導 讀

為深入貫徹落實國家和北京市關于自然資源數(shù)智化轉型，切實推動“以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、以數(shù)據(jù)賦能管理、以數(shù)據(jù)提升服務”的治理模式落地見效。清華同衡與市規(guī)劃自然資源委昌平分局合作實施了分局國土空間數(shù)據(jù)深度治理，通過該項目總結出一套從原始數(shù)據(jù)處理到知識庫、向量庫建設的系統(tǒng)化數(shù)據(jù)治理工藝，良好的數(shù)據(jù)治理效果支撐了規(guī)劃實施、耕地保護、執(zhí)法監(jiān)測等AI+應用場景，在規(guī)劃出圖、問題圖斑線索獲取方面取得了至少7.5倍以上的工作效率。

為推進北京市規(guī)劃自然資源委昌平分局的國土空間治理數(shù)智化場景建設，清華同衡承建并先期完成了昌平分局的國土空間大數(shù)據(jù)深度治理工作，堅持以場景需求和數(shù)據(jù)內(nèi)涵為驅(qū)動力，對象級顆粒度為治理深度的原則，歷經(jīng)一年最終建成可生產(chǎn)知識庫的數(shù)據(jù)體系。經(jīng)過700多個各色原始數(shù)據(jù)文件的梳理，形成了7大類、230子類、45小類數(shù)據(jù)，入庫總量4T，輸出45套專題圖，樣本切片6T，訓練完成5種類型、10多種AI模型權重文件，支撐了耕地保護、執(zhí)法監(jiān)測、規(guī)劃實施等AI+應用場景，在問題圖斑線索獲取、規(guī)劃出圖方面取得了至少7.5倍的工作效率。

一、數(shù)據(jù)治理工藝

昌平分局的數(shù)據(jù)治理工藝是一個系統(tǒng)化、分層級的閉環(huán)管理流程，旨在將分散、異構的原始數(shù)據(jù)轉化為結構化、標準化、可信賴的知識資產(chǎn)，最終服務于數(shù)智化應用。整個工藝以“數(shù)據(jù)規(guī)范和治理管理體系”為指導原則，并貫穿“信息安全管理體系”，確保數(shù)據(jù)在全生命周期內(nèi)的合規(guī)性與安全性。

該工藝可分為五個核心階段，自下而上逐層推進：

1. 數(shù)據(jù)采集與匯聚

規(guī)自分局的數(shù)據(jù)體系由內(nèi)部結構化數(shù)據(jù)與外部協(xié)作數(shù)據(jù)構成：內(nèi)部數(shù)據(jù)源自各業(yè)務科室，涵蓋基礎地理、房屋建筑、規(guī)劃、市政與交通設施、耕保、土地儲備、土地利用、執(zhí)法及產(chǎn)業(yè)專題等；外部數(shù)據(jù)則來自合作單位或公共平臺，包括林保規(guī)劃、地質(zhì)災害、文保數(shù)據(jù)等。

在技術流程上，首先開展數(shù)據(jù)資源梳理，對多源異構數(shù)據(jù)進行盤點、分類及元數(shù)據(jù)登記；隨后通過API接口、批量文件導入、手工編輯等方式實施數(shù)據(jù)采集；繼而利用ETL或數(shù)據(jù)湖架構將分散數(shù)據(jù)匯聚至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺或倉庫；同時建立基于定時調(diào)度或事件觸發(fā)的數(shù)據(jù)更新機制，確保數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性與一致性。最終輸出為初步整合的“原始數(shù)據(jù)”集合，數(shù)據(jù)形態(tài)涵蓋結構化數(shù)據(jù)表、GIS矢量數(shù)據(jù)（如Shapefile、空間庫），為后續(xù)治理、建模與分析提供基礎支撐。

