国土空间规划领域生成式人工智能应用蓝皮书(2025年）

指导单位：自然资源部国土空间规划局 同济大学建筑与城市规划学院武汉市自然资源和规划信息中心 编写单位：自然资源部国土空间智能规划技术重点实验室自然资源部城市仿真重点实验室 2025年6月 目录 一引言 1 二，国土空间规划领域生成式人工智能应用全景分析6 （一）受访群体特征6（二）生成式人工智能在国土空间规划领域的应用现状（三）生成式人工智能在国土空间规划领域的主要挑战13（四）生成式人工智能在国土空间规划领域的未来应用需求15 三、生成式人工智能加速国土空间规划路径变革18 （一）开展培训与应用指导，形成行业共识18（二）跨领域共建共享，保障生成式人工智能应用的落地与规范19（三）推动产学研合作，共同培育生成式人工智能规划人才20（四）构建多维应用场景，推动生成式人工智能与国土空间规划双向赋能22 四、展望 附件：国土空间规划领域生成式人工智能应用调查问卷25 国土空间规划领域生成式人工智能应用蓝皮书（2025年） 一、引言 在推进国家治理体系和治理能力现代化的进程中，国主空间规划作为国家空间发展的指南与可持续发展的空间蓝图，承担看垒关重要的使命。当前，我国空间规划已步入“多规合一”和空间治理阶段，国土空间规划及其数智化转型发展面临着多重严峻挑战。在数据治理层面，多源异构数据整合需求迫切，历史用地数据、实时传感器信息以及公众诉求文本等多源数据交织，传统规划工具在数据清洗与特征提取方面存在明显技术瓶颈；在利益协调方面，多元利益主体的博弃加剧，现有公众参与机制大多为单向信息传递，难以有效整合居民空间偏好与企业开发诉求等冲突性表达，导致多元治理困局难以破除；在技术背景方面，数暂化技术的迅猛发展促使人工智能方法逐渐成为国土空间规划的关键技术路径。 生成式人工智能作为新兴技术，凭借其多模态数据解析能力、跨领域知识整合能力和协同推理能力，为国土空间规划领域的诸多难题提供了创新性解决方案。多模态解析能力使其能够同步解析跨部门资料、卫星影像、社交媒体、规划文本与街景图像等多源信息，实现对城市空间特征的全方位、立体式认知；知识以及公众诉求，建立跨领域关联规则库，有效提升规划要素的完整性；多智能体机制则通过模拟不同利益主体的博奔过程，为国土空间规划编制提供多主体视角，助力构建涵盖“理论一分析-编制一评估”环节的国土空间规划闭环。 为深入贯彻落实国家关于加快人工智能技术在各领域应用的战略部署，全面提升国土空间数字化治理水平，自然资源部国土空间规划局积极组织开展生成式人工智能在国土空间规划领域的建设和研究工作。为全面、系统地掌握生成式人 1引言 工智能在国土空间规划领域的研究现状、发展前景、应用需求和建设路径，自然资源部国土空间规划局就国土空间规划领域生成式人工智能应用情况，组织开展了问卷调查。 在自然资源部国主空间规划局的指导下，同济大学建筑与城市规划学院牵头建设的自然资源部国空间智能规划技术重点实验室、武汉市自然资源和规划信息中心率头建设的自然资源部城市仿真重点实验室联合发起，在2025年2月1日至2月28日期间，对全国31个省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团的自然资源主管部门进行了全面、深入的问卷调查，采用各级自然资源主管部门组织相关人员在线填写问卷的方式，且要求各省份组织受访人员不少于20人，以确保调查结果具有厂泛的地域代表性和行业覆盖面。调登共收集到8366份可卷，在剔除回答时间少于1分钟以及大于24小时的无效问卷后，最终保留有效问卷8209份（有效率98.1%），问卷质量高、覆盖广、代表性好，为深入分析生成式人工智能在国土空间规划领域的应用情况提供了科学可信的数据基础。 通过对问卷数据的深入分析，凝练以下五点主要结论： 01受访群体具有广泛代表性与高度专业性 本次调查对象覆盖了全国所有省级行政区（除港溪合），地域分布厂泛且均街，展现出较强的区域代表性。