为深化《习近平关于自然资源工作论述摘编》学习实践，落实自然资源部关于自然资源数字化治理能力提升专项行动部署要求，推动测绘地理信息事业高质量发展，近日，黑龙江测绘地理信息局完成DeepSeek R1大模型本地化部署，并开展创新应用。在已有自研的遥感大模型基础上，遥感、语言大模型“双轮驱动”，打造测绘地理信息知识化、智能化服务新质生产力。
抢前抓早，构建本地化大模型全链条引擎
随着DeepSeek大模型应用端的广泛部署，黑龙江测绘地理信息局在春节复工后第一时间组织局属单位自然资源部黑龙江基础地理信息中心（以下简称“地信中心”）开展DeepSeek大模型本地化部署与实践。依托黑龙江省“数字政府”地理空间大数据中心高性能软硬件资源，迅速完成DeepSeek大模型本地化部署，构建了基于RAG（本地检索增强）技术的本地知识库和Agent智能体应用环境，形成了本地化大模型全链条应用服务能力，为行业管理智能化服务、地理信息开发应用、时空大数据分析挖掘等场景提供了智慧大脑和新质内核。
探索实践，开展多场景业务赋能
基于DeepSeek+RAG+Agent本地化大模型全链条应用服务能力，地信中心以时空大数据为基石，以实际业务场景为载体，开展了系列应用探索。一是行业管理智能问答，利用Embedding嵌入模型，实现测绘地理信息管理法律法规和标准规范的向量化解析，构建本地测绘地理信息行业管理知识库，面向公众咨询和事项办理提供智能化服务；二是提升数据生产自动化水平，基于Agent智能体技术，编排自动化数据清洗、处理、转换、制图工作流，有效提高数据生产工作效率；三是提供应用服务知识供给，基于DeepSeek大模型的语义理解和推理能力，在行业地理信息应用服务系统开发建设中，快速理解用户需求，驱动定制化分析模型提供地理分析知识。
持续发力，拓展大模型内涵和外延
DeepSeek大模型本地化部署与创新应用需要不断地探索实践，既要在本地模型调优、本地知识库扩充、分析推理精准度提升等方面持续深入积累，也要在不同业务场景、Agent智能体构建等方面持续拓展应用。随着测绘地理信息与DeepSeek等大模型的深度融合，将为测绘地理信息事业发展和技术注入更强劲的动力。
未来，我局将进一步加大测绘地理信息智能化技术能力提升的部署与投入，持续开展人工智能在测绘生产、遥感智能解译、时空大数据分析挖掘、行业赋能等领域的应用实践，积极探索测绘地理信息转型升级，为自然资源管理和经济社会发展提供高质量服务与支撑。
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