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领域大模型
领域大模型在于其深度掌握专业知识和高效处理复杂任务，能够提供精准、实时的专业分析与数据支持；同时，它具备强大的可扩展性和成本效益，助力企业提升竞争力并优化用户体验；能够为各领域提供强有力的支持
业务挑战
时空信息的显式表征
高质量遥感数据集的构建、多源时空数据获取、大模型语料数据的构建共同组成海量时空数据存储体系，对于海量数据体系的数据多样性和异构型，如何制定各类数据标准、更新机制和各类数据格式的兼容性，是重大的挑战
面向业务的数据融合治理有待加强
对于时空特征的有效提取、数据质量与表征精度、复杂的模型结构、计算资源的消耗与优化等需求，如何实现多模态输入、高精度输出、全场景应用的有机结合
多方位智能技术的自主泛化
通过改进神经网络的架构和训练算法，提高模型的泛化能力；综合利用多种不同类型的数据，如图像、语音、文本等；不同模态的数据可以提供互补的信息，帮助智能系统更全面地理解世界，从而增强其泛化能力；一站式实现概念定义、分析策略、方案规划及步骤实施
认知推理及分析决策
地理空间智能以人工智能方法为基础，以时空信息为对象，以人类智能为目标，将智能思维模式融入时空信息的表征与理解之中，如何模拟并实现人类对地理空间的深刻感知、认知、推理与决策，解决复杂地理空间问题
方案优势
海量图文数据和多模态架构
基于认知-专域分层架构的任务分解技术，构建控制型大模型与专用型大模型协同机制，实现复杂时空业务的智能解耦与并行处理，使得模型具备真正的语义理解能力
多模态感知
构建多模态感知的模型匹配技术，实现文本指令、图像特征等异构数据的语义理解与场景画像，提升顾及场景模态语义的时空任务处理适应性与精准度
大模型持续优化
建立基于反馈驱动的调度模型持续进化机制，通过构建专家模型评估反馈、调度策略优化、效果验证的闭环迭代体系，实现调度大模型的自适应学习与持续优化
自监督融合训练
提出图像切片原型学习与像素重建自监督融合预训练方法，确保遥感图像同时具备细粒度语义特征与良好的语义区分性，显著提升各类遥感下游任务效果； 大模型通过对海量地理空间数据的自监督学习，能够更好地捕捉地理现象的复杂关系和规律，具备更强的知识表示和推理能力，为解决复杂的地理空间问题提供有力支持
应用场景
卫片执法监测
提供智能变化发现、对话式分析、报告智能生成的一站式卫片执法监测服务，提升执法监测水平
