当前，DeepSeek正快速进入日常生活，在各行各业发挥“特长”。2月25日，记者从我市规划自然资源行业多个单位了解到，DeepSeek未来有望辅助用地分析、模拟评价、构建行业知识图谱、规划实时监测及动态评估等工作。
探索AI与测绘地理信息行业深度融合
今后，行业中做评价、出报告的“帮手”可能就是AI。近日，重庆市地理信息和遥感中心（以下简称 “中心”）紧跟技术前沿，依托已有的算力集群，成功完成DeepSeek-R1 70b和671b（业内称：满血版）两款大语言模型的部署，开启DeepSeek在我市测绘地理信息行业深度融合与落地应用的新探索。
据悉，中心通过此次本地化部署Deepseek，实现将先进前沿的AI技术引入日常工作体系，有效保障数据的安全性，进一步挖掘已有智能化算力硬件资源的应用价值。
随着DeepSeek-R1模型成功本地化部署，中心将利用其强大的语言理解、逻辑推理、多轮对话、强化学习等优势，积极探索DeepSeek与规划和自然资源行业的深度融合，利用海量规划与自然资源数据、地理信息与遥感等语料数据、空间与纹理数据，进一步训练优化智能模型，探索人工智能在土地利用趋势分析、模拟与评价，地质灾害监测、预警、灾情快速评估、自然资源资产智慧管理，时空大数据智能化处理与服务等方向的深度应用。
分析地质数据，构建行业知识图谱
不了解地矿行业术语？没关系，今后AI来为你解答。日前，重庆市AI地矿研究院深度挖掘DeepSeek在自然语言处理、知识推理等方面的卓越性能，积极布局大模型应用，已实现了DeepSeek大模型在本地服务器的部署并稳定运行。
相关负责人介绍，下一阶段，该院将重点围绕地质矿产领域的特色应用场景，探索大模型技术的创新应用。
一是探索地质数据智能分析。面对海量的地质数据，传统分析方法耗时耗力且难以深入挖掘潜在信息。该院将利用DeepSeek等大模型强大的数据处理能力，整合含矿地层、含矿构造、地质异常、物探、化探、遥感以及区域地质调查与矿产地质调查资料等多源异构的地质数据，利用DeepSeek大模型进行多维数据关联分析和知识挖掘，揭示不同地质要素之间的内在联系和规律，为深部找矿、地质环境演化研究提供新的思路和方法，实现数据价值的最大化释放。
▲AI生成地质构造。重庆市AI地矿研究院供图
二是构建行业知识图谱。该院高度整合地质矿产领域专业知识，利用DeepSeek大模型从海量的地质文献、报告、标准规范中抽取信息，构建结构化的地质矿产知识图谱，为科研人员、行业从业者提供知识检索、智能问答、知识推荐等服务；基于构建的地质矿产知识图谱，还可开发智能地质咨询系统，降低地质知识获取门槛，服务更广泛的用户群体。
三是研究智能辅助决策。该院将结合专业知识库，研究基于DeepSeek等大模型的智能辅助决策方案，为地质找矿、地灾防治等关键领域提供更加科学、高效的智能化决策支持；结合区域地质背景、矿产成矿理论、勘探数据等信息，利用DeepSeek等大模型构建智能找矿模型，提高找矿效率和成功率；在充分利用前人成果基础上，基于DeepSeek等大模型分析地形地貌、地质构造、气象水文等多种因素，改进地质灾害风险评估模型，智能辅助决策。
对规划实施情况实时监测、动态评估
规划实施得怎么样？AI可以告诉你。近日，重庆市规划和自然资源调查监测院数字化团队成功实现DeepSeek大模型本地化部署，可望为自然资源调查监测智能化转型提供强有力的技术支撑。
据悉，当前，该院着重从以下管理场景进行应用分析与训练。
赋能规划实施监测：利用DeepSeek强大的数据分析能力，实现对规划实施情况的实时监测和动态评估，为科学决策提供精准数据支撑。
助力智能辅助选址：结合地理空间信息，构建智能选址模型，为项目选址提供科学依据，提高选址效率和精准度。
提升红线冲突检测效率：利用图像识别和深度学习技术，自动识别和预警红线冲突，有效提升工作效率和准确性。
推动地物智能提取：实现对遥感影像中地物信息的自动提取和分类，为自然资源调查监测提供高效、精准的数据支持。
深化空间大数据分析：构建空间大数据分析模型，深度挖掘数据价值，为自然资源管理提供科学决策依据。
下一步，该院将持续紧跟技术前沿，不断探索DeepSeek大模型与规划自然资源调查监测的深入融合，进一步训练优化本地知识库，推动自然资源调查监测从“数字化”向“数智化”的跨越转型。