习近平总书记在黑龙江考察时强调，整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业， 加快形成新质生产力。
新质生产力的提出，不仅意味着以科技创新推动产业创新，更体现了以产业升级构筑新竞争优势、赢得发展的主动权。当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，生成式人工智能、火爆的大模型和新算力不断向各个领域渗透，甚至有可能彻底改变人们的生产和生活方式。在这一背景下，百舸争流，谁能抓住机遇，谁就能占领先机赢得优势，真正掌握竞争和发展的主动权。
作为战略性新兴产业，测绘地理信息领域也在抢抓时代机遇，加快行业转型升级，推动数字化测绘向智能化测绘转变，挖掘时空数据优势潜能，加快形成新质生产力和新动能，赋能高质量发展。
“智能化是不可阻挡的时代潮流，如何加快智能化测绘技术研发，推动测绘地理信息事业转型升级，全面支撑国家和地方高质量发展？”这是中国工程院院士陈军近两年来一直在反复思考的问题。目前，他正在牵头开展一项智能化测绘基础研究的国家重大项目。
向智能化测绘转变是大势所驱
一直以来，测绘对于国家和行业的发展都非常重要。自20世纪80年代起，我国历时数十年，成功完成了从模拟测绘技术到数字化测绘技术的重要变革，逐步实现了全行业的数字化测绘转型，推动了数字化产品生产与服务体系的全面建立，支撑了全国测绘地理信息事业的快速发展，带动了地理信息产业的蓬勃兴盛。
“但是，近年来，数字化测绘的‘红利’基本用完。”陈军院士认为，当前测绘生产、服务与应用面临着诸多新难题，制约着测绘地理信息事业的高质量发展。就是说，应如何做到数据保障实时化、信息处理自动化和服务应用知识化。简言之，如何实现智能化。
在当前数字经济向智能经济转型升级的大背景下，数字化测绘迫切需要向智能化测绘转变成为了测绘行业的共识。应该如何把握时代机遇，开展创新研究，从数字化迈向智能化，实现测绘科技的转型升级，这也是测绘地理信息领域实现可持续发展需要解决的大命题。用陈军院士的话说，“从数字化测绘走向智能化测绘，是必然选择。”
他举例说，当前国内外智慧城市建设如火如荼，但是有不少人会问，为什么现在的“智慧城市”不“智慧”？究其原因，这在很大程度上是由于时空信息没有真正进去发挥其应有的价值作用。实际上，大量用户对时空信息有着非常强烈的应用需求。从技术视角看，智慧城市是一个极其复杂的巨系统，涉及到从数据、信息、知识，再到智慧的整个全链条，其架构包括信息基础设施、时空信息云平台、CIM（城市信息模型）等，从中可以看出，时空信息的支撑作用非常明显。
时空信息、定位导航服务成为重要的新型基础设施。但是，当前时空信息离用户的期望和需求还有很大差距，面临着高质量时空信息供给不足、高层次时空分析能力不够、高水平时空赋能手段缺失的技术瓶颈和服务短板。这些更高要求的测绘需求，都需要通过探索智能化测绘技术来解决。
“向智能化测绘转变，用时空信息说话，在三维空间研判，靠时空知识决策，是支撑做好国家和地方高质量发展的必然选择。”陈军院士强调，这是不可阻挡的时代潮流，大势所趋。
测绘技术升级面临巨大挑战
面对数字化、智能化时代浪潮，以及“第四次工业革命”带来的影响，如何推动着测绘行业技术进步和事业转型升级，不仅成为测绘业界的关切，也给测绘带来了巨大挑战。
测绘是一个技术密集型行业，测绘技术和装备的进步，在提升生产效率与服务水平方面发挥着至关重要的作用。今年5月，2023年全国测绘地理信息工作会议吹响了测绘地理信息转型升级的号角。8月，自然资源部出台《关于加快测绘地理信息事业转型升级 更好支撑高质量发展的意见》再次强调，要坚持创新驱动，构建智能化测绘技术体系。
时代的召唤和政策上的推动，以及高质量发展的需求牵引，均在加快测绘技术从数字化测绘向智能化测绘转变的步伐。
陈军院士表示，近年来，测绘行业的内外部环境发生了很大变化，对测绘地理信息技术和服务都提出了很高的需求。一方面，联合国提出2030可持续发展议程，我国正在推进高质量发展，这都迫切需要高质量的时空信息保障。
