1 引言

地理系统是由自然和人文要素构成的复杂有机体，广泛分布于地球表层，具备生成、维持和转化物质与能量形态的功能。地理信息系统（GIS）作为其数字化表达工具，虽能对地理系统中的要素进行数字化处理，却只能将这些要素单向映射至信息空间，难以实现物理空间与信息空间之间的双向互动。随着数字孪生与人工智能技术的发展，GIS通过引入物联网技术，也试图构建物理世界与信息世界之间的双向映射体系，但在面对复杂、动态的地理环境时仍然存在显著局限。

智能GIS的发展历程

当前，人工智能领域，具身智能、自监督学习和多模态大语言模型等技术快速发展，为GIS的智能化发展提供了新的路径，促进其从信息处理工具向自主空间智能系统转变。本文将这种具有空间智能的GIS系统称为"地理智能体"，旨在通过结合具身智能、自监督学习和大模型等先进技术，突破传统GIS的局限，赋予系统更强的自主感知与空间智能操作能力。

结合具身智能与自监督学习，地理智能体能够自主感知三维地理环境并自动化空间数据生成，逐步适应其动态变化，具备灵活应对复杂事件的能力，尤其在突发事件中表现出高效响应的优势。此外，地理智能体不同于传统的像素级别预测，能够实现对三维地理结构的深度理解与本源分析，提供可信自主决策与智能代理服务。因此，地理智能体的提出将标志着地理信息系统从静态的信息处理工具转变为具备动态决策、与现实交互和实时适应能力的智能系统，为实现空间智能迈出关键的一步。

2 地理智能体定义与框架

2.1 定义与框架

地理智能体作为一种结合人工智能新技术的智能地理系统，不仅继承了智能地理系统的双向映射功能，还在此基础上进一步引入了具身智能的概念。通过传感器网络和智能控制机制，地理智能体能够实时捕捉物理地理系统的变化，在数字空间中精准映射，并将数字空间的决策高效反馈至物理世界。

与传统GIS系统主要依赖预定义规则和历史数据的方式不同，地理智能体通过知识图谱和生成模型等技术，具备更强的学习能力和适应能力，能够动态响应复杂和快速变化的地理环境。这种升级使地理智能体能够更灵活地应对突发事件，特别是在应急管理和生态监测等场景中展现出更高的效能。

地理智能体的架构如图2所示，其智能主体主要由多模感知、智能中枢和行动操控3个部分组成：

多模感知、智能中枢和行动操控三大模块通过密切协同构建了地理智能体的核心功能闭环。多模感知提供全方位数据支持，智能中枢生成逻辑推理与全局规划，行动操控模块完成任务执行与反馈优化。三者的协同作用使地理智能体能够在复杂动态环境中完成多样化任务，展现出卓越的空间感知、自主决策和智能执行能力，为智慧城市、生态保护、灾害管理等多领域的应用提供了技术支撑与理论指导。

核心组件

2.2 多模感知模块

多模感知模块是地理智能体实现物理与信息空间深度交互的核心模块，通过整合天基、空基、地基、岸基、水面和水下等多源传感网络，实时感知地理环境的动态和静态特征。相比传统的地理传感网，地理智能体的多模感知模块不仅在感知范围上覆盖更广，还能够采集多样化的感知数据，包括视觉、声学、触觉、激光以及互联网动态数据。

多模感知与智能中枢之间形成了明确的分工。多模感知模块聚焦于对外界环境的主动感知和实时数据采集，是地理智能体的"感官系统"。智能中枢则专注于对这些数据进行语义化分析、复杂情境推理和智能决策生成，是系统的"思维中枢"。两者协同合作，通过感知与决策的闭环体系，实现了对复杂动态地理环境的精准感知和高效响应。

2.3 智能中枢模块

智能中枢模块是地理智能体的"中枢智能网（核心神经中枢）"，负责接收、处理和分析地理环境的多维数据，并生成智能化决策。该系统借鉴人类大脑在空间认知中的功能分化，采用知识图谱模型和生成式大模型作为智能中枢的"左脑"和"右脑"，其中，"左脑"主要负责逻辑与分析，"右脑"主要负责推理、创造和空间感知。二者相互协同，以实现对地理空间的深层理解、合理规划和有效执行。

