一、会议概况

4月17-18日，由中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会主办的“2025城市规划新技术专题会”在无锡召开。会议聚焦“人工智能大模型与城市规划深度融合”主题，围绕大模型驱动的地图生成、智能审查、时空数据融合等前沿领域展开研讨，为城市规划数字化转型提供了理论支撑与实践路径。会议围绕“大模型驱动的空间智能”、“数据与物理模型融合”、“全流程智能管控”等核心议题展开，共11位专家分享了前沿研究成果与实践案例，为行业提供关键技术突破方向。我院数智中心张秀鹏、李泽扬参加了本次会议。

图1  2025城市规划新技术专题会现场

图2  我院参会代表人员

二、会议报告内容

（一）大模型驱动的地图生成与可视化创新

1. 艾廷华教授：DeepSeek与GIS的协同制图

艾廷华教授团队针对大语言模型（LLM）技术革新对地图制图领域的改革，提出了系统性的理论框架与技术解决方案。以语言学的三元结构理论（语义、语法、语用）为理论基础，将DeepSeek等生成式AI技术引入地理空间信息处理领域，构建了地图作为地学语言的跨模态转换模型。其研究体系主要包含双重技术路径：在应用层，通过提示词工程（Prompt Engineering）优化实现自然语言到制图指令的结构化解析，建立语义空间与地理空间的映射规则。在算法层，基于生成对抗网络（GAN） 的地图生成-判别联合模型，突破传统制图软件对预设模板的“路径依赖”。其团队开发的DoMapAI系统采用“自然语言输入→时空参数解译→GIS数据调用→多模态渲染”的四阶段处理流程，成功实现语义驱动的动态制图。

2. 丁忆副总工程师：时空大数据与大模型融合应用

丁忆团队针对大语言模型（LLM）与时空大数据融合的技术瓶颈，构建了“本地化部署-知识重构-语义关联-智能交互”四位一体的技术体系。研究重点突破DeepSeek模型在时空信息领域的适配性改造，提出基于异构计算资源适配的本地化部署方案，通过算子重编译与内存优化实现模型推理提升效率，保障敏感地理数据处理的自主可控。该技术路径主要包含：1）建立多模态知识图谱构建方法，采用“实体-关系-属性”三元组建模技术，将地质灾害报告等非结构化数据转化为可溯源的时空知识网络；2）研发语义增强的实体关联算法，利用DeepSeek的上下文理解能力实现跨源数据（基础地理信息、POI、遥感影像）的语义级融合；3）设计自然语言到时空查询语言（Cypher/SQL）的编译框架，构建基于意图识别的交互式检索系统。

3. 孙文勇高工：大模型在城市设计伴随服务中的场景探索与应用

孙文勇团队聚焦“人工智能+城市规划”的范式转型，提出基于大模型技术的智能化总师服务框架。研究以空间生产理论为支撑，构建了融合多模态大模型与领域知识库的“CoPlanner”智能系统，创新性地将伴随式城市设计理念转化为可计算的人机协作机制。该技术体系包含三个核心模块：1）基于检索增强生成（RAG）技术的动态知识图谱，集成“数字湾区”平台百万级规划案例数据，形成覆盖城市设计全要素的领域知识库；2）多智能体协同架构，部署规划审查、场景渲染、公众参与等专业Agent，实现从空间分析到决策支持的技术链贯通；3）人机混合决策模型，通过注意力机制融合规划师经验直觉与AI推理结果，构建价值导向的决策优化函数。

（二）规划全流程智能管控体系构建

1. 徐海丰主任：基于DeepSeek的建筑规划方案双重保障

徐海丰团队针对建筑规划领域智能化转型需求，提出“知识嵌入-算法优化-闭环审查”三位一体的双重保障技术框架。该研究突破传统CAD工具的参数化局限，构建基于多模态知识图谱的AI智库系统，实现规范条文、环境要素与设计经验的数字化融合。该技术路径主要包含：1）建立面向规划设计的深度知识表征模型，通过BERT-GAT混合架构实现规范条文与空间要素的语义关联，形成覆盖36类技术指标的知识约束网络；2）研发空间要素智能排布算法，集成深度强化学习（DRL）与蒙特卡洛树搜索（MCTS），在GIS环境约束下实现容积率、日照系数等指标的动态寻优，方案生成效率较传统方法明显提升；3）构建多粒度审查机制，开发基于注意力机制的空间拓扑关系解析模块，实现从建筑退距到城市肌理的跨尺度合规性验证。

