导读
“2025城市规划新技术专题会”于2025年4月17日-18日在无锡圆满落幕，会议主题聚焦“大模型（DeepSeek）在规划中的创新应用探索”。
本文字数：6238字
阅读时间：19分钟
2025年4月17日-18日，一场聚焦新技术的盛会——“2025城市规划新技术专题会”在无锡圆满落幕！本次会议由中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会主办，合肥蓝谷软件有限公司、合肥众智软件有限公司联合承办，以“大模型（DeepSeek）在规划中的创新应用探索”为主题，吸引了来自全国各地400多名行业精英齐聚一堂，共同探讨AI技术如何重塑规划的未来。武汉大学城市设计学院詹庆明教授与华南理工大学建筑学院黄铎副教授联袂主持，11位行业专家带来精彩分享，为规划行业带来了一场知识盛宴。
领导致辞
何华贵
学会城市规划新技术应用专业委员会主任委员、广州市基础地理信息中心主任、正高级工程师
何华贵主任在致辞中指出，当前数字化浪潮下，人工智能作为第四次工业革命核心驱动力，正重塑全球经济格局，数据、算力、人工智能构成新质生产力重要驱动因素。年初国产 DeepSeek 大模型的发展为规划行业带来全新思维范式与实践路径，探讨“大模型（DeepSeek）在规划中的创新应用”具有重要时代和现实意义。
他表示，党的二十大报告和政府工作报告均提及加强城市基础设施建设，打造宜居、韧性、智慧城市，这是规划行业的使命所在。面对挑战，应充分利用大数据、人工智能等新技术，聚焦数据、模型、算法等核心技术攻坚克难，推动 “数”“智” 赋能空间规划，实现智慧城市与韧性城市相得益彰。
何华贵主任强调，大模型是拓展人类智慧的 “协作者” 而非替代规划师的工具，期待专家学者交流人工智能赋能规划的新路径、新范式和新业态，分享实践案例与技术难题。新技术应用专业委员会将持续提供交流平台，汇聚众智，服务科技工作者与创新驱动战略，助力党和政府科学决策。
邓堪强
广州市规划和自然资源局党组成员、副局长
邓堪强副局长指出，随着DeepSeek等国产开源大模型的突破性进展，AI技术在降低算力门槛、实现本地化部署方面取得实质性突破。这一技术革新为城市规划领域带来范式变革，推动行业从传统数字化向智能化跃迁。广州作为超大城市治理先行者，已构建两大核心应用体系。
在技术落地层面，广州正深化六大应用场景建设："AI+产业服务"优化资源配置效率，"AI+城市安全"强化空间风险预判，"AI+宜居之城"提升空间品质设计，"AI+绿美广州"增强生态治理能力，"AI+资源监管"完善动态监测体系，"AI+政务服务"推动行政效能升级。这些实践标志着规划管理正从经验驱动向数据智能驱动转型，有力支撑了"六精"治理体系的现代化进程。
邓堪强副局长特别强调，大模型技术正重构城市规划方法论，其价值不仅体现在效率提升层面，更在于构建承载城市记忆、传递人文关怀的智能载体。广州愿与大家携手，让AI不仅是工具，更是承载城市记忆、传递人文温度的智慧载体。
段进
中国城市规划学会副理事长、中国科学院院士、东南大学建筑学院教授
段进院士指出，以DeepSeek大模型为代表的AI技术正成为行业革新核心驱动力，其强大的数据整合、多模态分析和复杂场景推演能力，为动态精准规划提供了全新决策工具，推动城市模拟、方案优化等环节效率提升。然而，技术应用需同步应对算法偏见、规划伦理等挑战，确保科学性与社会公平性。
他强调，AI赋能需立足三大实践维度：数据驱动层面应构建多源数据融合的"数字大脑"，为智能决策提供支撑；公众参与层面需借力自然语言交互降低专业壁垒，实现全民共创；发展目标层面要以韧性城市为导向，统筹智慧建设与可持续发展。他呼吁建立跨学科协作生态，联合技术、政策与实践多方主体，形成"技术-政策-实践"闭环创新体系，同时坚守"以人为本"的价值内核，避免技术异化。
最后，段院士提出，AI不会取代规划师，但善用AI的规划师必将引领未来。DeepSeek等大模型的出现，不是终点，而是规划科学智能化转型的起点。他呼吁行业共同探索AI赋能规划的新范式，也期待新技术专委会持续捕捉人工智能等技术发展的动态前沿，创新行业交流、研究、分享的平台，群策群力推动规划资源新技术发展。
专题报告
