大模型在城市规划中的应用与实践报告总结

一、报告背景与核心观点

当前人工智能技术正深刻重塑城市规划与自然资源管理领域。本报告系统梳理了大模型技术在国土空间规划全生命周期、自然资源管理各环节的创新应用，汇聚了来自知名高校、规划院所、科技企业及管理部门的专家学者智慧，旨在推动“人工智能+规划”的深度融合。

报告指出，大模型技术正在推动城市规划从“经验驱动”迈向“数据与知识双驱动”的新范式。通过构建专业大模型体系，实现从宏观战略研判到微观设计生成的全流程智能化转型，最终目标是构建更可持续、更具韧性的人居环境。

二、技术架构与核心路径

报告提出了“通用知识+领域知识”的专业大模型构建思路。通过提示词工程、检索增强生成（RAG）和模型微调三大技术路径，将规划专业知识注入大模型，形成具备空间推理能力的“智能专家”。

具体构建了三类专业大模型体系：

• 图文工具模型：提升日常工作效率，如自动生成规划图纸、报告审查等；

• 数据管理分析模型：实现自然语言驱动空间数据分析；

• 推演决策模型：完成空间问题诊断-归因-优化全链条决策。

三、典型应用场景与实践成果

1. 业务流程深度融合

广州市构建了“规划知识大语言模型+法治生成式大语言模型”双轮驱动体系，实现了规划编制辅助、行政审批智能审查等四大应用场景。实践显示，智能审查系统将规划方案生成周期从数日压缩至分钟级，效率提升10倍以上。

2. 研究设计与创新应用

清华大学团队利用多模态大模型对泛喜马拉雅地区20个藏区城市进行风貌评估，实现了零样本的藏族风貌感知打分。该方法较传统YOLOv8模型识别准确度提升5%，处理时间减少近90%。

3. 城市体检与评估优化

武汉市构建了“AI+城市体检”双智融合体系，通过多源数据动态感知、智能评估分析诊断，实现了城市问题的精准识别。系统能够自动生成包含监测预警信息的综合报告，建立“早发现、早制止”的监管机制。

四、技术突破与创新亮点

1. 空间智能技术突破

武汉大学研发的LLM4GIS技术体系，实现从“编程难”到“自然语言即代码”的转变。通过构建地学算子-函数知识库，模型可执行性提升38%以上，显著降低GIS使用门槛。

2. 多模态融合应用

同济大学提出“空间认知-色彩控制”双知识图谱技术，破解了AI在城市设计中的专业壁垒。该技术实现了规划线稿到彩色总平面图的智能渲染，符合专业制图规范要求。

3. 智能体技术革新

武汉市规划院构建了“天问、天璇、天枢”三大核心智能体组成的AI矩阵，彻底打通了“编制-审查-决策-治理”全链条，实现了真正意义上的智能化闭环管理。

五、挑战与未来展望

报告也理性审视了当前面临的数据安全、算法伦理、人才短缺等挑战。未来发展方向包括：

1. 多模态协同解析：实现文本与地图、影像的语义对齐；

2. 可解释性提升：破解大模型“黑箱”问题；

3. 端侧智能转型：轻量化模型赋能实时决策；

4. 人机协同深化：推动规划师向“战略导航者”转型。

报告最后强调，AI不会替代规划师，而是成为其“智能伙伴”，推动城市规划从“工程设计”走向“智慧治理”。通过技术、规则、场景与伦理的协同，共同开启城市规划与自然资源治理的“智慧新纪元”。