个人本是GIS专业出身，不知名985高校本硕。工作几年后先后积累了国土空间规划、cesium开发、地理信息数据采集、地理大数据处理，遥感影像处理、人工智能识别，做过十多个500万以上的相关项目，有一些浅薄的经验，想和大家分享一下我对GIS与人工智能相结合的认识，多有纰漏之处，望朋友们能指点迷津！
未来演变
我们现在已经看到像 ChatGPT 这样的工具被用来提高地理空间数据分析的效率，例如动态生成地理空间数据、解决地理空间问题或创建地理空间分析代码等，这些我在实际项目中都有应用。总体而言，人工智能和地理空间技术的集成在未来几年可能会继续增长，但这种集成将如何演变？
GeoAI 行业将缓慢发展
GeoAI （智能地理信息系统）行业将缓慢发展。
为什么？
因为空间是特殊的。
地理空间数据比其他形式的数据更复杂。例如，ChatGPT 无法提供从一个地方到另一个地方的准确距离或方向。模拟地理空间问题通常会带来一些限制和挑战。这些挑战可能是由于地理空间数据的复杂性、所使用的数据源的多样性、数据的最新性以及地理空间数据分析中涉及的许多层造成的。
这些挑战将阻碍GeoAI产业的发展。
通用大型模型不适合地理空间应用
对于通用模型，例如用于文本生成的 ChatGPT 和用于地理空间数据图像分割的 Segment Anything。虽然结果还算可以，但这些模型需要针对地理空间应用程序进行微调。尤其是针对特定遥感数据（例如山地丘陵地区）。
通用地理空间微调模型将是未来。
GeoAI 的未来可能需要 Geo Prompts
我见过很多使用 ChatGPT 生成文本的技巧。许多人正在尝试不同的方式来为 ChatGPT 创建创意提示。这是一个值得探索的新领域。最好开始制作 Geo 提示，以利用生成模型的强大功能来实现地理空间目的。
到目前为止，你最喜欢的 Geo 提示是什么？
虽然集成人工智能和地理空间技术是有前途的，但这将是缓慢且具有挑战性的。然而，通过开发地理空间微调模型和创建地理提示，我们可以利用 AI 的力量来克服这些挑战并释放 GeoAI 的潜力。我相信，随着我们的继续探索，我们可以期待新的创新方法来解决地理空间问题并增强我们对周围世界的理解。
本公众号只做干货，分享实际项目中的点点滴滴
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