孙群¹, 任福², 龙毅³, 陈欣¹, 徐根才⁴, 刘建军⁵, 周炤¹     

1. 信息工程大学地理空间信息学院, 河南 郑州 450052;

2. 武汉大学资源与环境科学学院, 湖北 武汉 430079;

3. 南京师范大学地理科学学院, 江苏 南京 210023;

4. 中国地图出版社集团有限公司, 北京 100054;

5. 国家基础地理信息中心, 北京 100830

1.1 地图学理论研究取得新的进展

为适应数字经济时代地图学科的发展需要，数字地图也逐步演化成为数字媒体领域一个主流竞争点和增长点，在表达对象、表达手段、表现形式等方面持续拓新，涌现出时空大数据地图^[4-5]、赛博地图^[6]、隐喻地图^[7-8]、Cartogram地图^[9]、微地图^[10]等新媒体地图，经典地图的表达范式得到扩展和延伸，形成了泛地图理论。这一理论将传统的标准地图与各种创新形式的类地图纳入统一的框架中，为讨论信息通信技术时代地图学理论发展提供了新的路径^[11-12]。伴随着地图在科学研究、社会服务和公众生活中的广泛应用，地图所表达的内容从分层、分专题的专业地理信息转向各种泛在信息，制图主体、表达对象、展现介质和表现手法等都发生了翻天覆地的变化，地图的表达内容、方式、方法及样式朝多样化方向发展，出现了大量在客观性和精确性方面区别于传统地图的类地图，如变形地图、地铁线路图、增强现实地图、隐喻地图等^[4, 10]，统称为泛地图^[13]。泛地图是现有地图的延伸和拓展，是对地理空间、人文社会空间和信息空间的三元空间的综合表达^[14-15]。

制图综合理论研究重点在全要素、全过程、可控制的基于智能化的过程控制与质量评价。计算机条件下的自动综合，本质上是一个高度智能化的系统，制图综合知识显得尤为重要，这些知识可分为5类，即地物的地理特征描述性知识、操作项选择知识规则、算法选择知识规则、面向专门地理要素和制图综合知识规则、面向区域综合知识规则^[16-17]。充分合理地利用所有的模型、算子、算法和知识等，形成科学系统的运行流程，并对流程实行智能控制，自动综合系统的能力才能得到质的飞跃，这一过程就是自动综合的过程控制。随着大数据科学范式的形成，空间数据综合不仅要关注图形的综合，更需要与数据学习和知识发现相结合，通过大量制图综合的案例学习训练，发挥机器学习能动性和数据驱动主体性，使得深度学习、知识图谱等智能技术在地图综合中得到新的应用^[18]。

信息化与时空大数据时代的到来，对地图学的表达和分析能力提出了新的需求，我国学者提出了地理场景的概念，通过“空间定位”“几何形态”“属性特征”“要素相互关系”“演化过程”和“语义描述”的六要素表达模型，设计了集成表达的几何代数统一GIS数据模型、地理规律与相互作用驱动的新型GIS数据结构，以及非结构化时空数据组织与存储，为地图学的发展注入了新的研究内容和表达方式^[19]。

在数字地图制图方面，采用数据库驱动制图技术和方法，实现了地理信息的更新和地图符号化出版的一体化，多比例尺地图数据库动态更新、增量更新、级联更新、要素更新及实体化数据模型建立已经实现[20-21]。基于空间数据库驱动的地形图制图生产系统，通过建立一系列制图表达规则，实现了制图要素符号、注记、图外整饰的自动优化配置，可进行灵活的制图编辑及图形关系处理，大幅度地提高了地图制图效率[22]。截至2022年，已建成每年一版连续12版的地形数据与制图数据的“图-库”一体化存储管理的1∶5万地形图制图数据库，并实现了地形数据与制图数据的同步联动更新。在对1∶25万、1∶100万地形数据库更新的基础上，也同步联动更新相应的地形图制图数据库。利用更新后的地形图制图数据库，可以快速打印输出最新版的标准地形图，也可以根据需要定制成图输出[23-24]。

