基于AI大模型的全流程智能规划支持系统

       一、规划背景

随着国家生态文明建设与高质量发展的深入推进，国土空间规划工作面临着从“增量扩张”向“存量提质”转变的复杂挑战。传统规划方法在海量多元数据处理、多方利益协调、方案科学生成与动态优化等方面存在瓶颈，亟需引入新一代智能技术赋能规划全过程。

本项目立足于这一时代需求，探索并实践了人工智能大模型（AI  Large-scale Models）技术在规划领域的全流程应用。以自主创新的AI大模型为核心引擎，构建了“感知-认知-生成”一体化的智能规划支持系统，旨在全面提升国土空间规划的科学性、协同性、效率性与前瞻性，为构建现代化的国土空间格局提供技术典范。

二、关键技术

本项目核心技术体系由三大AI大模型引擎构成，形成了覆盖规划全生命周期的技术闭环：

基于大语言模型的交互协同与需求洞察引擎：本系统采用RAG（检索增强生成）技术架构，深度融合国土空间规划领域政策文件、法律法规、技术标准及经典案例，构建面向规划领域的专业知识库。同时增加清涧县基本概况、规划政策、公众诉求等特定信息，形成了面向清涧县国土空间总体规划的专业大语言模型与语义检索系统，实现了对政府、公众、企业等多元主体多轮对话与意图识别能力，能够高效归纳各方意见，主观需求转化为标准化、可量化的规划条件与设计任务书。

基于视觉基础模型的图像识别与现状诊断引擎：引入基于自监督学习的视觉基础模型（VFM），对高精度无人机影像、多时序航拍卫星图片等智能识别与分析。精准识别清涧县生态本底和建成环境多维空间要素，自动科学地划定农业（如耕地）、生态（如水体、草地、林地等）、城镇集中区域（如居住、绿地、学校、道路等）区域，为土地适宜性评价、三区三线、道路交通、国土空间格局、城市更新等方面提供客观精准的空间分析支撑。

基于多模态扩散模型的方案生成与优化引擎：将清涧县用地用海类型作为文字数据、大语言模型中的多轮对话作为语言数据、卫星图像或无人机航拍图像作为图像数据，三者融合应用多模态扩散模型，同时添加规划条件、约束指标和设计意向作为条件输入，通过跨模态理解自动生成多种符合规范、创新和深度要求的空间规划方案，并支持对方案在城市风环境、日照分析等多维度的可视化推演与智能比选，拓展了规划师的创意视野。

三、主要创新点

范式创新：全流程AI赋能，重塑规划工作模式。实现了AI大模型在国土空间规划“需求研判-现状分析-方案生成”核心环节的全链条嵌入，将离散的技术应用整合为统一的智能工作流，形成了“AI+规划”闭环新范式，实现了从传统人工主导的经验模式向人机协同的智能化模式的转变。

技术创新：多元AI大模型融合，攻克复杂规划难题。

在需求洞察层面，创建清涧县国土空间规划专用知识库，升级语言模型，提升了规划技术人员的知识储备，提高了多方群体的沟通效率。

在空间认知层面，率先将视觉基础模型应用于复杂国土空间要素分析，纠正了国土“三调”数据与实际建成情况不符的问题，实现对空间要素自动化、智能化识别与评估。

在方案生成层面，将多模态扩散模型应用于规划方案生成，解决如何将抽象规划条件和文本描述快速转化为高质量、可操作规划方案的长期挑战。

四、创新成果

研发了规划领域专用大语言模型：基于RAG（检索增强生成）技术架构，构建了面向规划领域的专业知识库形成的结构化大语言模型，实现了对多方群体规划诉求的精准理解与转化，并已应用于清涧县国土空间规划项目的人机交互环节。

形成了自主知识产权的空间智能分析与决策技术体系：在清涧县国土空间规划项目中围绕机器学习、视觉基础模型、多模态生成等核心技术，该体系已申请并获授权国家发明专利1项，相关理论成果与实践应用已在《Land》（SSCI）、《规划师》（中文核心）等国内外高水平期刊上发表论文3篇。

形成了基于AI大模型全流程智能规划支持系统下的规划成果：基于AI大模型引擎，在清涧县项目中实现了从明确规划需求、现状智能分析到方案自主生成全过程的AI辅助，最终形成符合完成的规划成果，包括规划文本、图纸、说明书及其他材料。