2. 王冉主任：基于DeepSeek的详细规划智能管控体系创新与实践

王冉团队面向国土空间详细规划全生命周期管控的范式升级需求，提出“知识驱动-智能体协同-动态调适”三位一体的智能治理框架。该研究突破传统规划管理系统的分段式技术局限，构建基于多模态大模型的四维协同技术体系，实现从规划编制到实施应用的跨阶段闭环优化。其核心技术路径包括：1）建立覆盖“要素编码-规则抽取-场景映射”的深度知识引擎，利用神经网络技术从规划文本中提取12类管控规则，形成可计算的数字管控清单；2）利用多智能体（Multi-Agent）协同管控平台，部署规划编制、合规审查、动态监测等专业Agent，通过强化学习实现跨阶段策略优化；3）创新时空约束传播机制，将GIS环境数据与管控规则编码为混合张量，构建可微分规划模型支持动态调适。

3. 朱锦辉副主任：大模型在宁波市自然资源规划管理中的探索与实践

朱锦辉团队面向自然资源管理多模态认知的智能化需求，构建了“本体驱动-多源融合-任务协同”的行业大模型技术体系。针对通用大模型的领域适应瓶颈，提出基于领域本体论的空间知识建模方法，建立覆盖自然资源全要素的多模态知识图谱，集成宁波市15类业务规程与百万级空间实体数据。该技术框架包含三个主要模块：1）多模态融合引擎，通过跨模态注意力机制实现文本、矢量数据、遥感影像的联合表征学习；2）任务导向型智能体集群，开发政策解析、空间分析、决策推演等专业Agent，构建“1（基础模型）+N（场景应用）”的弹性架构；3）空间推理引擎，将规划管控规则编码为可微分约束，支持复杂空间关系的逻辑推演。

（三）国土空间规划专业大模型构建路径

1. 何正国秘书长：规划与自然资源行业应对DeepSeek浪潮的思考

何正国团队基于社会技术系统理论，构建了规划与自然资源行业应对大模型冲击的“认知-技术-制度”协同响应框架。该研究揭示DeepSeek引发的三重范式变革：1）空间认知范式从专家经验驱动转向数据-知识双轮驱动；2）技术应用范式从工具嵌入升级为认知融合；3）治理模式从科层制管理演进为人机协同决策。该研究提出了分层技术体系，将Transformer架构的预训练机制与行业知识蒸馏相结合，开发具有空间语义解析能力的领域大模型，在用地审批场景实现规范条款匹配准确率89.7%。

2. 钮心毅教授：构建国土空间规划专业大模型的思路

钮心毅教授提出国土空间规划专业大模型构建的“知识分层-功能解耦-业务适配”理论框架，揭示了领域知识注入的梯度迁移机制。该研究突破通用大模型的领域适应性瓶颈，建立三维知识融合路径：1）通过知识蒸馏将规划本体论编码为语义约束；2）利用混合专家架构实现专业知识的模块化封装；3）采用强化学习进行业务逻辑对齐。据此构建三类专业化模型体系：

（1）多模态图文生成模型：集成生成对抗网络与扩散模型，开发具备规划语义理解能力的ImageBind-LLM架构，在合规性审查场景中实现设计规范与空间要素的跨模态匹配；

（2）智能数据治理模型：基于图神经网络的时空数据融合引擎，构建覆盖“三区三线”的空间关系推理模块；

（3）动态推演决策模型：创新空间优化问题的可微分建模方法，将生态安全格局分析转化为混合整数规划问题。

3. 邹伟工程师：Al Agent辅助下的区域产业空间结构特征研究一以上海及周边城市为例

邹伟工程师运用AI Agent技术工具，充分发挥Planning（规划模式）的自主分解任务、制定执行计划能力，构建起涵盖主要步骤、文献综述、数据分析、协同优化等环节的区域产业研究体系。在此基础上，深入开展区域产业在空间分布、空间结构、创新链布局等维度的应用分析及策略研究。以“创新链”环节为例，基于企业大数据、专利数据等，从基础研发、技术转化、规模产出等创新环节出发，研究新一代信息技术、生物医药、高端智能装备、绿色化工、汽车制造、航空航天、新能源等七大产业的区域战略产业创新链布局特征分析，总体呈现“近域圈层化”、“大空间、长距离转化”等显著特点。

