9月19日，中国科学院地理科学与资源研究所联合中国科学院青藏高原研究所、中国科学院自动化研究所等单位研发的多模态地理科学大模型“坤元”(Sigma Geography)正式发布。该大模型是专注于地理科学的专业语言大模型，具备处理地理科学相关问题的专业能力，研发团队完成了地理学全谱系高质量语料库构建、地理科学语言大模型构建、地理科学研究智导平台研发等工作，让“坤元”具备“懂地理”“精配图”“知人心”“智生图”等特点，实现了地理专业问题解答、地理学文献智能分析、地理数据资源查询、地理数据挖掘分析、专题地图绘制等功能。
▲多模态地理科学大模型“坤元”系统界面 在“懂地理”方面，研发团队建立了涵盖4大类、16小类的地理全学科语料库，提供320亿词元供大模型自监督学习，并制作了4万余条高质量地理学指令进行模型微调。相比通用语言大模型，“坤元”更熟悉地理学的语言模式、专业术语和领域知识，在地理学基准测试集上的准确性提升了31.3%。 在“精配图”方面，团队自主研发了面向多层次地图信息的多模态检索技术、支持地理认知与图形表达的知识推理技术。这些技术使得“坤元”能够在解答地理学提问的同时，可以根据生成的文字答案检索不同地理要素，并匹配地理景观照片、专题地图或示意图表呈现给提问者。 在“知人心”方面，团队创新提出了基于“认知启航-应用智导-前沿研析”框架的用户画像精准判别与响应技术，保证“坤元”能够充分考虑地理知识爱好者、地理学专业学生以及科研人员的地理科学知识体系认知和表达差异，以图文共现的方式给出适配用户知识结构的地理学专业问题解答。 在“智生图”方面，团队基于“坤元”开发的科研助手，可以根据用户指令完成概念理解、数据获取、信息分析、制图综合等流程，最终生成用户需要的专业地理图表。 “坤元”旨在拓宽普通大众的地理视野，解放地理从业者的双手，推动地理智能发展，赋能地理科学研究、加速重大地理科学发现。目前“坤元”已支撑发表Nature子刊、The Innovation、Earth’s Future等高水平学术论文10余篇。未来，研发团队将推进地图大模型及地理推理机研发，有望让地理科学语言大模型读懂地图；将打造地理科研协作大平台，以期让每个科学家和科研团队都可以拥有专属的地理大模型，能够与数百万科学家通过共享数据、模型、研究思路等方式协同工作。
大模型在地理科学中的应用日益广泛且深入，主要体现在以下几个方面：
一、地理信息系统（GIS）的智能化
数据处理与分析：利用AI大模型对地理空间数据进行高效处理和分析，提升GIS系统的处理能力和准确性。例如，通过大模型对海量遥感影像进行自动分类和识别，减少人工干预，提高数据处理效率。
智能解译：在GIS中集成AI大模型的智能解译能力，对复杂地理现象进行自动解译和预测。这有助于地理学家更深入地理解地球表面的变化规律和趋势。
二、地形分析与预测
地形特征模拟：利用机器学习算法，特别是人工神经网络，通过输入地形数据和气候数据，模拟出不同气候条件下的地形变化趋势，为预测地貌演化提供依据。
地震预测：AI大模型在地震预测中也发挥了重要作用。通过分析地震数据，模型能够学习地震发生的规律和特征，提高地震预测的准确性和可靠性。
三、气候变化研究
气候数据分析：深度学习技术被广泛应用于气候数据分析中，如预测气温、雨量、洪涝等气候变化。通过大模型对历史气象数据的分析，可以学习天气和气候之间的关系，并预测未来的气候变化趋势。
政策制定与规划：基于大模型的气候变化预测结果，为政府和相关机构制定应对气候变化的政策和规划提供科学依据。
四、城市规划与优化
城市数据分析：利用AI大模型分析大量的城市数据，如人流、交通状况等，为城市规划提供科学的决策支持。例如，通过聚类算法分析人口分布和资源分布的数据，为城市规划提供科学的方案。
城市发展趋势模拟：机器学习还可以模拟城市发展趋势，预测未来城市的规模和形态，为未来城市的规划和建设提供指导。
五、遥感图像解译
自动分类与识别：通过训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），自动解译大量的遥感图像。这种方法不仅提高了遥感图像解译的效率，还减少了人为误差。
特征提取与分类：深度学习模型能够自动学习遥感图像的特征，并进行分类和识别，为地理学家提供更为准确的遥感信息。
六、科研辅助与智能绘图
科研绘图：利用AI大模型进行科研绘图，如绘制柱状图、散点图、相关网络图等，提高科研绘图的效率和准确性。
论文撰写与润色：AI大模型还可以辅助科研人员撰写和润色论文，提高论文的质量和可读性。
七、面临的挑战与未来展望
数据质量与可解释性：尽管AI大模型在地理科学中取得了显著成果，但仍面临数据质量和模型可解释性等挑战。未来需要进一步提高数据质量，并优化模型的可解释性。
技术融合与创新：随着人工智能技术的不断发展，AI大模型与地理科学的融合将更加深入。未来需要更多跨学科的合作与创新，推动地理科学的发展。
综上所述，大模型在地理科学中的应用具有广泛的前景和重要的价值。随着技术的不断进步和数据的不断积累，相信AI大模型将在地理科学领域发挥更大的作用。
