背景：AI时代的地图需求变革
核心挑战
：传统地图需升J为多维、动态、多属性的时空信息载体，服务于国土规划、城市发展、区域分析及新兴领域（低空经济、自动驾驶、文创娱乐）。
技术驱动
：智能化技术（如SAM分割、无人机更新、大模型生成）颠覆传统制图流程，实时监测与多源数据融合成为趋势。
关键问题：DeepSeek与地图的融合路径
答案1：嵌入现有制图链
利用LLM工具（如DeepSeek、ChatGPT）构建地图智能体，集成知识图谱与数据工具，实现自动化制图（如DoMapAI生成器）。
应用场景：任务分解、参数优化、风格迁移（如地形内插、游戏场景生成）。
答案2：研发地图语言预训练模型
Token化
：将地图元素（等高线、土地利用单元）编码为语义单元，构建地理语料库。
模型训练
：基于Transformer架构训练MapGPT，结合GAN/GCN生成符合制图规则的地图（如地形结构线调整、风格迁移）。
案例：虚实融合场景生成（华山DEM结构线提取+AI创意设计）。
结论：地图制图的技术与职业变革
技术变革
：
形而上（“道”）：地图语言Token化与基础模型研发。
形而下（“器”）：LLM智能体垂类开发，支持个性化、高自由度制图。
职业转型
：制图者角色转向架构师、提示工程师、标注师，强调AI协同与创意设计能力。
核心价值
创新点
：通过地理语言Token化与混合模型（LLM+GAN），突破传统制图局限，实现高逼真、高创意的动态地图生成，赋能智慧城市、游戏娱乐等新兴领域。
未来方向
：深化地图语言大模型研究，推动空间智能与生成式AI的深度融合。
附件：DeepSeek驱动下的地图生成-构建地图智能体实现自动化制图,虚实融合场景生成
万亿Token训练时间压缩至3.7天;动态8位浮点量化提升训练速度30%;优化计算效率与负载均衡，突破传统Transformer限制;文生图/图生文任务中仍需提升生成准确性
通过理论+实践的结合，展现了DeepSeek作为新一代AI技术在产业升级和个人效能提升中的关键作用，是智能化转型的实战指导手册
如何通过DeepSeek进行文本生成、文档处理等操作;介绍图片类AIGC的定义和应用场景;视频类AIGC应用实践列举国内外代表性的视频类AIGC大模型
疾控领域包括舆情监测预警智能体、疫情预测与传播模拟智能体等;具体场景包括 医防协同信息通 监测分析 预警预测 风险评估 流行病学调查 应急处置 免疫规划 监督执法
一是神经符号系统融合，或让 AI 具备逻辑推理能力;二是量子计算实用化，或重新定义算法优化边界;AI 领域快速变革,推动 AI 技术更好发展
实现城市大脑与DeepSeek大语言模型的初步集成;与“根数据库”应用平台实现互联互通;本地化私有部署DeepSeek-R1模型，推动其与12345热线结合
构建政务办公智能助手，智能重构“12328热线话务专业知识库”;在政务云算力资源池中完成DeepSeek-R1的本地化部署,接入政府决策、社会治理与公共服务系统
完成DeepSeek大模型与本地知识库的融合部署,建立跨部门协同机制，打造 “Al+生态”标杆;政务环境DeepSeek系列大模型部署,提供公文写作助手、 拟办意见自动生成、民生诉求匹配等功能
在“皖政通” 平台推出本地对话、公文起草、公文纠错、无差别综窗助手等创新场景应用;创新办事指南“颗粒化解析”模式,打造“7×24小时智能政务管家”
提供公文写作、民生服务、旅游交 通等6大类18项政务服务，构建"对话即办事”“感知即处置"新型智慧政务体;将DeepSeek模型应用于交通+旅游融合治理体系的功能新区
人社小灵光服务体系极大提升公文写作、政策查询和数据统计的智能化水平;完成
端侧大模型集成GPT-4，实现即时地标识别和路线规划;医疗大模型诊断预测,复杂医疗问题推理;内容创作与媒体生成,文本配图、3D虚拟场景设计;智能体协作处理复杂任务
