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国内刊号：11-1421/N
国际刊号：1000-7857
发布日期:
作者：王嘉嚇, 赵鑫科, 罗远波, 安晨瑾, 李忠美*
单位：1.中国科学院地理科学与资源研究所地理信息科学与技术全国重点实验室，北京100101；2.中国科学院大学，北京100049；3.信息工程大学地理空间信息学院，郑州450052；4.南方海洋科学与工程广东省实验室（广州），广州511458；5.北京市遥感信息研究所，北京100192；
关键词：地理信息系统,地理大模型,对象空间建模,地理人工智能,地理空间智能
基金：中国科学院战略性先导科技专项（XDB740200）
近年来，通用人工智能（artificial general intelligence，AGI）与大模型技术的快速发展，正以前所未有的方式重塑众多知识密集型领域[1]。尽管当前大模型已在语言理解、图像识别等任务中展现出强大的泛化与推理能力，但其在地理空间信息的结构化表达、空间关系推理及复杂地理系统行为认知等方面，仍存在显著不足[2]。目前主流大模型缺乏对空间实体的本体认知、空间关系的系统性推理，以及对动态地理过程的有效建模，难以胜任空间决策支持、动态行为模拟等高级任务。这说明仅以语言为核心的语义建模框架，尚无法充分支撑对复杂地理空间的有效感知和认知。
来源：2025年第18期
《科技导报》期刊编辑部
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