《大模型在规划中的应用与实践报告》系统梳理了大模型在国土空间规划与自然资源管理领域的应用现状、核心成果、现存挑战及未来方向，核心结论是大模型正推动行业从 “经验驱动” 向 “数据与知识双驱动” 的人机协同新范式转型。
一、核心应用与实践成果
（一）技术融合趋势显著
大模型与 GIS、BIM/CIM、知识图谱、数字孪生等技术深度融合，催生了空间智能分析平台、规划智能体等新业态，成为行业数字化转型的新质生产力。国产大模型（如 DeepSeek、ChatGLM、Qwen）表现突出，在政务、规划等关键领域构建安全可控的专用系统已具备成熟路径。
（二）全生命周期赋能规划业务
规划编制：实现政策解读、多源数据分析、方案生成与优化，如总平面图智能渲染将生成周期从数日压缩至分钟级。
审批审查：通过智能审查系统完成合规性校验、材料识别、文书质检，提升审批效率与精度。
实施治理：涵盖动态监测预警（如耕地保护、违法建设识别）、公众参与、模拟推演与优化决策等场景。
（三）典型应用场景落地
包括详细规划全流程智能化、乡村风貌设计赋能、城市体检与评估、低碳交通规划、海洋灾害预警、耕地保护智能监测等，形成了 “通用基座模型 + 领域知识增强 + 业务智能体” 的主流赋能范式。
二、当前面临的主要挑战
技术层面：模型 “幻觉” 影响可信度、复杂空间推理能力不足、多模态数据深度融合尚未打通。
数据与知识层面：高质量专业数据集匮乏、隐性专家经验难以数字化、数据安全与共享机制不健全。
制度与标准层面：缺乏技术应用标准、传统业务流程与智能化模式冲突、伦理与价值对齐框架缺失。
人才与认知层面：规划、数据科学与 AI 复合型人才短缺，行业对人机协同的认知有待统一。
三、未来展望与发展建议
（一）技术发展方向
将从 “感知描述” 走向 “认知决策与创造”，发展更强空间推理能力的规划领域基础大模型，推动智能体从单一工具进化为 “智能同事”，并革新为多模态、沉浸式交互范式。
（二）行业推进体系
构建 “四纵四横” 协同体系：纵贯业务流程、多源数据、标准规范与复合人才培养；横向实现政产学研用、技术链条、区域发展与国际交流的协同。
（三）终极愿景
实现人工智能与人类智慧深度协同，AI 承接繁琐重复工作，规划师聚焦价值判断、创造性构思与人文关怀，最终建设更公平、韧性、活力与可持续的人居环境。
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