三、会议启示与研究展望

1. AI技术在城乡规划领域赋能与实践经验启示

AI技术在城乡规划领域的创新应用正逐步构建起多模态技术体系，其核心应用场景可归纳为以下维度：

①在空间智能决策支持方面，基于深度强化学习的空间分析框架通过融合多源异构数据（包括遥感影像、城市传感网络及社会经济统计数据），构建动态自适应决策模型。典型案例中，该技术通过集成合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）与多目标优化算法，实现了滨海区域生态保护与城市开发的多尺度动态平衡，显著提升了空间资源配置的科学性。

②智能方案生成系统则依托生成式对抗网络（GAN）架构，结合地域文化特征数字化表征与规范约束参数化引擎，可自主生成符合文脉传承与技术标准的多维度设计方案，为历史街区更新等复杂场景提供创新解决方案。

③在规划合规性审查领域，基于知识图谱的语义解析引擎通过构建规范条文与空间要素的拓扑关系推理模型，实现了规划方案的全要素自动化审查。该系统可精准识别海岸线管控、建筑退距等关键约束条件，有效规避传统人工审查中的语义理解偏差。

④空间演化模拟系统通过构建多智能体仿真模型（MAS），能够动态推演重大基础设施建设的空间经济效应，定量解析交通廊道对产业空间重构的作用机理，为区域协同发展规划提供理论支撑。此外，集成自然语言处理技术的公众参与平台，通过构建多模态交互界面与社会空间感知网络，实现了市民空间诉求的实时采集与价值取向分析，推动规划决策机制从经验驱动向数据-价值协同驱动范式转型。

图3  AI在规划设计工作中适用场景

2. 面向文档场景的大语言模型智能化部署

面向文档场景的大语言模型智能化部署可通过分层技术架构实现。系统以Dify平台为核心构建文档全生命周期管理流程：首先对规范化文档进行多模态解析（文本/表格/图表），经结构化清洗后存入知识库；Xinference提供的Embedding模型对文档进行深度语义向量化，构建基于FAISS的高效索引体系。用户查询时，Dify通过混合检索策略（关键词+语义）精准定位相关文档片段，基于注意力机制计算上下文相关性权重。Xinference部署的领域微调LLM基于检索结果进行多轮推理，采用检索增强生成（RAG）技术动态融合最新文档知识，确保回答的时效性与准确性。该架构创新性实现文档版本控制与知识演化追踪，支持增量式索引更新，可自动识别文档修订引发的知识冲突并触发模型再训练。典型应用如政策法规智能解读系统，能够解析粤港澳大湾区专项规划文件，自动生成区域协同发展建议，同时标注政策依据的具体条文及修订历程，为跨域规划协同提供可靠决策支持。

图4  面向文档应用场景的大语言模型部署思路

3. 多模态大模型驱动的城市设计智能生成应用

在规划设计可视化领域，可基于多模态大模型的图像生成系统构建“数据-模型-渲染”全链路技术框架。依托时空数据底座，实现三维场景的自动化建模与动态更新，通过GIS与BIM数据融合生成高精度城市数字孪生体。技术核心在于开发三维体块智能解析模块，将强排方案输出的3D Tiles格式体块数据转化为潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）可识别的语义参数，结合ControlNet插件实现建筑形态的精细化控制。引入空间约束引导机制，在Stable Diffusion模型渲染过程中嵌入规划控制线、日照阴影区等空间特征向量，确保效果图生成既符合设计创意又满足技术规范。未来可在珠海城市设计实践中，实现方案效果图的自动化生成，并支持容积率、建筑密度等指标的动态调整与实时可视化验证，为城市设计方案的快速迭代与多维度比选提供技术支撑。

图5  面向图像应用场景的多方案效果图

四、结语

规划行业正经历从“工具迭代”向“范式重构”的深刻变革。我院应立足珠海“陆海交汇、城澳共融”的区位优势，以构建“智能认知-决策-实施”全链技术体系为核心，打造湾区空间治理的“珠海范式”：在技术上，研发跨境空间冲突智能诊断系统、海洋城市数字孪生体及岭南风貌AI生成算法，攻克数据合规流动、生态风暴潮耦合模拟、骑楼街巷文脉活化等瓶颈；在实施上，依托横琴“智能城市操作系统”搭建湾区治理开放平台，输出“规划-实施-监测”标准化工具包，推动制度差异向规则衔接转型；在战略上，以港珠澳大桥经济带为载体，将珠海从大湾区地理中心升级为智慧规划创新策源地，通过跨境要素协同、海洋绿色治理、人文数字孪生三大支点，为智慧城市提供可复制的“湾区方案”。