国家基础地理信息数据库建设历经30年的发展，走过了初始建库、全面更新和动态更新的发展历程[24]。多尺度地理信息数据库建设与更新模式取得系统突破，形成了从空间关系定量计算、空间分布特征识别、制图综合过程控制、地图综合级联更新和综合结果质量评价完整技术链条[21-22, 24, 31-32]。国家测绘主管部门自2012年起，启动了国家基础地理信息数据库动态更新工程，对国家1∶5万基础地理数据库重点要素及连带的相关要素每年更新1次、发布1版，然后再利用更新后的1∶5万数据库每年联动更新1∶25万、1∶100万数据库。1∶5万地形数据库全要素包含交通、居民地、境界、地名、管线、水系、土质植被、地貌、控制点共九大类、470多个小类的地理要素。重点要素是指变化频率高、对经济社会发展影响大的交通、居民地、境界、地名、管线、水系等六大类、117个小类要素，连带的要素为地貌、土质植被两大类57小类要素；2014年开始，同时开展全要素更新，每年对重点要素、全要素各更新50%左右的区域面积，实现了重点要素每年更新一版、全要素在两年内完成一轮更新。每年更新后及时建成了我国最新版的1∶5万地形数据库，整体现势性达到一年之内，并实现多时态数据的管理与服务，数据成果在时效性、实用性、准确性及应用价值等方面都得到全面提升。到2022年底，已对1∶5万数据库进行了12轮动态更新。

1.4 地理信息技术和产业发展欣欣向荣

在地理信息系统技术方面，自主可控高性能地理信息系统关键技术取得突破，攻克了GIS架构由串行转向并行带来的空间数据管理、并行计算和智能分析、全自动处理和高性能服务等技术难题^[35]；全空间信息系统^[36]技术实现在时间、空间、属性、关系、行为、认知等方面对传统GIS进行扩展和升级，以多粒度时空对象来直接描述从微观到宏观的现实世界；地理分析模型网络共享和模拟技术取得新进展，实现了对地理分析模型统一表达、资源服务化共享以及模型集成模拟与分析，为城市时空AI场景分析及城市信息模型(CIM)建设、多灾种耦合场景下地理信息灾害建模等提供了有力支撑^[37-38]；建立了全球位置信息叠加协议和位置服务技术体系，通过统一时空编码和位置嵌入构建地理IP，打通三网关联(互联网、物联网、传感网)，提升时空精度，建立泛在位置语义感知能力，基于位置叠加与融合提供智能服务^[39]；互联网地理信息融合分析体系建成，深网地理信息发现获取、泛在地理信息清洗与要素级聚合、内容分析实现研究突破，有效解决了利用泛在网络信息实现道路、居民地、建筑物等地理要素信息的动态更新^[40]。

在地理信息系统的研发方面，大量国产化地理信息系统软件不断涌现^[41]，截至2022年，中国从事GIS软件和应用开发的企业远超1000家，包括软件、硬件、培训、教育等在内。国产GIS软件不断扩大市场份额，现在已占领了大部分市场，产值达到百亿元之巨，广泛应用于城市规划管理等众多领域。产生了诸如超图公司的SuperMap、中地数码的MapGIS、吉威时代的GEOWAY、武大吉奥的GeoStar等优秀软件，有的还成功进入日本、韩国、印度、意大利等国家和地区，开创了中国GIS软件国际化的先河。国产GIS平台软件技术水平已经与国外同类软件相当，实现了基于中央处理器、操作系统、数据库的新一代地理信息平台软件的全面国产化。经过多年的建设和积累，超图公司的SuperMap已经成为国际知名品牌。据美国ARC咨询集团2022年发布的《地理信息系统全球市场调研报告2021—2026》，超图软件的SuperMap GIS在2021年地理信息系统营收排名中位列全球第三、亚洲第一^[42]。中国测绘科学研究院及有关单位开展了国家数字城市/智慧城市时空大数据平台建设，积极对接国家新型智慧城市建设评价工作，基于自主技术开展创新研究与产品研发，研制了国产NewMap大型平台软件，攻克了松耦合模型开放式架构、全空间一体化建模、可伸缩地名地址编码等一系列关键问题，相关技术支撑了全国334个地级市、600多个县级市数字城市地理空间框架和60多个智慧城市时空大数据平台建设，其中40个智慧城市时空大数据平台已经建设完成，为自然资源监测管理、智慧城市建设、经济发展和公众生活提供了实时、丰富、全面、权威的时空基础支撑^[43]。

