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　　开云网址·(中国)官方网站李志林：即将到来的智能化测绘新景象近年来，测绘行业的内外部环境发生了较大变化，面对全社会数字化、智能化转型的时代浪潮以及“第四次工业革命”的影响，如何把握机遇，推动行业技术进步和事业转型升级，已成为业界关心的热门话题。为引导和推动智能化测绘方向上的科技创新与行业应用，充分发挥智能化测绘在国家重大战略实施中的支撑作用，中国测绘学会于2022年底决定成立“智能化测绘工作委员会”，西南交通大学地球科学与环境工程学院院长李志林教授任常务副主任委员兼秘书长。

　　深耕智能化测绘制图多年，李志林取得了（地理空间尺度变换的）自然法则和Li—Openshaw算法等一系列原创性成果，获国家自然科学二等奖、测绘科学技术一等奖、国际摄影测量与遥感学会Schwidefsky奖和Gino Cassinis奖，并入选斯坦福大学全球2%顶尖科学家的1960—2023终身影响力和2023年度影响力2个榜单，2023年当选中国测绘学会会士。

　　记者：在人工智能高速发展的背景下，测绘地理信息是如何适时抓住机会，最终升级成为“智能化测绘”的？

　　一般认为，人工智能诞生于20世纪50年代。1950年，“计算机之父”图灵（Alan Turing）提出的著名的“图灵测试”，成为AI发展的奠基石。但是大多数将1956年定为人工智能元年，因为在那一年计算机专家麦卡锡（John McCarthy）提出“人工智能”一词，更重要的是著名的达特茅斯会议，它掀起了人工智能研究的高潮。但是，20世纪70年代的计算能力严重不足，导致人工智能发展缓慢。所以，人工智能在测绘中的应用始于30年以后的20世纪80年代。

　　测绘界对人工智能新技术非常敏锐，对相关新技术的出现都给予了及时的关注开云网址，所以不管是人工智能的“符号主义”“行为主义”还是“连接主义”，我们测绘界采用的态度都是“拿来主义”“实用主义”和“修正主义”。

　　20世纪80年代，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，符号主义的专家系统风靡一时，测绘界马上着手研究自己领域的专家系统。例如，1985年英国和加拿大学者开始介绍自己开发的制图专家系统；中国科学家也于1988年推出自己的地图制图专家系统。但由于所需的专家知识难以获取全面，导致这些系统的用途有限，纷纷在90年代中落潮。

　　行为主义人工智能是通过模仿生物智能的某一个方面从而设计出智能算法，用于解决在一个给定环境内的最优化问题。1981年模糊计算就被用于影像分割、1989年神经网络被用于影像分类、1992年自然原理被用于地图综合。1995年后，进化计算、遗传算法、人工免疫、蚁群算法、梯度下降法、模拟退火法、贪心搜索法、粒子群优化算法等智能算法不断出现，也不断用于测绘领域，但始终缺乏能够系统解决问题的完整策略，因此人工智能的行为主义在测绘领域的发展也受到限制。

　　虽然连接主义人工智能的机器学习在测绘中的应用比较晚（是1995年后的事），但2014年后，“深度学习”席卷整个测绘界，特别是在遥感领域，“深度学习+知识图谱”将遥感影像解译的准确率提高到空前的高度，“深度学习”好像成为了人工智能的代名词。

　　感受到深度学习的空前成功与巨大潜力后，测绘学界受到极大鼓舞，许多学者都开始思考智能时代测绘发展的这个大问题。

　　2017年就有三件值得一提的大事情：李德仁院士提出了“从测绘学到地球空间信息智能服务科学”；刘经南院士讨论了“智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇”；宁津生院士牵头承担了中国工程院重点咨询项目“测绘科学与技术转型升级发展战略研究”，并于2018年5月在浙江宁波组织召开了“测绘科技转型升级—从数字化走向智能化”研讨会，将测绘的“智能化”问题正式提出。

　　2021年，陈军院士等系统地阐述了“智能化测绘的基本问题与发展方向”。最近，陈军院士等进一步阐述：“智能化测绘的基本思路是，以数字化测绘的算法模型为基础，将人类在测绘活动中形成的自然智能与人工智能有机融合，构建形成以时空知识为引导、数据为驱动、算法为基础、服务为支撑的混合型时空智能计算范式(KDAS)，实现包含时空特征的测绘感知、认知、表达等智能计算，支持提供高品质的时空数据、信息及知识服务。”