从区域数据来看，厂乐省回收可差2330份，占忌样本量的28.38%，位居各省（区、市）首位。从调查对象的职业构成来，样本群体以政府部门及城市规划设计单位人员为主，盖国土空间总体规划、详细规划编制和城市设计等核心业务领域，具备扎实的专业背景与丰富的实践经验。其中，政府部门3693份、城市规划设计院所2648份、企业及咨询机构660份、高校及研究机构360份、其他539份、非政府组织与自雇18份，另有291份涉及多重单位身份。在从业经验方面，样本展现出多层次的分布特征，充分体现行业人才梯队结构的多样性与合理性。其中，尚未上作的人员占1.99%，从业1-5年 的青年人员占26.96%，从业6-10年的人员占22.39%，从业11-15年的人员占21.79%，从业15年以上的资深专业人员占26.87%。整体来看，本次调查样本结构合理，涉及多种工作年限的人群，兼具代表性和专业性，为后续分析与政策建议提供了坚实基础。 02）行业对生成式人工智能接受度较高，但是存在技术认知差异 调查结果显示，调查对象普遍对生成式人工智能技术持开放、积极的态度。92.90%的调查对象表示息意在工作中引入并使用该技术，体现出从业群体对其在规划上作中潜在价值的高度认可与期待。从技不认知发展进程来者，49,21%的调查对象是在一年前开始接触生成式人工智能，39.21%的调查对象为今年首次接触，11.57%的调查对象为两年前开始使用，表明该技术在行业中的普及尚处于应用探索的起步阶段。在熟悉程度方面，80.13%的调查对象对生成式人工智能有所了解，但深入掌握者仍较少，仅有2.07%的调查对象自评为“高度熟悉”，反映出当前行业内精通该技术的专业人才仍较为稀缺。在实际应用层面，有78.00%的调查对象已在工作中尝试使用生成式人工智能技术，显示其在行业中的初步应用基础已具备，然而，其中仅有13.18%的调查对象自评为高频使用者。总体来看，生成式人工智能在行业内展现出良好的发展潜力，并受到广泛关注，但其应用深度与强度仍有待进一步加强。 03生成式人工智能的应用场景以文本生成与认知辅助为主，逐步向多领域拓展 生成式人工智能在国土空间规划领域已形成多元化应用格局，并在核心业务环节展现显著效能。从其体应用场素右，文本撰写与编辑为当前最主要的应用类型，59.69%的调查对蒙表示已在材料初稿生成、报告润色和文案整理等工作中使用该技术。50.49%的调查对象将生成式人工智能用于工作思路的启发，反映出其在认知辅助方面的广泛应用价值。在数据处理类任务中，27.40%的调查对象表示 国土空间规划领域生成式人工智能调研全景分析 曾使用该技术进行数据分析与可视化，如图表生成、趋势识别等。除此之外，调查对象还将其应用于图像处理、跨单位沟通协作和其他更多场景中，体现出应用场景正逐步向多元复杂任务拓展。就技术带来的实际成效而言，84.30%的调查对象认为生成式人工智能明显提升了工作效率，62.8%的调查对象表示该技术有效启发创新思路，58.63%的调查对象认可该技术在简化复杂任务上的成效44.40%的调查对象认为能够优化设计方案。部分调查对象还指出，生成式人工智能有助于提升规划成果的表达质量与可视化水平，增强公众理解与沟通效果。生成式人工智能在行业内的应用仍以内容生成和认知支持为核心，但其功能已逐步延伸至图像处理、协作沟通等多类型场景，具备良好的拓展趋势和深化空间。 04数据、技术与人才是当前生成式人工智能应用面临的三大核心挑战 尽管生成式人工智能技术前景广阔，但其在国土空间规划中的应用仍受到多方面因素制约，其中以数据可用性与质量、技术能力成熟度以及人才支撑体系最为关键，构成了行业公认的三大核心挑战。具体来右，“数据不足或数据质量问题”被73.08%的调查对象选为行业应用面临的首要挑战，反映出数据可获取性差、质量不统一等问题已成为普遍共识，严重制约了模型训练与实际应用效果。“技术成熟度不足”同样为关键障碍，65.40%的调查对象认为现阶段生成式人工智能尚不具备支持规划业务复杂逻辑建构与高精度表达的能力，难以满足正式业务流程中的精细化需求。