另一方面，随着自然资源部的组建，测绘全面支撑自然资源管理主责主业，其“两支撑、两服务”的重要任务对测绘技术支撑也提出了新的更高需求。在这当中，测绘发挥着不可替代的重要技术支撑作用，但也面临着与自然资源业务和技术如何深度融合的难题。
此外，以“3S”技术（卫星导航、遥感、地理信息系统）为代表的核心技术取得长足进步，使测绘地理信息自身技术能力得到了大幅提升。然而，面向高质量发展新要求，测绘技术要向智能化高效率，以智能化、绿色化、融合化开拓发展新路径，更好地服务经济社会和自然资源管理。
陈军院士回忆说，从技术装备来看，20世纪 90年代之前，人们主要是使用光学—机械型测量仪器测制各种比例尺地形图和专题图，这种方式作业周期长、更新速度慢。那时，地形图数据新鲜度不够，严重滞后于经济建设和社会发展的需要。
为了改变这种局面，国家测绘主管部门组织完成了数字化测绘技术体系科技攻关，实现了地理空间数据的数字化采集、处理与服务，也就是建立了数字化测绘体系，较好地满足了各方面发展的需要。
近年来，基于人工智能、大数据等技术的演进，测绘技术和装备实现了跨越式发展。正如自然资源部国土测绘司司长、中国测绘学会副理事长张继贤在第一次中国测绘地理信息大会上发布《2023中国测绘地理信息科技创新与产业发展报告》时所说，“我国测绘地理信息科技创新能力加速提升，产业发展总体达到世界先进水平，由高速增长阶段转向高质量发展阶段。”地理信息时空数据已成为国家重要战略性信息资源和生产要素、数字中国的统一空间基底。
在成绩面前，测绘地理信息领域仍奋勇争先，开拓进取，以创新驱动，需求牵引，服务为先，吹响了向智能化测绘转型升级的号角。
“在数字化、智能化发展的时代浪潮下，测绘业界应不失时机地开展相关创新研究，推动行业技术进步和事业转型升级，加快从数字化测绘走向智能化测绘。”
陈军院士认为，从需求来看，首先国家大力推进高质量发展，促进国土空间格局优化，要求全面摸清自然资源家底，科学认知人地关系，实施数据赋能的国土空间规划与管控。但是，现有的数字化测绘技术在智能化、动态性、精准度等方面尚存在着不足或局限性，难以完全满足“查得准”“认得透”“管得好”的应用需求。
其次，从技术来看，以测绘数字化“4D”产品（由数字高程模型DEM、数字正射影像DOM、数字栅格地图DRG、数字线划地图DLG组成的产品系列）为核心的多尺度、多类型地理空间数据已渗透到数字经济、数字治理和数字生活的方方面面，发挥着越来越重要的“时空基底”和关键生产要素作用。
但是，国土空间规划、生态环境保护、防灾减灾、自动驾驶等新兴应用领域对时空信息的精细程度、更新周期、服务方式等提出了诸多新需求，迫切需要研发和提供更多的多维、动态、高精时空数据的技术和产品，构建新型时空信息基础设施，从数据信息服务走向时空知识服务等。
不难看出，测绘技术在从数字化测绘向智能化测绘转变的征程上，面对着巨大的挑战，也孕育着机遇。
逐步形成智能化测绘生产能力
陈军院士表示，从数字化测绘走向智能化测绘，是一项极为复杂的系统工程，既涉及理论创新、技术突破、体系构建等科技难题，也牵涉观念更新、学科协同、政策保障等非技术因素。
那么，什么是智能化测绘？它的内涵与数字化测绘有啥不同？陈军院士告诉记者，数字化测绘的技术特征是对各种数据化的观测资料，采用定量算法或解析模型，在矢量或栅格等度量空间中进行量化计算与处理，实现几何处理、物理反演及误差分析，形成数据产品和信息产品。
但是，现实世界中的自然要素、人文现象及人工设施纷繁多样，几何特征千姿百态，多维动态时空分布关系错综复杂，往往无法用一组简洁通用的数学模型或算法加以完整描述。
例如，数字化地形要素的图形和属性之间存在的错综复杂关系，要对其内容完整性和逻辑一致性等进行合理性判定，则需要借助于专家的认知经验。有经验的测绘工作者能快速地识别出地图上的山包、谷地、鞍部等地形要素，判断其高程赋值是否存在异常。但是，凭借专家经验的判读却难以将其表达成解析型算法或模型，无法满足高维、非线性空间的问题求解需求。