《DeepSeek驱动下的地图生成》
艾廷华
武汉大学资源与环境科学学院教授
艾廷华教授指出，当下大语言模型 LLM 发展迅猛，以 DeepSeek 为典型的生成式技术广泛融入各应用领域。在此背景下，为城市规划提供决策支撑与设计成果表达的地图制图技术，面临着前所未有的变革挑战。
对此，艾廷华教授从两个维度展开深入探究：其一，借助 LLM 现有的 DeepSeek 技术，将其融入地图制图技术链条。通过这一方式，达成文本制图过程中自动的语言理解与图形生成，为地图制作赋予智能化能力。其二，依托大语言模型的 AIGC 技术，从底层架构出发研制地图生成器与判别器，以此实现对特定空间数据的地图生成、阅读辨物以及模式识别功能。
此外，艾廷华教授基于语言学的语义、语法、语用三元特征，结合修辞格、时态语气等要素，对比剖析了 “地图作为地学研究的第二语言” 与 DeepSeek 在语言加工、模态转换、语义理解和可视表达方面的功能契合度。并通过实际的地图生成器 DoMapAI 进行演示，充分展现出大模型在地图生成领域的独特价值与创新魅力。
《规划与自然资源行业应对DeepSeek浪潮的思考》
何正国
学会城市规划新技术应用专业委员会秘书长、教授级高级工程师
何正国秘书长指出，DeepSeek大模型通过“低成本、高性能、开源化”路径推动AI技术普惠化，正在重构千行百业的决策逻辑。他阐述了“四横三纵”应对策略，包括智力筑基（提升行业AI素养）、算力赋能（优化硬件配置与国产算力适配）、基座选型（按场景选择模型）、安全筑盾（防护体系建设）等核心举措，并强调需通过场景深耕解决业务痛点，如不动产登记全周期知识图谱构建、耕地智能监管等。他强调，知识聚库（本地知识库建设）是提升模型准确性与安全性的关键，需通过数据清洗、语义对齐和多模态整合解决文本割裂问题。
何正国秘书长强调，未来DeepSeek 将向多模态融合、高效推理方向发展。规划和自然资源行业需加强与计算机领域合作，推动数据共享标准化，以实现行业的智能化升级。
《基于深度知识挖掘的规划领域大语言模型应用》
黄铎
华南理工大学建筑学院副教授
黄铎副教授首先表达了不同大语言模型输出的特征，并基于2023年GPT3.5/4.0注册规划师2400道单选题的测试集结果，展示了DeepSeek 671B 等模型在相同测试集上大幅度的准确率提升，以及在准确率提升的同时，提出大语言模型应用当中应注意大语言模型在专业语义混淆、专业术语非标准化和个性化、范式文本内容表达限制等需要注意的方面，以及大规模文本量使得向量检索的有效性大大降低、极简问答界面存在缺乏必要性场景信息的等大语言模型实施的应用风险。
其次围绕规划知识表达与挖掘，从知识认知的哲学流变、空间认知与社会学的关系等方面的理论层面，讨论了规划知识的理论知识和经验知识特点、规划知识动态认知和实践导向以及规划知识的类型划分与特征等多维度的规划知识理解。在此基础上，从规划知识的体系化构建视角，提出应从知识分类、知识提炼、知识量化、知识集成与知识处理等多个方面，构建基于知识特征的大语言模型应用实践需要关注的理论与技术体系。
最后，从规划管理信息化与智能化发展的特点，以广州实践为例，搭建 “查、谋、评、助”9 大智能场景，从文档标签、语义结构、文本向量的知识库构建策略，以及基于专业知识的智能系统融合，构建专家系统基础上可控制的规划管理智能系统的策略及思考。
《布局到审查：基于DeepSeek的建筑规划方案双重保障》
徐海丰
安徽省城市更新专委会副主任委员兼秘书长、高级工程师
徐海丰聚焦 AI 技术在规划建筑领域的深度应用，阐释了基于规划建筑专业知识体系，通过 AI 算法融合专业知识库、标准规范及创新设计方法，构建专业 AI 智库，实现建筑方案生成与审查全流程智能化。在规划布局阶段，自动提取用地面积、容积率等关键指标，结合 GIS 环境数据、日照分析模型及设计标准，运用深度强化学习算法智能排布空间要素，快速生成符合规范的高精度方案；在智能审查环节，依托 AI 智库构建 “规范解析 - 合规验证” 闭环体系，从建筑单体间距、高度到区域容积率、绿地率等，进行微观到宏观的全维度审查，自动生成合规性报告，有效提升规划设计与审查效率，为建筑规划提供 “布局 - 审查” 双重智能保障。