在人才方面，51.60%的调查对象指出“缺乏专业人才”是主要问题。除此之外，拥有专业知识也格外重要。有35.38%的调查对象认为当前的生成式人工智能的知识体系中缺乏专业的规划知识，难以满足规划编制需求。另一方面，有29.42%的调查对象提到“缺乏好用的工具”，间接反映出当前技术工具专业性有限，需要规划专业与人工智能技术复合型人才。当前生成式人三国在数据资源整合、专业工具研发、复合型人才培养以及政策机制完善等方面进一步发展。 05未来发展需求集中于行业场景示范、模型构建、数据共享与公众参与 面对上述挑战，调查结果显示行业内对未来发展方向已形成较为清晰的共识。77.10%的调查对象提出需针对性开发适配规划业务需求的专用模型，47.06%的调查对象进一步主张通过产学研合作机制，整合行业需求、技术能力与数据资源，提升模型的专业性和实用性。将生成式人工智能应用于国土空间规划，依赖全国各地积极参与建设。52.20%的调查对象愿意参与建设，19.09%的调查对象持观望态度。同时，45.85%的受访者愿意开放相关数据和案例进行行业大模型训练。表明大多数规划从业者对生成式人工智能的应用提出新的期待。但是，26.64%的受访者担优数据泄露问题而不愿意公开数据，说明未来数据共享是模型建设上需要关注的可题。此外，生成式人工智能在公众意见收集、参与模拟等环节展现出巨大的应用潜力，其能够有效降低专业槛，提开沟通效率，未来有望在提高公众菱与质量、推动国土空间规划协同治理方面发挥更为重要的作用。 综上所述，生成式人工智能在国土空间规划领域的应用正处于快速发展与探索阶段，机遇与挑战并存。本蓝皮书旨在通过深入分析调查结果，为行业主管部门、相关从业者以及研究人员提供全面、系统的参考，共同推动生成式人工智能技术在国土空间规划领域的健康、有序发展，助力提升国土空间治理的科学性、精准性与智能化水平，为实现国家高质量发展和可持续发展目标责献智慧与力量。 二、国土空间规划领域生成式人工智能应用全景分析 01受访群体特征 从调查对象所在省份来若，本次调查疆盖了全国范围内的全部省级行政区（港澳台地区除外），样本在地理维度上分布广泛，问卷数量在各省间分布不均，介于20至2330份之间，中位数为178份。其中，广东省回收数量最多，江西、贵州、内蒙古等省（区）次之，西部和边缘地区样本数量相对较少，这在一定程度上反映了不同地区在国土空间规划工作中的发展差异与人力资源分布不均等现象。 本次调查覆盖的群体兼具多元化与专业性，普遍具备相关专业背景，并具有较强的行业代表性。从单位性质来看，政府机构与城市规划设计单位为主要来源，合计占比接近八成。其余调查对象来自企业、咨询机构、高校与研究机构、非政府组织及自雇。调查对象所从事的业务主要为国土空间规划和详细规划与城市设计，交通市政设施、产业布局、社区发展及智慧城市建设等多个方向也有所覆盖。在从业年限分布上，样本结构较为均衡，涵盖了从初入职场的青年人才到经验丰富的资深从业者。除尚未正式入行者比例较低外，各工作阶段的调查对象数量分布相对均衡，具有1-5年和15年以上工作经验的人群占比较高。 02）生成式人工智能在国土空间规划领域的应用现状 （1）调查对象对生成式人工智能工具的熟悉情况 调查对象整体对生成式人工智能工具持较高接受意愿，已进入初步了解与有限使用的过渡阶段，呈现出“高度关注一探索尝试”的特征。数据显示，近九成调查对象有意愿在工作中使用生成式人工智能工具，说明该类技术在受访群体中的接受度较高，具备良好的推广基础。在使用频率方面，近八成的调查对象已开始尝试将生成式人工智能融入工作或学习流程，但普遍的是熟悉程度较低。仍有部分调查对象表示完全不使用人工智能，反映出技术渗透率仍有提升空间。 值得关注的是，调查开展期正处于DeepSeek等大语言模型正式发布后，随着该类工具近期的快速推广，调查对象对生成式人工智能的认知水平与使用情况有可能出现进一步提高。调