智能數據與空間碼賦能國土空間數字化治理探討.pdf

1、智能數據與空間碼賦能國土空間數字化治理討論程洋 上海圖源素數字科技有限公司目錄0 1空間治理與數字化背景需求0 2 智能數據與空間碼研究思考0 3賦能國土空間數字化治理空間治理與數字化背景需求01PART國土空間治理新要求國土空間規劃城市設計指南（2021.7）：在總體規劃、詳細規劃和專項規劃中，運用城市設計手段，改進規劃編制方法。在規劃選址、土地供應及方案審查等規劃管理環節中，加強城市設計內容的運用，提高用途管制和規劃許可的科學性和可操作性。城市設計成果可納入各級政府的相關政策、標準、規則等。自然資源部關于進一步加強國土空間規劃編制和實施管理的通知（2022.10）：實施規劃全生命周期管理，

2、依托國土空間規劃監測網絡，實現各級規劃編制、審批、修改、實施全過程在線管理。自然資源部關于加強國土空間詳細規劃工作的通知（2023.3）：加快推進規劃編制和實施管理的數字化轉型，按照統一的規劃技術標準和數據標準，支撐詳細規劃分級管理和分階段編制，有序實施詳細規劃編制、審批、實施、監督全程在線數字化管理。浙江省城鄉規劃建設管理體制機制改革方案（2023.7）：按照“國土空間規劃+國土空間設計+建筑設計+景觀設計”的思路，逐步完善景觀風貌管控體系。建立國土空間總體規劃專項規劃詳細規劃規劃條件的傳導實施機制，推動城鎮社區公共服務集成落地。健全“村莊規劃+鄉村設計+農房設計”鄉村規劃設計體系，推動形成

3、富有浙江特色的鄉村景觀風貌。強化部門協同，建立完善城鄉統籌、部門協同的詳細規劃建筑設計施工建設運維管理全過程管控機制，切實解決“規劃建設管理”全過程閉環管理體制機制問題。武漢武漢市控制性詳細規劃管理規定：控制性詳細規劃細則未覆蓋的區域，可以根據需要編制城市設計方案，進一步細化地塊規劃控制要求。編制或者變更實施性規劃、專項規劃等如涉及修改控制性詳細規劃的，應當同步提出控制性詳細規劃修改方案隨規劃成果一并報批。新要求 規劃實施管理自然資源部關于深化規劃用地“多審合一、多證合一”改革的通知（2023.5）：以“多規合一”為基礎，統籌規劃、建設、管理三大環節，推動“多審合一”“多證合一”，推進用途管制

4、全周期數字化管理，提高審批效能和監管服務水平的要求。上海市國土空間用途管制實施細則：建立了以全域覆蓋的國土空間規劃為基礎，以全要素自然資源為管制對象，以審批、核準、備案、監測監管等為管制手段，全域、全要素、全過程的國土空間用途管制管理模式。新要求 用途管制新要求 要素保障強化要素保障為高質量發展積蓄實力，堅持“項目跟著規劃走，土地要素跟著項目走”，調整土地利用計劃配置規則，規范重大項目用地清單，更好統籌增量和存量，切實保障有效投資用地需求，推動高質量發展。新要求 節約集約用地用存量換增量，是破解保護與發展難題進而實現高質量發展的必由之路。守住土地公有制性質不改變、耕地紅線不突破、農民利益不受損

5、的底線，保持歷史耐心，規劃先行、突出重點、分類分區，積極穩妥釋放閑置低效土地要素的存量，換取鄉村產業振興、農村宜居宜業的增量。用地下換地上，讓空間“立”起來，將城市的部分功能由地上轉入地下，實現地上和地下空間多層次、高效率、有機結合的開發利用，進而實現節約集約用地、多功能混合利用和生態化多元利用。國土空間治理新要求國土空間治理與自然資源全周期管理解決思路智能數據與空間碼研究思考02PART智能數據智能數據與空間碼一、連接智能：一動皆動的數字網絡參考資料：1郝慶,彭建,魏冶,等.“國土空間”內涵辨析與國土空間規劃編制建議J.自然資源學報,2021,36(09):2219-2247.2汪文忠.新型

6、城鎮化背景下土地集約利用分析J.國土資源,2017,(1):42-43.一、連接智能：一動皆動的數字網絡一、連接智能：一動皆動的數字網絡國土空間的業務屬性國土空間全域全要素自然資源系統業務業務相關部門土地水體森林礦產草原海洋自然資源發改民政交通住建水利一、連接智能：一動皆動的數字網絡一、連接智能：一動皆動的數字網絡一、連接智能：一動皆動的數字網絡一、連接智能：一動皆動的數字網絡智能數據二、融合智能：空間匹配的數字賬簿二、融合智能：空間匹配的數字賬簿智能數據三、生成智能：人機交互的空間大腦1956感知器模型1908s1990s20112012AI學科成立機器語言翻譯Prolog&Lisp專家系統

7、解答特定領域的問題GroupLens首個自動化推薦系統機器學習算法大數據IBM 沃森益智問答打敗人類決策式/分析式AI時代20142017202020212022生成式AI急速發展DNNs物體識別自動駕駛GAN生成圖像但分辨率不高Transformer網絡結構進化為后續大型模型打下基礎GPT-3能夠完成大多數NLP任務CLIP以40億個文本-圖像對為訓練數據實現文本到圖像跨模態DALLE2由文本生成的高清具有獨創性圖像AI繪畫2011年以前數據安全網絡數據系統數據受制于當時計算機硬件的發展，模型普遍簡單，能力也相對較弱模型只能處理單一場景，通用能力非常弱，導致成本過高往往需要如制定規則，詞表，

8、標注樣本等大量人工工作2012年至今得益于底層技術原理的突破和硬件算力的發展，模型越來越大，GPT3(2020年)達到了驚人的1750億個參數(一般人腦有神經元120到140億個)龐大的模型需要對應于海量的數據，GPT3使用的數據量已達到45TB包括了多種主流語言語音、文字、圖像之間不再存在明顯壁壘，模型處理復雜場景的能力明顯增加模型簡單場景局限人工干預大模型大數據多模態人工智能誕生最早追溯到1956年的感知機模型，經歷數十載的發展，深度學習加速了人工智能技術的商業化落地；ChatGPT的出現標志著大模型已經突破了技術的天花板，讓大模型這條技術發展路線更為堅定。三、生成智能：人機交互的空間大腦

9、三、生成智能：人機交互的空間大腦賦能國土空間數字化治理03PART賦能：要素空間賬賦能：規建管一體化全過程一體化規劃設計：規劃融合、成果同步、多元協作規劃實施一張網協同網編制管理協調協同網規劃銜接協同傳導網成果審查論證管控網管控執行聯動傳導網數據更新匯聚要素配置一體帳家底賬規劃要素鏡像整合賬資源保障調度預算賬項目空間智選質量賬三維全景審查供給賬規劃條件生成效能賬人機協同審批招商運營一攬通謀劃通計劃統籌安排引資通招商決策分析服務通云上招商推介效益通運營監測反饋評估優化一觸達效果達規劃實施評估調度達云上協同會議優化達實施成效模擬賦能：耕地保護賦能：生態修復賦能：生態修復智能數據與空間碼賦能國土空間數字化治理數字轉譯高質量發展高水平保護高品質生活智能數據數字賦能空間治理動態感知管控評價模擬決策監測預警連接智能融合智能生成智能感謝觀看