《大模型在宁波市自然资源规划管理中的探索与实践》
朱锦辉
宁波市自然资源和规划大数据中心副主任、高级工程师
朱锦辉副主任指出，行业大模型凭借强大的知识理解、多模态处理和智能推理能力，为自然资源规划管理数字化转型提供新路径。针对自然资源管理中海量空间数据、复杂业务逻辑和多维度决策需求，大模型应用可显著提升治理效能。
他系统梳理了宁波实践：依托省市政策支持及自然资源部 “后土” 大模型技术框架，基于市域空间治理数字化平台等既有数据底座，构建 “1+N” 应用体系 ——“1” 即私有化大模型构建平台，整合模型中心、知识中心、工具库与智能体工厂，实现模型接入、知识库构建及智能体编排；“N” 涵盖 “问政、问文、问数、问图、问策” 五大核心场景。
最后，朱锦辉副主任探讨了行业落地挑战，如资金保障与模型持续优化问题，展望从单任务智能体向多智能体联合、语言模型向空间推理模型转型的前沿方向，为自然资源管理深度智能化提供 “技术 - 业务 - 数据” 融合的可行路径，推动 AI 与国土空间治理深度结合。
《数据和物理模型融合驱动规划场景》
闫宇博
中国科学技术大学计算机科学与技术学院副研究员
闫宇博副研究员针对传统人工强排效率低、方案单一等问题，创新性提出数据与物理模型融合驱动的规划方案，结合既有案例数据与建筑规划物理模型，在满足复杂规划约束前提下实现高质量方案自动化生成。他指出，基于生成式 AI 的强排算法虽能快速探索布局可能，但存在规范约束不达标问题；纯物理模型计算精度高却效率低。为此提出的 “AI 数据驱动 + 物理模型校验” 双轮驱动模式：一方面利用深度学习、强化学习等算法自动生成初步布局，快速探索海量解空间；另一方面依托 Ladybug Tools、Shapely 等工具进行日照、间距、消防等规范约束校验，确保方案合规。深入剖析了技术实现路径，为智能规划领域提供了 “数据驱动 - 规范校验 - 智能优化” 的融合创新范式，推动建筑规划向高效、精准、智能化方向发展。
《Al Agent在区域产业空间研究的实践探索》
邹伟
上海市城市规划设计研究院信息中心数据工程师、高级工程师
邹伟高级工程师围绕AI Agent 技术，深度剖析了AI Agent的概念与发展历程、核心特征与逻辑、工作范式与模式以及典型应用场景，并明确指出，当下大模型的参数量提升AI Agent的理解力和泛化能力，使AI Agent具备更个性化、连贯的交互体验。基于AI Agent规划、记忆、工具、行动等技术能力，以区域产业空间研究为案例，从数据增强、知识增强、方法增强、流程增强等维度，构建涵盖空间分布、结构优化、创新链布局的多维度策略研究，重点突破传统产业研究的碎片化分析局限。最后，基于AI Agent实践经验，邹伟高级工程师提出探索城市规划领域人工智能技术方法及应用、加强城市规划领域人机融合研究和实施、开展人工智能辅助制度与政策配套体系建设等建议，进一步推动AI Agent 技术工具在城市规划领域的应用与实践。
《全流程智控：基于DeepSeek的详细规划智能管控体系创新与实践》
王冉
合肥蓝谷软件有限公司总工办主任、高级工程师
王冉主任指出，国土空间详细规划智慧化转型关键在于资源要素融合与管理效能突破。依托 DeepSeek 技术，构建 “编制 - 审查 - 管理 - 应用” 全周期智能管控体系：AI 知识库解读政策、整合数据，智能模型辅助规划，保障政策传导与方案科学；标准化知识库支撑多维度智能审查，会商助手实现会议数字化，提升效率与合规性；动态监测识别风险，结合智能选址、低效用地筛查等工具，管控全流程。此方案整合 DeepSeek 技术形成智能闭环，提升详规编制效率 30%、审查周期缩短 40%，为城市治理提供 “技术 + 业务” 驱动范式，助力规划落地与可持续发展。
《CoPlanner智能总师服务：大模型在城市设计伴随服务中的场景探索与应用》
孙文勇
中国城市规划设计研究院深圳分院粤港澳数字湾区中心执行负责人、高级工程师
