2024年9月20-22日，由ACM SIGSPATIAL中国分会主办，烟台大学承办的第三届“空间数据智能战略研讨会”在烟台顺利召开。会议以“空间数据智能助力数字中国建设”为主题，聚焦数字中国建设中的问题与挑战，分享了业内最新的基础理论研究成果和应用实践经验。通过探讨空间数据智能的技术路径和策略方案，会议促进了跨学科合作与创新，旨在挖掘并释放空间数据资源的价值，推动数字中国的发展。

会议开幕式由烟台大学计算机与控制工程学院院长童向荣主持。首先，由烟台大学副校长王丽致欢迎辞。王丽介绍了烟台大学及计算机与控制工程学院的发展情况，强调了此次会议对于促进学术交流和学科发展的重要意义，表示烟台大学将全力支持本次大会的各项工作，祝愿本次大会圆满成功。随后，ACM SIGSPATIAL中国分会主席孟小峰致辞。他首先对会议的顺利召开表示祝贺，并对烟台大学领导及同事们的辛勤付出表示感谢。孟小峰详细阐述了空间数据智能的内涵和外延，也回顾了ACM SIGSPATIAL中国分会过去五年中围绕 “空间数据智能”这一概念取得的成就。他指出，空间数据智能旨在处理三维空间中的观测感知数据，涵盖地理遥感、社会、城市、人文等多方面的信息，而不仅仅是大语言模型所处理的二维空间数据。他强调，空间数据智能“是有别于模型的、一个新的认知智能”，它不仅能够帮助我们更好地理解世界，还能通过形成良性闭环来服务社会。最后，他预祝本次大会圆满成功，并希望与会者能够共同努力，推动空间数据智能领域的发展。

烟台大学副校长王丽致辞

ACMSIGSPATIAL中国分会主席孟小峰致辞

烟台大学计算机与控制工程学院院长童向荣主持开幕式

大会包含4个专题论坛“空间感知与计算”“时空数据要素智能治理与流通”“大模型时代的时空数字基础设施”以及“数字经济与数据社会”。设立分别以“大模型时代的空间智能：机遇与挑战”和“数智赋能中国城市未来”为主题的两个圆桌论坛。此外，本次大会还设置了2个“新执委论坛”，为新加入ACM SIGSPATIAL中国分会的执行委员提供交流平台。来自全国各地的上百位专家学者参与了此次盛会，共同探讨了空间数据智能的未来发展方向。

“空间感知与计算”专题论坛

《空间感知与计算专题》由武汉大学吴华意教授主持。数字中国建设的提质增速，离不开空间感知与计算关键技术的持续突破。专题中北京大学黄舟研究员做了题为《大数据环境下城市建成环境物质存量的空间感知》的报告，让与会者了解了大模型大数据在城市物质存量计算方面的潜力。随后，中国地质大学（武汉）胡楚丽教授展开了题为《面向时空数据规划获取的地学感知脑关键技术》的报告，让大家看到了针对当前感知规划存在“感知鸿沟”，异构感知资源和多样感知需求难以精准关联匹配，处于不智能、不自主的“被动人工规划”这一问题的四个关键技术及案例分析。最后，西北工业大学郭斌教授分享了题为《人机物融合群智计算-> LLM vs.分布式集群智能》的报告，探讨了群智计算中的核心科学问题的两个目前的研究现状，并给出了大量的研究实例与领域应用。

“大模型时代的时空数字基础设施”专题论坛

《大模型时代的时空数字基础设施》专题论坛由中国地质大学（武汉）关庆锋教授主持。该专题论坛中四位专家聚焦大模型与时空数据的结合，探讨了最新的技术进展和应用前景。专题中武汉大学李彦胜教授做了题为《基于遥感大模型的复杂地理场景智能解译》的报告，聚焦于遥感大模型，提出了复杂地理场景智能解译方法，旨在利用多模态遥感影像预训练数据集构建基础大模型。紧接着，浙江大学朱强教授做了题为《新一代智能体及时空赋能》的报告，介绍了“时空型GPT”概念，利用大语言模型驱动多项时空智能服务。然后，中国地质大学（武汉）姚尧教授做了题为《大模型驱动的城市感知方法、应用和框架》的报告，展示了地理嵌入模型和掩码地理模型（MGM）在解决复杂地理分析问题中的应用。最后，香港科技大学（广州）梁宇轩博士做了题为《When Spatio-Temporal Data Meet Large Language Models》的报告，分享了该团队提出的一个统一的时空数据挖掘框架，展示了大语言模型（LLM）在气候、交通等领域的预测和分类任务中的优势。四位专家的讨论不仅为与会者提供了深入的理论和实践基础，同时也为未来的时空智能服务发展指明了方向。我们期待在未来的研究中，能够继续深入探讨大模型与时空数据的结合，为时空数字基础设施的建设和发展贡献更多的智慧和力量。

圆桌论坛一“大模型时代的空间智能:机遇与挑战”