　　中国测绘学会找准时机，于2022年12月决定成立“智能化测绘工作委员会”，将智能化测绘正式提上研究议程。

　　要实现智能化，必须要有强大的人工智能技术作为支撑。值得欣慰的是，2023年3月14日，由OpenAI发布的GPT—4（ChatGPT发布的语言大模型）表现出令人惊叹的语言理解力、推理能力和表达能力，并且具备相当丰富的知识（我们不妨将它理解为“准通用人工智能”），赋予智能化测绘系统强大的智能，能够理解、学习、推理和决策，以实现测绘感知、认知、表达、服务的自主化，为智能化测绘提供强大的技术支撑。相信中国测绘界这次也会抓住GPT带来的这一机会，最终建立起世界领先的“智能化测绘”理论与方法，将测绘从数字化升级到智能化。

　　记者：ChatGPT等人工智能代表性产物与测绘地理信息结合，碰撞出了怎样的火花？目前有哪些具体的成果？是否同时面临着考验和新问题？

　　李志林：总的来说，随着人工智能技术的不断提升，测绘的自动化程度和量测精度都在不断提高，大家也切实感受到了人工智能带来的红利。但人工智能与地理信息碰撞的更大火花还在后头。

　　测绘领域在过去与人工智能融合的过程中，早期的研究方向大多是怎么将计算机领域发明的人工智能理论与方法应用到测绘的感知、认知、行为（导航）、表达及服务当中，让问题（如自动化和高精度）得到更好的解决。

　　在应用符号主义的专家系统时，我们试图建立自己的专业规则库；在应用行为主义的智能算法进行优化时，我们用专业知识为这些算法提供边界条件；在应用连接主义的深度学习时，我们为这些算法提供专业样本库和知识图谱。

　　当然，在应用计算机领域发明智能算法的同时，我们测绘领域也开发了一些自己的专业算法，如导航、分类和地图综合等。例如，早在1990年，我自己就根据人眼看物体“远粗近细”现象，抽象出了地图尺度变换的“自然法则”。

　　基于这一测绘自然智能，我又发明了地图综合的系列算法，包括公认为经典的Li-Openshaw算法，克服了地图综合客观化的难题。但我们早期的工作多在循序渐进，没有碰撞出真正意义上的火花。

　　要说真正的火花，还是近几年跟深度学习碰撞出来的。深度学习已经广泛用于测绘的各个角落，“深度学习+知识图谱”将遥感影像解译的准确率提高到空前的高度，是一朵鲜艳的火花。

　　通过深度学习与测绘自然智能的结合，测绘界研发出了许多执行特定任务的智能系统，大众化的系统如基于地图的导航系统，专业化的系统如国家基础地理信息中心刘万增等研发的“问题地图”检查系统。

　　但是，这些专用系统只能执行一组狭义的给定任务，离真正智能化的要求还比较远。智能化的两大特征是：

　　行业当下的共识是，截至目前，所有的人工智能系统都属于弱人工智能，涉及的系统（机器）只 能执行一组狭义的特定任务（或预设的功能），系统（机器）不具备思考能力。所以我们面临的新问题是：

　　为此，我们需要组织力量来研究这两个问题。中国国家自然科学基金委员会于2023年发布重大项目指南“智能化测绘的混合计算理论与方法研究”，陈军院士联合一批测绘界和人工智能界学者一起申请了这个项目，并参加了答辩。

　　该项目旨在“突破时空数据实景化感知、时空场景多维度认知、时空地图情境化表达与时空智能自主式服务等时空混合计算的关键技术，形成智能化测绘的混合计算理论方法与知识体系，并结合工程实践进行实验验证，提升测绘时空感知、认知、表达及服务的智能化水平，推动测绘学科与技术体系的智能化转型升级”。该项目有5个课题，我自己有幸参与其中，负责第三课题“时空地图的情境化表达”。

　　我负责的课题就是要建立一套基于语言大模型（GPT）的新一代智能化制图理论与方法体系。我们可以将地图制图分解成地图制图的需求理解（应急、规划、办公用图）、资料收集（数据获取、处理、挖掘等）、地图设计（范围、类型开云网址、尺寸、版面、比例、投影）、快速制图（模板、规则、算法）、地图输出（打印、文件）及地图服务等6个环节。现有制图系统通过模板化、流程化、算法化，很好地解决了后面三部分的许多自动化问题，但需求理解、地图设计、资料收集等部分的自动化程度仍然极低，需要极大地提升智能化水平。

　　“时空地图的情境化表达”课题旨在建立一套基于GPT的智能化地图表达理论与方法，以突破现行预设情境下数字制图面临的自动化程度上的技术天花板，以实现开放情境下自主式智能制图为努力方向。其能在及时掌握现实动态的基础上开云网址，积极响应制图需求、持续回应用户指令、精确理解用户意图、充分顾及用户偏好、恰当运用制图形式、即时生成精美表达，从而达到新一代智能化制图的新境界。

　　智能化制图的首要任务是“需求理解”。从前我们不考虑用户需求，我们的地图服务模式是“有什么给什么”；而现在需求关系变了，地图服务模式变成“要什么制什么”。这么一来，从前的模板化制图模式就无法满足当前的定制化需要。定制化的特点就是个性化，我们的新一代智能化制图系统需要能实现这种个性化制图。