而智能化测绘是以知识和算法为核心，借助人工智能等新技术、新手段，模仿人的自然测绘智能，归纳提炼环境感知、空间认知等自然智能及先验知识，形成以知识为引导，算法为基础的混合型智能计算范式，并将其融入到测绘数据获取、信息处理、分析服务的过程中去，提升测绘感知、认知、表达计算的能力，即将数字化测绘提升为智能化测绘，这样就有可能解决目前生产、服务及应用面临的诸多瓶颈问题，并推出更多的知识产品。
例如，国家基础地理信息中心最近研发的“问题地图”诊断系统，就是一个基于深度学习的典型智能化测绘案例。
在陈军看来，以往人们主要关注数字化测绘的新算法、新模型及其在生产中的应用，对智能化测绘缺乏系统深入的研究。智能化测绘有待研究解决的基本问题是：测绘自然智能解析与建模、混合型测绘智能计算算法构建与实现、赋能测绘生产的机制与路径等。
“因此，我们需要针对每一类测绘生产与服务，研究其信息处理机理；针对不同的应用需求、应用场景，组织开展智能化测绘的实现方法与关键技术研究，形成业务化运行的装备、软件、标准和服务模式，逐步形成生产能力，赋能测绘生产。这是智能化测绘的基本路径。
加快智能化测绘知识体系构建
从数字化测绘走向智能化测绘是一项复杂的系统工程，既涉及理论创新、技术突破、体系构建等技术难题，也牵涉观念更新、学科协同、政策保障等非技术因素，因此需要做好顶层设计，加强跨学科的创新研究，促进产学研良性协作，营造良好的竞争生态。
智能化测绘体系的建立，将加快推动测绘数据获取、处理与服务的技术升级，助力测绘从基于传统测量仪器的几何信息获取拓展到泛在智能传感器支撑的动态感知；从模型、算法为主的数据处理转变为以知识为引导、算法为基础的混合型智能计算范式；从平台式数据信息服务上升为在线智能知识服务，从而赋能高质量发展。
陈军认为，为了切实推动智能化测绘的创新发展，应努力地构建智能化测绘的知识体系，加大智能化测绘技术方法的研究力度，研制智能化测绘的应用系统与仪器装备。特别是在构建智能化测绘的知识体系方面，需要加大对智能化测绘的智能机理、计算模式、赋能机制等研究，形成具有系统性和逻辑性的知识体系与成套理论方法，为智能时代的人类测绘活动提供新思路、新方法和新工具。
例如，针对大范围地表遥感调查的要求，构建起时空知识图谱，与机器学习算法相结合，研发知识引导和数据学习双向驱动的智能化信息提取方法，提高地物目标、属性及场景的精细化提取水平。
通过形成的智能化技术方法，去解决“怎样做”和“怎样做得好”的问题。如将知识工程和机器学习相结合，系统梳理变化检测算法与影像之间的多级关系，归纳凝练出相应领域知识，转换为Web服务，形成基于领域知识的在线变化检测工具，从而减少对专家个人经验与知识的依赖。这是当前的一个发展趋势。
同时，设计和研制支持数据采集、处理、分析、管理的新一代智能化业务系统，提升产品生产与服务的水平与效率，是智能化测绘应用的一个重要发展方向。这一过程将打破大地测量、摄影测量与遥感、地图制图、地理信息工程等传统专业界限，从业务信息流的角度进行整体谋划与优化设计。
陈军院士表示，目前的研究热点包括：时空数据按需搜索与协作服务系统、综合PNT服务系统、卫星在轨数据处理系统、天空地综合智能摄影测量系统、云端遥感影像智能解译系统、智能地理信息系统、空间型知识服务系统等。
此外，今后应该进一步发展智能化测绘仪器装备，如智能全站仪、智能化GIS软件系统、智能化的单波束测深系统、测绘无人机、测量机器人、全组合智能导航系统、识图机器人，以及利用智能设备和其所带的智能传感器(如iPad的激光传感器)开发的数据采集系统等。
“我们应站在服务国家发展大局和支撑人类命运共同体建设的高度，把握机遇，创新发展。”陈军院士认为，从数字化测绘走向智能化测绘，是测绘行业积极应对全社会数字化发展、智能化转型的一项重要行动举措。因此，需要加强顶层设计，更新观念，跨界融合，促进产学研协同创新研究，促进和推动智能化测绘体系早日建成并发挥成效。
从数字化测绘走向智能化测绘，从数据信息服务走向知识服务，一个“无所不在的时空连接、无时不用的时空计算、无所不及的时空智能”新质生产力正在形成，时空信息将高质量地赋能数字中国、数字经济、数字生活、数字治理等，测绘科技将让我们的生活更美好。 《中国测绘》2023年第12期