两者协同的典型机制体现在任务分解与执行闭环中，它们通过数据流与任务目标的协同紧密结合。知识图谱先将复杂任务分解为逻辑清晰的子任务，为生成式大模型提供高质量的结构化语义信息输入，确保其推理基于准确的空间数据；生成式大模型则根据环境变化生成动态决策建议，并通过知识图谱校验其逻辑一致性与可行性，进一步实现动态环境中的复杂情境推理与生成规划。这种协同机制将显著提升地理智能体在复杂环境中的任务执行能力，为其在动态地理环境下的智能决策提供了可靠保障。

2.4 行动操控模块

行动操控模块是地理智能体的核心执行模块，负责将智能中枢生成的决策快速反馈至物理环境，并完成复杂任务的执行与动态调控。通过智能化控制网络，行动操控系统可以实现虚拟空间与物理空间之间的深度联动，支持实时响应、自适应调整和高效任务执行。作为地理智能体架构中的关键环节，行动操控系统结合了物联网技术、具身智能和自监督学习等前沿技术，使其在多样化的地理环境中表现出卓越的适应性和灵活性。

行动操控模块的关键技术

通过整合具身智能、自监督学习和多模态大模型技术，行动操控模块实现了对复杂地理环境的灵活适应和高效响应。其与智能中枢和多模感知模块的协同机制，将显著增强地理智能体在多场景、多任务中的执行效率与决策质量，可为动态地理环境下的智能化应用提供关键技术支撑。

3 地理智能体构建思路

地球科学的研究范式经历了从基于物理的模型向数据驱动模型的转变。传统的基于物理的模型建立在物理和数值框架之上，通过精确重建潜在的物理过程为地理现象或规律提供了可靠的解释能力。然而，随着大数据技术的兴起，当代研究范式逐渐转向依赖数据驱动方法，特别是利用机器学习和深度学习技术。数据驱动模型能够从海量地球科学数据中提取出重要见解，无需对复杂理论进行详尽建模。

尽管机器学习在智能地理系统构建方面展现出巨大的潜力，但上述挑战仍然限制了其广泛应用。因此，将基于物理的模型与数据驱动模型相结合，形成混合模型，是未来人工智能与智能地理系统深度融合构建地理智能体的关键路径。

混合模型构建策略

实现路径

地理智能体的构建需要综合考虑技术实现、应用场景和评估机制等多个方面。以下是地理智能体的主要实现路径：

4 应用案例：虚拟数字人"地球通"

本文以虚拟数字人"地球通"为例，展示地理智能体在空间智能化应用中的具体实现。"地球通"作为地理智能体的原型机，集成了时空知识图谱（GeoKG）和认知地图生成大模型（GeoGPT）等模块，能够辅助用户在应急管理、城市规划和生态监测等领域中快速获取智能化的空间决策支持。

4.1 系统架构

"地球通"系统架构主要包括以下几个核心组件：

4.2 应用场景

"地球通"作为地理智能体的实现，在多个领域展现出广泛的应用前景：

4.3 创新特点

"地球通"作为地理智能体的原型实现，具有以下创新特点：

"地球通"的实现充分体现了地理信息系统从传统的信息处理工具向自主空间智能体的演进，为未来智能地理系统的发展提供了重要参考。通过融合具身智能、自监督学习和多模态大语言模型等技术，"地球通"在环境感知、空间理解和自主决策方面展现出显著优势，为解决复杂地理问题提供了新的思路和方法。

5 结论与展望

本文提出了地理智能体的概念和框架，将其作为地理信息系统的智能化演进形态，通过融合具身智能、自监督学习和多模态大语言模型等技术，赋予系统更强的自主感知、推理和决策能力。地理智能体的架构包含多模感知、智能中枢和行动操控三大核心模块，实现了物理空间与信息空间的深度交互和闭环控制。

未来展望

地理智能体的发展仍面临诸多挑战和机遇，未来的研究方向主要包括：

随着人工智能、物联网和大数据技术的不断发展，地理智能体将在未来发挥越来越重要的作用，为解决复杂地理问题、支持智慧城市建设、促进可持续发展提供强有力的技术支撑。地理智能体的研究和应用将推动地理信息科学与人工智能的深度融合，开创地理信息系统发展的新篇章。