30年来，中国地理信息产业走过从无到有、不断成长的发展历程。产业发展重点从最初的偏重于软件开发和数据处理，开展向服务与应用延伸。近年来，中国地理信息产业规模持续快速增长，2018年，中国地理信息产业年产值超过5957亿元。截至2022年，中国地理信息产业年产值达到7787亿元，产业从业单位数量超过19.3万家，其中拥有测绘资质的企业超过1.8万家，多家地理信息企业在国内外上市，从业人员超过398.1万人^[42]。地理信息产业的快速发展，促进了地理信息产业链完善，提升了产业整体规模效益，提高了自主创新水平。为了推动和扶持地理产业的成长和发展，各地积极建设了地理信息产业园区或产业孵化基地。2022年4月，商务部、中共中央宣传部、教育部、自然资源部等7部门发布公告，北京的中关村科技园区朝阳园、上海的中国北斗产业技术创新西虹桥基地、浙江的湖州莫干山高新技术产业开发区、湖北的武汉大学科技园及陕西航天经济技术开发区5家园区，被列为特色服务出口基地(地理信息)。2022年11月，中国地理信息产业协会成立国际交流与合作工作委员会，致力于中国地理信息产业的国际化，推进地理信息领域的“高水平对外开放”，并于12月开展了首届“一带一路”地理信息国际合作研讨会等活动^[42]。

未来，随着改革开放的进一步深入，随着测绘地理信息深度融入自然资源管理工作，在国家产业政策和科技创新政策的支持下，在全球地理信息市场持续增长的大环境中，我国地理信息产业发展必将迎来更加辉煌璀璨的明天！

近年来，我国地理信息在政务、产业、科研和公众等行业领域应用规模不断扩大、深度持续加强，已全方位、多层次地深度融合到国民经济和社会发展的各个领域，成为“智慧”类信息系统建设全生命周期的伴生对象[43]，日益深化“政产学研用”全生态的“GIS+”应用模式[41]。作为地理信息重要载体的数字地图，从“空间背景”或“流量入口”进化成为行业大数据可视分析系统的“解决方案”，运行在大、中、小各类电子屏幕上的动态数字地图已成为多样化信息系统用户界面的“标准配置”，同时融合新媒体信息可视化等“计算+”方法，实现地图的直观性、一览性、整饰设计与数字技术的动态性、交互性和实时性的有机融合，形成具有动态、三维、流动、交互和在线等特征的“地图+”应用模式[44-45]。

1.7 新型在线地图层出不穷

针对地图应用的数字化、网络化、移动化和泛在化发展趋势，新媒体地图融合使用各种多源时空数据，形成了混搭地图、众包地图、事件地图、智慧地图、全息地图、微地图等在线地图服务的新模式^[71]，同时与各种传感器结合探索了面向地图的多模态人机交互模式，包括语音、手写、手势、表情感知等，也包括对位置、方位、速度的智能感知与服务驱动，形成了普适性、受限个性化、高度个性化等“地图-用户”关系模式^[72]。

混搭地图(Map Mashups)将政府制图部门、私营软件开发商和志愿者的互联网地图内容和交互功能进行无缝拼接，提供各种开放式地图服务，用户可以共享其他用户提供的更新内容。众包地图采用“众包模式”建立大众参与的地图服务，既可以是一种地图数据提供方式，也可以是一种地图制图方式，已应用于高精度导航数据采集与更新、室内地图数据快速获取及地图制图等服务。混搭地图和众包地图使得地图生产的数据和内容快速从专业生产内容(professionally-generated content, PGC)向用户生产内容(user-generated content, UGC)漂移，降低了新一代在线地图开发的门槛，提升地图用户体验和创新应用模式^[73]。