会议特别设置了圆桌论坛，由清华大学李勇教授主持，西北工业大学郭斌教授、北京大学黄舟研究员、武汉大学李彦胜教授、香港科技大学（广州）梁宇轩博士和中国地质大学（武汉）姚尧教授担任嘉宾，共同探讨大模型技术如何推动空间智能的发展。李勇教授强调了技术与应用结合的重要性，并提出围绕挑战、风险和机遇三个关键词展开深入讨论。受邀嘉宾分别表达了各自的观点，指出了不同领域在推动空间只能发展时所面临的挑战，强调了开发面向时空领域的专用大模型的必要性，提出了利用众筹和跨界合作的方式来共同推动时空智能大模型的研究与发展。最后，六位教授均呼吁不同领域的专家共同努力，开发具有通用空间智能能力的大模型，以应对当前和未来的挑战。

“时空数据要素智能治理与流通”专题论坛

《时空数据要素智能治理与流通》由浙江大学高云君教授主持。时空数据要素作为新型生产要素受到了国家高度重视，如何通过智能化手段加快提升时空数据要素的治理与流通效率，全面提高时空数据利用与流通的安全性充满了挑战与机遇。本专题论坛旨在通过分析时空数据在智慧城市等领域的应用现状与未来发展趋势来回答此问题。高云君教授在各专题报告前先在报告《时空数据要素智能治理与流通：挑战与机遇》中简要介绍了时空数据在“供的出”，“流的通”，“用的好”这三个环节的挑战与机遇，并做了相关的总结与展望，最后高教授简单介绍了下面做专题报告的三位专家。专题中浙江大学苗晓晔研究员做了题为《基于时间折现数据价值的查询在线定价》的报告，让大家了解到数据要素如何在数据市场上被交易，被查询定价以及时间折现数据价值学习及查询在线定价方面的研究工作。然后，香港理工大学叶青青博士做了题为《Trajectory Data Sharing with Differential Privacy》的报告，报告针对如何保护个体数据的隐私这一问题进行了论述，指出可以用差分隐私这一方法，并列举了一些近期研究的用例。最后，华中科技大学郑渤龙教授做了题为《智能时空大数据管理与分析前沿进展》的报告，本报告围绕智能时空大数据管理与分析，先浅谈对时空大数据管理与分析的思考，而后介绍团队近年来在这方面的研究进展及未来展望。

“数字经济与数字社会”专题论坛

《数字经济与数字社会》专题论坛由深圳大学乐阳教授主持，该专题论坛中四位专家共同探讨了空间数据智能在推动数字中国建设中的关键作用。专题中香港中文大学徐江教授做了题为《从“旁观者”到“参与者”：数据经济与中国数谷的城市发展》的报告，探讨贵州如何利用其温和气候、廉价能源和地质稳定优势，成为国家级大数据发展试验区，揭示了大数据企业在促进地方就业和减贫方面的潜力。然后，北京航空航天大学的孙磊磊教授做了题为《基于机器学习的城市指数计算》的报告，报告中所提出的城市指数计算方法通过高精度定位和行为数据建模，显著提升了城市管理和规划的效率与准确性，为智慧城市建设提供了强有力支持。最后，深圳市智慧城市科技发展集团高级研究员、深圳大学司南博士做了题为《城市全域数字化转型背景下 数字社会建设的地方实践：以深圳为例》的报告，分享了深圳通过数字化转型推动经济社会全领域变革，构建高效数字政府、智慧城市的经验，展现数字经济对数字社会建设的深远影响。

圆桌论坛二“数智赋能中国城市未来”

会议特别设置了圆桌论坛，由微软亚洲研究院首席研究员谢幸博士主持，中南大学邓敏教授、浙江大学高云君教授、香港中文大学徐江教授、深圳大学乐阳教授和华中科技大学郑渤龙教授担任嘉宾，共同探讨数智赋能中国城市未来问题。谢幸博士提出了两个议题，“数据要素和数据市场在现在这个数字经济里面它的发展是什么样的，它对于未来中国或者说这个数字经济的前景是一个什么样的一个角色？”和“AI大模型这个时代，我们怎么去看待数据要素，数据市场和数字经济它的定位是什么？我们怎么去理解？”。受邀嘉宾分别表达了各自的观点，并且回答了现场嘉宾吴华意教授针对数据市场的悲观态度的一些疑惑和一位浙江大学的研究生所提出的问题。最后各位教授均在数据市场的发展上表达了自己的观点与态度，并呼吁大家共同努力推进构建成熟的数据市场。

新执委论坛

此次会议特别邀请了分别来自GIS和CS领域的16位执行委员，围绕 “大模型与空间数据智能”主题和当前最新研究进展探讨交流。新执委论坛分别由ACM中国分会秘书长石家庄铁道大学潘晓教授和武汉大学桂志鹏教授主持。论坛增进了GIS和CS领域执委间交流和相互了解，进一步提高了分会凝聚力和影响力。

作者：王莹洁 责任编辑：马文明 审核：段昕