2. 精細化數(shù)據(jù)清洗與標準化

數(shù)據(jù)清洗與標準化階段作為數(shù)據(jù)價值轉化的關鍵環(huán)節(jié)，旨在通過系統(tǒng)化處理消除數(shù)據(jù)噪音并統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑。主要工藝活動包括：對數(shù)據(jù)字段類型、編碼規(guī)則及命名規(guī)范進行格式標準化；對空間數(shù)據(jù)實施坐標系統(tǒng)一，通過投影轉換確保所有地理信息基于同一坐標框架；開展內(nèi)容核驗，檢查數(shù)據(jù)的完整性、準確性與一致性；針對空間數(shù)據(jù)進行拓撲檢查，驗證幾何關系（如重疊、縫隙、懸掛點等）的邏輯合理性；并對缺失的關鍵屬性字段進行屬性補全或推算。該階段的輸出結果為高質(zhì)量、高一致性的“準成品數(shù)據(jù)”，從而為后續(xù)數(shù)據(jù)融合與深度治理奠定堅實基礎。

3. 智能化數(shù)據(jù)融合與對象化治理

在智能化數(shù)據(jù)融合與對象化治理階段，系統(tǒng)實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到語義化“對象”及其“關系”的躍遷。通過智能化數(shù)據(jù)融合技術，對多源數(shù)據(jù)中同一業(yè)務實體（如地塊、建筑）的異構記錄進行實體解析、沖突消解與合并去重，并基于業(yè)務規(guī)則、空間拓撲或圖神經(jīng)網(wǎng)絡等算法建立跨數(shù)據(jù)集的語義關聯(lián)。隨后進入對象化治理環(huán)節(jié)，為每個核心實體分配全局唯一、持久化的對象編碼（如UUID或業(yè)務編碼），并依據(jù)本體模型或知識圖譜模式，將實體及其語義關系（如“包含”“相鄰”“屬于”）結構化建模。

最終，該過程輸出富含語義與關聯(lián)信息的“對象化數(shù)據(jù)”，通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型持久化存儲至關系數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫或圖數(shù)據(jù)庫，為上層智能分析、可視化與決策支持提供高質(zhì)量、可追溯、可關聯(lián)的數(shù)據(jù)底座。

4. 知識圖譜構建

知識圖譜構建旨在將結構化數(shù)據(jù)進一步抽象為知識網(wǎng)絡，以支持高級分析與智能應用。該階段的工藝活動包括：通過定義和抽取實體間深層語義關系來構建知識圖譜的骨架；提供高效的圖譜檢索接口，以支持復雜關系路徑的查詢；并對知識圖譜進行持續(xù)維護，包括更新內(nèi)容、修正錯誤及擴展新知識節(jié)點與關系。最終，該階段輸出生成動態(tài)、可擴展的“知識庫”、“圖數(shù)據(jù)庫”和“向量數(shù)據(jù)庫”，從而為AI推理、智能問答及決策支持等應用場景提供核心知識支撐。

抽取以地塊為中心狀態(tài)下的知識圖譜展示

5. 總結

本數(shù)據(jù)深度治理工藝是一個“由底向上、層層精煉、閉環(huán)迭代”的過程。它始于對海量原始數(shù)據(jù)的匯聚，經(jīng)過清洗標準化、對象化建模、語義關系構建，最終沉淀為高價值的知識資產(chǎn)。整個過程在規(guī)范體系和安全體系的雙重護航下運行，實現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)”到“信息”再到“知識”的完整價值鏈轉化，為智慧城市建設、數(shù)字化決策和智能化應用提供了堅實可靠的數(shù)據(jù)底座。

二、數(shù)據(jù)治理支撐的數(shù)智應用成果

基于系統(tǒng)化的深度數(shù)據(jù)治理，研發(fā)了國土空間大數(shù)據(jù)治理和智慧協(xié)同工作平臺，構建了鄉(xiāng)村規(guī)劃實施、耕地保護、執(zhí)法監(jiān)測等AI+應用場景。

1. 鄉(xiāng)村規(guī)劃實施

為了健全村莊規(guī)劃實施管理機制，結合“通則式”管理規(guī)定將項目實施路徑進行空間掛接，開發(fā)自動化、智能化生成報審要件的數(shù)據(jù)模塊，打造鄉(xiāng)村治理和規(guī)劃綜合實施方案協(xié)同平臺。

