随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能在国土空间规划领域展现出巨大的应用潜力。本蓝皮书旨在系统梳理生成式人工智能在国土空间规划中的应用现状、技术路径、典型案例及未来展望，为行业提供参考。
一、生成式人工智能在国土空间规划中的应用场景
生成式人工智能可通过数据驱动和模型学习，辅助国土空间规划的多个环节。例如，在规划前期，可利用生成式模型对土地利用、交通网络、生态环境等进行模拟预测，生成多套规划方案；在方案设计阶段，可通过参数化生成技术，快速生成城市形态、建筑布局等可视化方案；在评估优化环节，则可基于生成结果进行多维度分析，辅助决策者选择最优方案。
二、技术路径与核心能力
生成式人工智能在国土空间规划中的应用主要依赖于大数据、深度学习及地理信息系统（GIS）的融合。核心技术包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等，能够从海量规划数据中学习规律，生成符合约束条件的空间方案。自然语言处理技术也使得规划文本的自动生成与解读成为可能，提升了规划编制的效率与规范性。
三、典型案例与实践探索
目前，国内外已有多项探索性应用。例如，某城市利用生成式人工智能对新区进行概念性规划，系统在输入人口密度、绿地率等指标后，自动生成了多种空间布局方案，并通过交互式调整优化最终方案。另一案例中，生成式模型被用于历史街区保护规划，通过分析现有建筑风格，生成协调的新建建筑设计方案，实现了保护与发展的平衡。
四、挑战与未来展望
尽管前景广阔，生成式人工智能在国土空间规划中仍面临数据质量、模型可解释性、伦理规范等挑战。随着技术成熟与政策完善，生成式人工智能有望成为规划师的智能伙伴，推动国土空间规划向更科学、高效、人性化的方向发展。行业需加强跨领域合作，建立标准体系，确保技术应用既创新又可靠。
生成式人工智能正逐步渗透国土空间规划的全流程，其应用将深刻改变传统规划模式。本蓝皮书呼吁各方共同关注技术发展，积极探索应用路径，以人工智能赋能国土空间治理现代化，为可持续发展贡献力量。
