逻辑、表达”四个方面。

其中 “感知”是运用计算机视觉、多维传感、互联网信息获取等技术，构建“天空地网”一体的立体感知网络；“记忆”是运用分布式数据存储和数据治理技术，构建性能强大的、符合业务要求的大数据仓库；“逻辑”是运用基于规则的模型和基于概率的模型，结合最新的人工智能大模型算法，实现业务管理的智能监管、模拟推演和科学决策；“表达”是运用可视化图表、二三维GIS、高保真渲染等技术，实现智慧计算结果的直观化展现与沉浸式体验。

业务智慧化应用潜力巨大，诸如自然资源行业的智慧耕保、智慧规划等，住建行业的智慧城市等，都是业务智慧化的前沿探索领域。以智慧耕保业务为例，运用“天空地网”一体化感知网络和多模态行为判别技术，精准发现并判定“非农化、非粮化”行为，严格落实耕地保护制度；运用分布式GIS分析和智能化指标判定与预测技术，实现全域范围内高潜力宜耕地块的快速挖掘，高效落实耕地总量不减少任务目标。

2022年12月，中共中央、国务院印发了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”），将数据定义为新型生产要素，与传统的生产要素（如劳动力、资本和土地）相提并论。

数据要素是推动数字经济发展的核心引擎，是赋能行业数字化转型和智能化升级的重要支撑，也是国家基础性战略资源。2023年底，国家数据局正式成立，体现了国家层面对数字经济发展和数据治理的重视。

空间信息是反映地理实体空间分布特征的信息。政务信息、社会信息、物联网信息与空间信息叠加形成的“空间信息 X数据要素”，在推动高质量发展中发挥着基础性、先行性作用。随着跨平台、遥感GIS一体化、新一代三维、分布式空间计算等技术发展，行业对空间数据挖掘的能力进一步提升，“空间信息×数据要素”将会成为“数据要素×”的重要组成部分。

“空间信息×数据要素”感知方面，低空经济、物联网、众源众包等为代表的常态化空天地网一体化数据感知体系的构建，将有效保障空间信息×数据要素的时效性和可用性。

“空间信息×数据要素”治理方面，通过打通数据汇聚、处理、确权、定价、流通、交易、使用、分配和安全治理全过程，驱动数据要素资源化、资产化和资本化，支撑“（空间信息×数据要素）×”倍增效应的实现。

“空间信息×数据要素”运营方面，依托空间数据要素核心资产，打造标准化、商品化的数据要素商品，通过构建“数字底座×”“网格×”“空间智能×”等“数据要素×”系列应用模式，进一步发挥"(空间信息×数据要素)×"在服务集约化、治理精细化和业务智能化方面的作用。

(空间信息×数据要素) ×必将大幅促进空间信息领域的数字化建设进程，助力数字经济高质量发展。

2020年4月10日，国家发改委和中央网信办联合发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，将数字孪生、大数据、人工智能、5G等7项技术，视作数字化转型的“共性技术”和“关键技术”，并专辟章节谈“开展数字孪生创新计划”，要求“引导各方参与提出数字孪生的解决方案”；同年9月，国务院发布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确企业数字化转型需要运用5G、云计算、人工智能、数字孪生等新一代信息技术，探索构建适应企业业务特点和发展需求的“数据中台”“业务中台”等新型IT架构模式，建设敏捷高效可复用的新一代数字技术基础设施，加快形成集团级数字技术赋能平台。数字孪生技术已上升为国家科技战略。

在理论层面，数字孪生概念最早由美国密歇根大学的Michael Grieves教授提出，并被称为“镜像空间模型”，它通过集成物理模型、传感器数据、运行历史等信息，在虚拟空间中创建一个与实际物理实体或系统完全一致的数字化模型。空间智能(GI)概念在2014年由超图提出，表达从空间数据中提取信息和知识并用于管理和设计世界的能力。空间智能可被具象化为一个金字塔结构，最低层是地理空间感知，再往上依次是地理空间可视化、地理空间决策、地理空间设计和地理空间控制。