事件地图是在地图目标上叠加各种事件，事件包括时间、地点、变化模式、涉及的人或物等信息，可以在明确主题和目的的情况下，将事件按一定的逻辑关系组织成视觉故事，它具有比静态地图更强的视觉冲击力，能够更有效地引起读者的共鸣并产生一种能够改变读者态度或者行为的感召力。智慧地图也称智能地图，是结合云计算、物联网、移动互联网、人工智能与数据挖掘技术等，通过对多来源、多尺度、多时空和多结构的图层数据整合，紧扣全空间、全信息、全媒体、全周期和全业务的地理信息服务需求，强调人与知识以及地图之间的动态融合，形成动态的互相推动、互相支持决策的地图新形式，适应密集型的行业时空大数据给当前的地图学带来巨大冲击^[44]。全息位置地图通过位置实现多维时空动态信息的关联，有效地将各种位置空间信息、传感网信息、社交网信息、自发地理信息、实时公众服务信息等进行相互联结，是一种以个人为中心的泛空间信息展示与智能服务的地图形式^[9, 74]。

2.1 地图学与地理信息科学未来任务和发展方向

2019年以来，我国测绘地理信息事业进入以转型发展为特征的新阶段，大力推动了新型基础测绘、地理信息公共服务及其产业发展。应用遥感、GNSS、激光雷达、数字测图等技术构建了GIS数据快速采集与更新技术体系，同时各种类型的传感器和带定位功能的智能终端越来越普及，促进了多源地理时空大数据建设。在此基础上，结合大数据、云计算与人工智能等现代信息技术，有力推动了地图学从数字化向智能化的发展，进而满足社会不同用户对动态性、定制化地图表达与应用的多元化需求。因此，应根据新时期行业高质量发展要求，及时调整地图与地图学的未来任务与发展方向。

(1) 加强新时期地图学基础理论建设。传感网、互联网与移动互联网环境下地图的形式、内容、制作与服务方式发生了改变，泛地图、微地图、街景地图、公众参与地图、新媒体地图、赛博地图、机器人地图等新的地图概念与类型被不断推出，突破了现有地图定义的范畴，丰富了地图表达的形式，扩大了地图应用的边界，因此亟待重新界定信息化时代地图的定义、内涵与外延，充分厘清地图学理论、技术与应用的体系结构，凝练地图学前沿与核心问题，进一步发展地图哲学与现代地图学基础理论体系。

(2) 发展数字地图制图智能化体系。数字地图制图过程需要运用大量的地图制图知识与经验，传统采用制图模板和专家知识规则的策略，但模板与规则往往依赖人工建立，智能化程度有限且仅能解决局部自动处理问题。随着人工智能技术的发展，机器学习、深度学习、知识图谱在地图认知、地图设计与地图分析中扮演越来越重要的角色^[76]，也为地图智能化制图提供了全方位的解决途径。在制图过程中，前端的数据接入、定位获取、影像识别在人工智能技术支持下应向高精定位、高效处理、高自动化方向发展，后端的地图设计、制图加工与信息服务也应深入对接人工智能技术：一方面，通过人工智能技术提升复杂系统认知能力与空间决策能力，进一步提高制图综合的智能化程度；另一方面，将AI领域新成果引入地图制作与认知分析领域，解决地图创意设计、地图风格转移，以及符号配置与表达等更依赖于专家经验和个人偏好的智能化应用问题。在此基础上，进一步发展支持用户个性化地图设计的在线地图制图智能化体系与平台。

(3) 扩展与深化专题地图应用新领域。在数据层面，地理时空大数据为专题地图的表达内容增加了实时动态性，视频、图片、文本、音频等多模态信息为专题地图添加了新的表达元素。在技术层面，虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和数字孪生技术的发展丰富了地图的呈现形式，专题地图表达从二维向多维、从抽象向具象、从静态向动态进一步拓展，如叠加各类专题要素的街景(实景)地图，综合场景空间、声光电磁和时空泛在等数据及其多模式表达的全息地图，支持无人驾驶应用的高精度地图，满足元宇宙场景构建的虚拟游戏地图等。这些新型地图的采集、编辑、组织、表达与应用技术需要进一步深化，顾及服务场景、人群与建设成本的社会化服务模式还有待探索。