孙文勇高工指出，“人工智能 +” 行动驱动规划行业转型，中规院基于此研发 CoPlanner。该系统依托通用大模型，融合 “数字湾区” 平台、检索增强及智能体技术构建总体框架。伴随式城市设计作为动态服务模式，需应对多专业协同、全过程导控等需求，大模型技术可从三方面赋能：整合多元数据并智能分析，实现全过程技术文档检索与管理；辅助规划方案合规性审查，提供多方案比选的决策支持；生成空间意象渲染方案，搭建公众参与数字化平台，促进多方协作。
通过人机协作模式，CoPlanner 将 AI 技术与规划师经验结合，为城市设计全周期提供 “数据整合 - 智能分析 - 决策支持” 的一体化解决方案，推动规划服务向动态化、精准化转型。
《时空大数据库与大语言模型：融合驱动的应用服务新探索》
丁忆
重庆市地理信息和遥感应用中心副总工程师、正高级工程师
丁忆副总工程师聚焦大语言模型（DeepSeek）在时空大数据融合领域的创新探索，分享实践经验。一是模型部署层面，梳理 DeepSeek 本地化要点，兼顾硬件适配与软件效率，实现模型在本地计算环境稳定运行，强化数据处理自主性与安全性；二是成果知识库建设中，整合时空数据项目成果、研究报告等资料，将海量非结构化历史数据转化为结构化、可检索的知识库，夯实后续分析基础；三是数据融合应用上，将 DeepSeek 嵌入传统流程，利用其语义理解能力对多源异构时空数据进行语义标注与关联存储，在数字城市建设、地质灾害预警监测等场景初显成效；四是平台功能增强方面，开发自然语言交互接口，推动 DeepSeek 与时空信息平台融合，提升平台易用性及智能辅助决策水平，为时空数据智能化应用提供技术支撑。
《构建国土空间规划专业大模型的思路》
钮心毅
学会城市规划新技术应用专业委员会副主任委员、同济大学建筑与城市规划学院教授
钮心毅教授围绕国土空间规划专业大模型的构建展开阐述。他指出，自然资源部提出建设自然资源行业大模型体系，包括国土空间规划专业大模型，其特征为 “多模态大模型为主、大语言模型为辅”，需将 “通用知识 + 国土空间规划领域知识” 融入模型。
他提出，国土空间规划专业大模型可分为三类：一是规划专业图文工具模型，用于规划专业图纸和报告的生成与审查，提升规划业务效率；二是规划数据管理分析模型，支持国土空间规划专业数据管理与分析，相当于 “人工智能 GIS 专家”，；三是规划推演决策模型，用于空间识别诊断优化的推演和决策支持。
最后，钮心毅教授强调，构建国土空间规划专业大模型，关键是将规划专业知识融入通用大模型，三类模型均需以规划知识引领模型训练，以规划业务逻辑组织模型应用，业界和学界应各有侧重、探索重点，推动规划行业智能化发展。
会议总结
主持人：詹庆明
学会城市规划新技术应用专业委员会副主任委员、武汉大学数字城市研究中心主任、武汉大学城市设计学院教授、博导
会议最后，詹庆明教授进行了总结。詹庆明教授指出，本次会议标志着人工智能大模型技术正式嵌入规划核心领域，为行业数字化转型锚定了三大战略方向：
其一，重构规划智能基座。通过"领域知识+通用技术"双轮驱动，突破传统经验依赖，将规划决策从人力密集型转向数据智能驱动，构建融合专业智库与大模型的决策支持系统。
其二，破解数据协同壁垒。依托大模型本地化部署能力，打通跨层级、跨部门时空数据链路，实现资源调配与治理效能的智能跃升，为"多规合一"提供技术支撑。
其三，重塑全周期管理体系。从智能生成、合规审查到动态监管，形成"AI+规划"闭环生态，推动国土空间资源配置从粗放决策向精准治理转型。
他呼吁构建"政产学研用"协同创新机制，加速AI智库、智能审查等成果转化，建议以示范性智慧平台建设为抓手，推动规划学科理论革新与实践突破，为中国式现代化城市发展探索智能规划新范式，书写数字时代国土空间治理新篇章。
供稿单位：广州市基础地理信息中心、中国城市规划学会城市规划新技术应用专业委员会
【免责声明】本公众号发布的内容仅供学习交流使用，不以任何形式进行牟利。内容版权归原作者所有。如有侵犯您的权益，请及时与我们联系，我们将于第一时间协商版权问题或删除内容。内容为作者个人观点，不代表本公众号立场和对其真实性负责。
聚焦“数据赋能 · 技术添慧”，2022城市规划新技术专题会圆满落幕
点击图片阅读全文
聚焦“数据治理·智慧规划·科学防疫”，2020城市规划新技术专题会圆满落幕！
点击图片阅读全文
探讨机构改革背景下的国土空间规划新技术应用，2019城市规划新技术专题研讨会顺利召开
点击图片阅读全文