　　所谓个性化，就是要根据因人而异的定制需求呈现不同的地图。以西南交通大学为例，过去的校园地图仅有一个标准版本被学校承认，但在实际应用中，新生入学、校友返校、领导到访等不同情境都有着不同的地图需要：新生入学，想要重点了解的是自己的宿舍楼、教学楼、食堂及教学办等地点；校友返校，想要重点知晓的是恩师的办公室地点是否有变动；领导到访，则需要重点标记出此行需要到达的会议室或礼堂等地点。这些细化且有针对性的应用场景很难通过人工预设情境完成，但与GPT结合后，制图系统就拥有了理解人类语言的能力和自我决策能力。

　　我们希望，在不远的将来，情境化表达系统能变成手机的一个常用APP。只需用户提出要求，系统在理解你的要求后就能帮你制作想要的地图；当然如果你再提新要求，系统也会帮你修改。这是一个新景象，但目前的研究成果离目标还是太远。

　　同样，当下智能化测绘还在孕育中，研究比较零散，系统的理论仍在建立中，系统的方法仍在发展中，所以我们还没有感觉到智能化测绘带来的新景象。

　　中国测绘学会智能化测绘工作委员会的成立标志着行业对这一研究方向的重视，号召大家一起研究智能化测绘面临的问题，而不是标志这一技术的成熟。但是我们相信，在不远的将来，一定能看到智能化测绘带来的各种新景象。

　　记者：智能化测绘工作委员会的成⽴旨在引导和推动智能化测绘方向上的科技创新与行业应用。成立至今，智能化测绘工作委员会都做了哪些尝试来推动智能化测绘进程？

　　李志林：智能化测绘工作委员会成立还不到一年，但是在成立之前，我们就开始努力推动智能化测绘方向上的科技创新与行业应用。

　　面对全社会数字化、智能化转型的时代浪潮以及“第四次工业革命”的影响，测绘学者的普遍共识是，数字化测绘技术的“红利”已基本用完，应不失时机地开展创新研究，从数字化测绘走向智能化测绘。但是，这种升级是一项极为复杂的系统工程，既涉及理论创新、技术突破、体系构建等科技难题，也牵涉观念更新、学科协同、政策保障等非技术因素。

　　因此，中国测绘学会于2022年底决定成立“智能化测绘工作委员会”。智能化测绘工作委员会将依托中国测绘学会的强大技术、人才、资源优势，为智能化测绘的科学研究和技术推广应用提供基础支撑，具体工作内容包括：

　　● 搭建政府、学会、高校、企业的纵向沟通、横向联系的桥梁，为智能化测绘领域的从业者、相关机构构建良好的学习、交流平台。

　　●积极推动测量、制图、地理信息、遥感等领域与人工智能的深度融合，开展智能化测绘理论、方法与技术的创新，协助学会、政府做好智能化测绘相关基础研究突破和关键技术攻关。

　　● 积极促进智能化测绘成果的应用转化，繁荣产业生态，充分发挥其在国家重大战略实施中的支撑作用。

　　● 组织测绘、自然资源、信息等相关领域的专家、学者、代表性企事业等， 整合资源，编写行业发展报告，总结建设经验，梳理典型案例，开展智能 化测绘标准的制定工作，推动行业规范有序发展。

　　智能化测绘工作委员会将围绕数据获取实时化、信息处理智能化、应用服务知识化三个方向，组织开展学术交流与研究，并积极促进产学研用深度融合，提升核心技术能力，繁荣产业生态，充分发挥智能化测绘在国家重大战略实施中的支撑作用。

　　在智能化测绘工作委员会正式成立之前，曾于2021年9月在徐州中国矿业大学举办了第一届智能化测绘学术研讨会，成立后于2023年5月在成都西南交通大学举办了第二届智能化测绘学术研讨会，同期举办了“首届‘阿尔法杯’智能化测绘博士生论坛”。明年，智能化测绘工作委员会准备在樱花开放时节，于武汉大学召开第三届智能化测绘发展研讨会，并计划将该会议列入委员会的例行年度会议。

　　为持续扩大国际影响力，智能化测绘工作委员会计划在明年10月在澳大利亚Perth召开的国际摄影测量遥感学会中期研讨会上组织一个智能化测绘的专题研讨会，同时准备举办智能化测绘技术竞赛。

　　未来，智能化测绘工作委员会将继续致力于推动智能化测绘进程，充分发挥政府、学术界、高校和科研机构、事业单位、企业的积极性，建立优势互补的良性协作机制，构建智能化测绘知识体系，研究智能化测绘的技术方法、应用系统及仪器设备，推动跨学科协同创新与合作。

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