AI驱动时空底座“看图说话”，夯实全域数字化根基！
导读
自2006年起，我国陆续构建了时空大数据、城市信息模型、国土空间基础信息、实景三维中国等一系列地理信息基础平台。这些平台在城市规划、资源管理、公共服务等领域发挥了重要作用，成为支撑城市发展的关键基础设施。近年来，随着智慧城市建设的不断深化以及全域数字化转型的加速推进，各部门的基础平台要统一，如何统一？传统地理信息又将何去何从？诚邀您3分钟关注了解！
吉奥时空在建设与运营地理信息相关平台中发现，平台建设方与数据应用方在数据需求上存在显著差异：前者高度重视数据精度与专业性，尤为关注物理世界的一比一真实还原；后者则更看重数据的快速识别与关联信息获取，对数据的实效性敏感度更高。
由此可见，面向数字化转型客户，相关需求正从“专业性”向“普适性”转变。为弥补基础平台的短板，建设统一的时空框架，需聚焦以下四个关键点：一是构建共性、基础的地理底板，突破传统数据在精度与维度上的限制，以更灵活、多元的方式整合数据资源。二是打造多源驱动的数据动态更新体系，通过多种数据来源的协同作业，确保时空数据能够与现实场景同步演进，始终保持数据的时效性和准确性。三是改变前端渲染的高性能要求，在前端可视化效率与后台复杂计算能力之间找到平衡，进一步扩展虚实空间的实时联动与深度交互，为用户带来更优质的体验。四是降低地理信息技术的应用门槛，加强跨领域知识的深度融合，将地理信息技术与其他领域的专业知识相结合，为各类应用场景提供智能化的辅助手段，推动技术的广泛应用与发展。
综上所述，吉奥时空提出：在原有基础平台能力体系之上，强化时空数据治理与多源协同更新能力，拓展地理孪生引擎功能模块及时空智能体组件，构建全域统一的时空框架，夯实全域数字化转型基础，推动实现虚实空间精准映射、场景化仿真推演、全周期迭代优化的数字孪生应用落地。
01
构建统一、共性、基础的时空框架
针对各部门共建共治共享需求，以“低门槛、广覆盖”为建设原则，采用“最大公约数”为核心逻辑构建统一的时空框架，聚焦共性、基础时空数据，如遥感影像、地形地貌、行政区划、水域河流、城市道路、建筑物等空间数据，融合建筑物地址、POI等语义信息，实现空间维度与语义维度的广覆盖，方便对位置进行快速识别，实现多源数据“落图即关联”，为业务场景的空间化融合与跨域协作筑牢基础。
02
打造时空框架数据的立体化更新
以变化发现、分层协同、业务更新的方式共同构建多维度、多时态的数据更新闭环，更新频次从“年度级”跨越至“小时级”，建立数据立体化更新的新范式。
首先，利用卫星遥感自动发现变化区域，无人机核查地表细节，实地校准真伪的三级感知网络，打造空天地一体化的变化发现能力。
其次，建立省级统筹数据要求，市级驱动数据更新，县级核验数据变化的分层协同模式，以数据联邦方式搭建跨层级、跨部门的数据协同通道。在一个数据联邦内，每个数据节点即可以自主管理，又可以授权给其它数据节点进行数据操作与访问，实现谁生产、谁管理、共使用。
最后，打通数据产生的主管单位，从业务源头开展数据更新，实时校准空间数据与业务数据的一致性，消除“地图失真、数据滞后”的治理盲区。
03
云渲染+轻量化访问赋能数字孪生场景
在传统地图引擎基础上创新引入“云端渲染+前端轻量化访问” 模式，重塑数字孪生应用体验。依托云端高性能算力集群与地理孪生渲染引擎，可承载无界限的数字孪生场景，支持光线追踪级逼真渲染与毫秒级低延迟交互，解决超大场景渲染与本地终端算力不足的问题。前端采用视频流接入模式，原始空间数据不出云端，叠加传输加密、访问权限分级管控等机制，构建“数据不落地、交互可追溯”的安全防护体系。
同时，支持手机、平板、VR/AR 眼镜等轻终端，通过浏览器或轻量化客户端即可访问，实现复杂空间场景的普惠化访问。
04
时空智能驱动下的“看图说话”
依托 AI 算法、机器学习及大语言模型，融合跨领域知识库构建“智能问图 + 智能问数”双助手，打破地理信息专业与领域壁垒。通过整合地理空间、行业规则、自然语言习惯形成多维度知识图谱，无需专业术语即可实现 “问题直达时空答案”。
智能问图：基于自然语言描述自动规划任务并执行，为用户提供快速、准确的空间信息分析和可视化服务，包括动态定位、数据智能加载、数据变化检测等。
智能问数：在大屏上通过口语化指令进行数据查询、空间分析、时空统计等操作，生成多维可视化结果，同时将结果与地图进行联动。自动规划任务并执行。
通过整合基础平台能力，形成统一时空框架，使其成为数字底座的关键构成要素，未来将着力打造“全场景看图、多源数据上图、跨业务协同用图、智能化分析问图”的数字化应用生态体系，实现时空数据在可视化感知、集成化管理、协同化运作、智能化决策全链条的深度赋能，为全域数字化转型提供底层支撑。
本文为吉奥时空全域数字化转型系列专题第二篇，敬请关注后续更新。