①村莊規(guī)劃機器輔助套合

村莊規(guī)劃套合機器出圖分消除差異、要素套合、輸出成果三步，詳述如下：

消除差異：對比篩選“村莊規(guī)劃用地分類”、“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國土空間規(guī)劃分區(qū)”差異圖斑，結合村莊用地現(xiàn)狀實際，人工決策、交互式消除圖斑差異，生成新的“村莊規(guī)劃用地分類”、“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國土空間規(guī)劃分區(qū)”和“三大設施”。

要素套合：利用消除差異后的“村莊規(guī)劃用地分類”和“鄉(xiāng)鎮(zhèn)國土空間規(guī)劃分區(qū)”與村界、現(xiàn)狀遙感影像、村莊建設邊界、三大設施數(shù)據(jù)套合，與城鎮(zhèn)開發(fā)邊界、生態(tài)保護紅線、永久基本農(nóng)田保護圖斑、水源保護地、歷史文化保護范圍控制線套合，生成所需的成果供預覽檢查。

輸出成果：將預覽和檢查無誤的套合成果如村莊規(guī)劃套合成果完善說明、核心指標表、現(xiàn)狀影像圖、底線管控和村莊建設邊界圖、規(guī)劃用地功能和設施分布示意圖、近期建設項目示意圖等輸出成最終正式圖件。

村莊規(guī)劃套合機器出圖（已脫敏，勿據(jù)此為它證）

②鄉(xiāng)村規(guī)劃實施方案備案圖則機器生成

據(jù)京規(guī)自發(fā)〔2025〕114號文，地上建筑面積不超過2000平方米的農(nóng)村公共公益項目、地上建筑面積不超過10000平方米的鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)項目，可通過編制項目建設方案和備案圖則的方式，在符合套合后村莊規(guī)劃各項空間管控要求和各區(qū)鄉(xiāng)村地區(qū)通用管控規(guī)則的前提下，確定具體建設項目的用地、建筑規(guī)模、高度等基本建設指標。平臺自動生成備案圖則，不再需要編制規(guī)劃綜合實施方案。

鄉(xiāng)村規(guī)劃備案圖則機器生成（已脫敏，勿據(jù)此為它證）

③規(guī)劃選址報告輔助機器生成

預設項目選址的標準化圖件輸出規(guī)則，構建報告文檔自動化生成腳本，依據(jù)項目數(shù)據(jù)和預設成果模板自動生成完整報告、一鍵生成選址法定圖件。

規(guī)劃選址報告機器生成（已脫敏，勿據(jù)此為它證）

2. 耕地智能監(jiān)管

昌平分局堅持“數(shù)據(jù)治理筑基、數(shù)智場景賦能”，積極探索“科技護田”新路徑，在數(shù)據(jù)深度治理的基礎上創(chuàng)新開發(fā)了問題圖斑自動發(fā)現(xiàn)、線上協(xié)同整改、耕保多維矩陣駕駛艙、一鍵式生成分析報告等應用場景，建成問題圖斑自動識別系統(tǒng)、“田巡”小程序及數(shù)字駕駛艙功能模塊，構建了耕地智能監(jiān)管新模式。

耕保多維矩陣駕駛艙

問題圖斑整改后多部門聯(lián)審過程跟蹤

3. 數(shù)智執(zhí)法監(jiān)測

為有效破解現(xiàn)今執(zhí)法難題，昌平分局以“數(shù)智賦能”為核心引擎，通過制度革新、技術突破等方式建立“智慧巡查”管理體系，推動執(zhí)法巡查從“被動響應”向“主動防控”轉變，實現(xiàn)對違法行為的精準識別、精準預警與精準打擊，為嚴守耕地保護紅線、遏制違法行為筑牢了堅實的“智慧防線”。

差異圖斑的初審和會商

核查結果反饋

感謝本項目實施過程中北京測繪院、北規(guī)院弘都規(guī)劃建筑設計研究院有限公司的大力支持！

編輯/排版｜王淑蕓

封面圖/圖片｜供稿部門

供稿｜清華同衡 詳細規(guī)劃與設計分院 CIM智慧城市研究室