在技术层面，数字孪生+空间智能(GI)形成补充增强的融合关系。在可视化表达上，两者将GIS数据与虚拟模型相结合，实现了三维全空间的建模与表达，增强了三维场景的真实感和精度，从而更精确地模拟和预测现实世界中的物理现象。在数据应用上，以往的数字孪生侧重于“可视化”，而空间智能(GI)的应用为数字孪生赋予灵魂，让其变得可计算和可预测，更加智能化与动态化。基于空间智能(GI)的数字孪生将具有空间感知、计算、解析和检索等能力，可应用与目标场景构建数字化空间智能管理，真正实现从“看”到“用”。

在应用层面，数字孪生+空间智能(GI)潜力巨大，在智慧园区、智慧能源、智慧机场、智慧景区等方向尤其受关注。比如在智慧机场建设上，基于数字孪生可构建机场航站楼、飞行区、车辆、飞行器、设施设备等实体的机场信息模型，融合空间智能(GI)关键技术，整合各类数据资源，挖掘机场运行规则和模型，模拟、验证、预测、控制机场的物理实体，以优化生产运行、仿真演练、智能安防、旅客服务、设备运维等方面的应用，充分发挥数字孪生+空间智能(GI)的技术效能，提升机场运营效率，辅助机场安全管控，实现整体运行的数字化和智能化。

近期，自然资源部先后印发了《全国国土空间规划实施监测网络建设工作方案(2023-2027年)》《自然资源数字化治理能力提升总体方案》，提出了国土空间信息模型(Territory information model，TIM)的建设任务。“国土空间”涵盖我国主权管辖下的领土、领海、领空等全空间范围，TIM不仅是规划和自然资源管理工作的数字基础设施，也是数字中国建设的基石。TIM的发展势必会给时空数据治理、时空数字底座、行业应用模式带来重大机遇。

数据治理是数字中国建设的重要基础。TIM数据治理以多尺度空间单元为纽带，以跨平台、大数据、人工智能、新一代三维、遥感GIS一体化等技术为依托，以常态化的国土空间数据治理机制建设为保障，通过构建新一代自主可控的全空间数据融合治理体系，将业务体系、技术体系和数据体系进行深度融合，推动跨层级、跨地域、跨部门、跨系统、跨业务的一体化数据资源资产体系构建。

数字底座是数字中国建设的能力中枢。TIM数字底座将各类基础数据、行业数据和业务逻辑下沉至底座平台，形成国省市县多层级数据资产的运营管理和业务服务能力，实现TIM数据的集约化利用、自主化管理、标准化服务和常态化运营。

应用模式创新是数字中国建设的重要路径。TIM是对国土空间的全业务建模，可有效支撑数字生态空间中业务网络、信息系统网络和开放治理网络构建。TIM将革命性地推动行业应用模式创新，“TIM数据治理+数字底座+集约应用”组合是数字生态文明建设的重要路径。

近年来，随着全球气候变暖，极端恶劣天气频发，如2021年郑州720特大暴雨，2023年的京津冀鲁豫、东北等地遭受极端暴雨事件，给我们的生产活动带来了严重影响。水利部2021年推进数字孪生流域建设工作会议和2022、2023年全国水利工作会议均明确提出，数字孪生流域建设是推进智慧水利建设的关键和核心，必须加快推进。水利部先后出台《数字孪生流域建设技术大纲》《数字孪生水网建设技术导则》《数字孪生水利工程建设技术导则》等系列文件，细化明确了数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程、水利业务预报-预警-预演-预案（简称“四预”）等建什么、谁来建、怎么建以及如何共享等要求。与此同时，国家新增万亿国债，高度集中于水利领域。

数字孪生水利是指通过集成物理世界中的水利系统与其数字信息，构建一个实时、动态的、持续学习和适应的水利系统虚拟模型。它融合了物联网(IoT)、大数据、人工智能和模拟仿真等技术，实现数字化场景、智慧化模拟、精准化决策，能够在虚拟空间中高度还原现实各种行为过程，形成具有“四预”功能的智慧水利体系，最终赋能水旱灾害防御、水资源集约节约利用、水资源优化配置、大江大河大湖生态保护治理等。

在具体应用建设层面上，数字孪生水利以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程进行数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。GIS平台的海量数据的高效可视化、丰富的三维场景交互和分析等，将在数字孪生流域建设中扮演重要角色，同时在该底座平台基础上，开展2+N水利业务应用建设，进一步推动水利综合业务精细化管理，提升科学化决策调度管理水平。