(4) 推进智能化地图在行业中的深度应用。当前我国加强交通、环保、工商、文旅、教育、医疗等行业的智慧化建设，不仅需要行业一张图的基础支持，同时需要整合来自传感网、移动互联网和服务运营商的行业大数据，实现具有动态监测与应急调度功能的智能化地图表达与决策服务。今后重点建设的行业智能化地图应以国家基础地理信息数据为空间基准，集成行业静态与动态的数据资源，围绕业务运行流程与需要解决的关键问题，建立行业信息快速查询、运行状况动态监测、应急指挥高效调度、规划决策科学分析与实时动态自动表达的行业地图智能化服务体系。

2.2 “数字中国”建设与“一带一路”倡议提供新的发展机遇

中国政府高度重视数字中国建设。2021年3月在国家“十四五”规划《纲要》中明确提出数字中国战略，2023年2月又印发《数字中国建设整体布局规划》，进一步强调了建设的重要性与紧迫性，其中提出了夯实数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合的任务要求。地图作为空间信息的表征手段之一, 始终是国家基础性资料, 对国家治理和安全极为重要, 支撑了各个行业的运行^[77]，今后面对数字治理的高质量要求，地图学和地理信息技术要实现跨行业、跨区域、多尺度、碎片化专题时空数据的有效整合、分析预警与即时表达。实景三维中国作为新一代三维地图形式，是适应我国新发展阶段的地图的进一步升级，有助于推进数字中国时空基础底座的建设^[77]。值得强调的是，此次规划在“建设绿色智慧的数字生态文明”任务中直接指出“运用数字技术推动山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，完善自然资源三维立体‘一张图’和国土空间基础信息平台”，进一步体现了自然资源一张图和国土空间基础信息平台对整合各类自然资源时空数据，推动信息表达、分析、决策和预测预警，实现资源保护、动态监管和科学治理发挥着重要的作用。

自我国发出“一带一路”倡议，10年来先后已有180多个国家和国际组织参加，促进了共建国家之间的互利共赢、共同发展。当前“一带一路”倡议正在发生变化，从前期聚焦大规模的基础设施建设项目，正在向重视新能源合作、数字化合作，共同应对环境和气候挑战转变，进一步推进绿色“一带一路”建设。针对新的发展形势，加强国家边海地图的建设，建立“一带一路”共建国家的基础地理信息和动态时空数据的获取与集成模式，结合专题地图设计与表达，及时反映相关国家的社会、政治、经济、环境、生态的现状与变化，分析各国之间的社会、政治、经济往来关系，支持各国环境、灾害应急事件的共同防控与处置，同时总结“一带一路”建设成果，科学预测和展现未来发展趋势，都对地图与地图学提出了挑战。

2.3 大数据、元宇宙与人工智能时代面临的挑战

(1) 当前时空大数据来源日益丰富，包括感知地理环境的遥感数据、环境监测数据和感知人类社会活动的移动轨迹数据、社交媒体数据、消费行为数据和手机信令数据等^[78]。多类型、海量的时空大数据覆盖面广，有助于满足不同行业、不同用户对地图实时性、个性化的服务需求^[5]。同时，通过时空大数据挖掘，地图可以更好地展示事物变化的规律性与隐含的特征与知识。例如采用城市中人/车辆轨迹数据、电商平台点评数据、互联网地图的POI数据、公交卡/地铁卡刷卡数据等分别计算人群活力强度、人群活动满意度、商业区活跃度和交通活跃度，分析城市商业区活力分布及其影响机制，最后绘制出城市商业区综合活力空间分布图^[79-80]。但是，时空大数据的多源异构特征也给地图数据源的处理增加了新的复杂性和困难^[81]，一些大数据存在质量上的不确定性和形式上的非结构化也使得这些数据难以和基础地理信息数据进行有效整合，数据应用受到极大的制约。互联网环境下数据的隐私保护与安全问题也导致大数据的共享与应用存在风险。因此，时空大数据既为地图表达与服务提供了更丰富更灵活的数据来源，但也带来了一系列亟待解决的难题。

(2) 元宇宙(Metaverse)是近年来出现的一个新概念，是人类运用数字技术构建的，由现实世界映射或超越现实世界，可与现实世界交互的虚拟世界。因此，元宇宙本质是虚拟世界与数字生活空间，具有数字原生、数字孪生和虚实共生三种构建方式。2022年谷歌公司对外展示了基于3D高精地图的“元宇宙地图”，苹果公司、Facebook(已更名Meta)，以及我国的腾讯、百度、华为等都开始竞逐元宇宙地图研发。地图之所以成为元宇宙大战的入口，是因为3D高精地图是元宇宙的数字空间底座，本质都是把人和人所在的空间信息进行更高维度的数字化，进一步构造孪生或原生世界的虚拟场景，并在其中实时协作^[82]。显然，3D高精地图会对智慧城市、数字文旅、本地生活服务等领域的业务突破起到重要的作用，可以在其中产生大量数字新消费场景，进一步完善元宇宙体验。

(3) 随着认知科学、智能感知技术和物联网技术的快速发展，“智能+”已接棒“互联网+”和“大数据+”，正在快速跨界发展^[44]。智能化制图将与深度学习、知识图谱、智能交互等方法相结合，呈现出众源数据、用户参与、模型耦合及可视分析四大特征，平台根据数据的特点和用户的目标需求，采用自适应制图技术，跨媒体快速制作满足不同层次阅读需求的个性化地图^[83]。为了实现智能化制图的深度应用，人机之间通过自然语言理解和协同认知技术，构建语音、文本语言等多模态的认知交互方式，获取用户的地图偏好与具体制图需求，结合生成式人工智能(AIGC)技术，从海量数据中学习对象的特征, 进而生成全新的、完全原创的地图内容，推动地图制图向智能化、大众化制图方向转变。近期发布的百度地图V18版由生成式AI技术构建的文心交通大模型提供底层支撑，可以实现实时交通系统在刻画、感知、预测、调度等功能上的端到端优化。

2.4 地图学与地理信息科学今后发展展望

从理论层面看，现代信息技术快速发展与社会化需求不断扩大，为地图学带来了新视角、新形式与新内容。坚持守正创新，既要坚持地图与地图学的本质与学科特征，同时又要在理论上不断开拓创新，顺应大数据、元宇宙和人工智能时代的发展需求，今后亟待开展智慧地图、泛地图、实景三维地图、全息地图、全空间地图、元宇宙地图及地图空间认知等领域的基础理论研究，推动地图学新的理论体系建设。

从技术层面看，以大数据为基础、以人工智能为手段的智能化制图技术将成为研究的核心任务。深度学习支持的地图空间分布模式识别和地图综合、智能驾驶与机器地图、空间认知社会化服务等值得关注。今后时空大数据的建设，关键是进一步开展面向多源、多模态大数据的信息提取与质量优化，实施各类大数据的时空与专题融合，建立多尺度、多类型、多范围的时空大数据目录清单，完善时空大数据共享服务机制，为智能化制图提供灵活高效的数据支持。加强时空大数据与国家基础地理信息数据、“天地图”数据等的匹配结合，优化大数据的空间质量，丰富和扩大地图制图的服务内容与范围。在此基础上，针对智能化制图的任务需求，充分应用机器学习、深度学习、知识图谱、生成式AI等前沿技术^[19]，从供给侧(数据)与需求侧(用户)两个角度开展数据分析与特征挖掘，实现制图目标、个性化需求与数据资源、自动制图技术的有效衔接，建立智能化制图的系统化实施路径。

从应用层面看，智能化制图技术的发展将推动地图学更加关注地图智能化服务：一方面，为个体用户的日常生活与学习、工作提供路线规划、导航、导游、导购、教育、社交等自动化、人性化地图服务，探索元宇宙虚拟沉浸式地图服务；另一方面，围绕政府与行业的管理服务需求，加强地图时空大数据在“城市大脑”数据资源中的基础支撑作用，促进智能化地图在智慧城市、智慧交通、智慧文旅、智慧矿山、智慧教育、智慧医疗等行业领域中的深度应用。