李增科 董岳

[摘 要]测绘学科已经完成由数字化测绘向信息化测绘的跨越。近年来，人工智能引发的智能化测绘模式正逐渐蔓延，给测绘地理信息产业带来了新的挑战。智能化对测绘地理信息思维模式、行业作业模式及学科教学模式三个方面产生巨大影响，推动了网络思维、用户服务思维以及新工科思维的发展。地理信息学科的教学主体由教师主体教学模式发展为教师、学生和人工智能之间平衡的教学关系，更大地开发了学生自主能力与潜力。同时实践教学模式也将出现诸如虚拟实景、全时空智能教学等新型模式。智能化将对测绘地理信息学科领域的认知理论、智能硬件、物联技术以及云服务技术提出新的要求，形成系统的应用理论与技术体系，促进测绘地理信息学科转型发展。

[关键词]人工智能;测绘地理信息;思维转变;模式转变

[基金项目]2019年6月江苏省教育厅“江苏省研究生教育教学改革课题”（JGLX19_112）;2019年10月中国矿业大学“中国矿业大学研究生教育教学改革研究与实践课题”（2019YJSJG039）

[作者简介]李增科（1988—），男，山东青岛人，博士研究生，中国矿业大学环境与测绘学院副教授，主要从事测绘工程研究。

[中图分类号] G646[文献标识码] A[文章编号] 1674-9324（2020）45-0-03[收稿日期] 2020-05-25

一、引言

自1956年Dartmouth学会上第一次提出“人工智能”起到人工智能大会2018年9月在上海顺利举办，短短62年的时间，智能革命已经成为传统产业升级的风向标。如今的测绘行业经历了光学仪器手工绘图、数字化仪器电脑成图、依托数字化3S测绘体系多尺度、多形式数据服务的变化过程。传统测绘学科正随着高新技术的发展，实现多学科的交叉融合，逐渐成为能够相结合所产生的新的智能化技术，将对测绘地理信息科技的技术、产业形态、学科模式产生巨大的机遇和挑战。

二、测绘地理信息思维的转变

当前，我国测绘地理信息技术正处于智能化背景下发展的黄金时期。所以，随着时代、环境、技术及服务对象的改变，测绘地理信息的思维也要积极创新、与时俱进。由个性思维、项目思维和传统的工科思维因势利导的向系统化、大众服务化和多学科交叉融合化的思维方式进行转变，用新的测绘地理信息思维方式，指导我国测绘地理信息技术实现新的发展。

（一）个性思维转向系统思维

随着现代社会进程的加快，测绘科学以往的作业流程往往伴随着复杂的仪器和较大的工作量，且对外界条件有一定的要求。在当前智能化迅猛发展的背景下，测绘地理信息智能化是大势所趋。因此，个性思维需要转向系统思维，并结合云计算等高新技术，满足实际需求。如互联网和北斗相结合的测绘地理信息系统，能为渔业、农业等领域提供常规服务，同时对多尺度的地壳运动形变进行高精度、全天候监测。测绘地理信息技术智能化需要。

（二）项目思维转向用户服务思维

过去的测绘地理信息技术在科研项目及工程项目方面均做出了巨大的贡献，但随着科学技术的不断创新发展，各种测绘工具由繁入简，测量机器人乃至智能手机等正改变着传统的测绘方式。测绘技术的门槛逐渐降低，一个全民测绘的时代正在到来。在如今信息处理的大环境下，测绘地理信息技术已经融入了人们的生活。因此，新时期的测绘地理信息不再局限于项目服务，而是融入人们的工作生活，形成了开放共享的大众用户服务体系。

基于用户服务的思维，测绘地理信息技术需要坚持服务用户、服务社会、服务大局的宗旨，突破测绘成果应用的难题，实现测绘地理信息技术社会化。同时，应当不断加强公共服务模式、服务内容的创新，推出更多普适性的测绘地理信息产品以供大众用户选择。在保证信息安全的前提下，应当注重各部门、各行业、各地区间地理信息的共建共享，实现一站式地理信息在线服务，并最终达到测绘地理信息社会化、普适化的共享模式。

（三）工科思维转向新工科思维

在智能化的今天，科技信息增长迅速，学科界限泛化模糊，学科间相互渗透、互相融合，新兴学科不断涌现，这也就促使了“新工科”这一概念的诞生。在继承传统工科优点的情形下，“新工科”更加注重创新能力的培养，这也对测绘学科人才培养提出了新的要求。

测绘科学作为传统的工科学科，在人才培养上需要跟上“新工科”的思维潮流。测绘学科应当融入信息技术产业和信息网络领域中，同时，测绘学的学科结构应当扩大优化，注重与其他学科的交叉融合，建立测绘地理信息技术的优势平台，努力培养出善于从工程中发现问题，能够运用科学思维解决难题，适应甚至引领未来智能化环境下测绘地理信息发展的创新型、多元化人才。

三、测绘地理信息行业作业模式转变

测绘数据采集已经实现了“简单仪器—光学仪器—光机电—传感器—传感器网络”的转变，数据挖掘处理手段也在计算机技术的发展中日新月异。然而，伴随着信息需求的爆炸式增长，智能化革命浪潮悄然来袭，测绘地理信息行业又一次站在了历史的转折点上。

（一）内外业作业模式演变

从模拟测绘到数字化测绘，互联网和信息技术的快速发展的云计算、“测绘大脑”的设想以及采用分布式处理、分布式数据库以及云存储和虚拟化等技术的物联网技术，也在测绘地理信息行业已经呈现出广泛的应用前景。内外业作业的分界线也变得模糊起来。

（二）测绘地理信息市场模式的转变

从单一的基础测绘转型到开展多种保障服务的综合性产业，从事业单位独占天下转型到民营地理信息企业群雄并起，从地图和数据库产品为主转型到导航定位、互联网地图引领风骚，测绘地理信息市场结构发生了巨大的改变。传统测绘以基础测绘为主，产品按计划生产，品种单一，生产周期长，不能满足高速发展的经济社会产生的各种需求。現如今，市场服务正从静态向着动态静态综合模式转变，强调测绘地理信息服务的及时性、有效性。用户希望根据自身需求定制服务，获取实时、高效、高精度的位置数据，市场需求逐步向按需供给发展。测绘地理信息生产、服务的功能拓展，将集中体现在由过去的单一数据生产转变到多功能的地理信息分析上，实现地理信息按需实时转为实际应用的功能。人才作为测绘地理信息市场模式的核心部分，必然会参与到市场模式转变的过程中。市场模式的转变，将引起用人需求、人才培养机制的巨大变化，由此诞生的创新型人才，又推动着市场模式的积极转变。

四、測绘地理信息学科教学模式转变

（一）学科内容发生变革

更迭发展的测绘技术和测绘装备丰富了测绘地理信息学科，也带来了新的应用方案和数据获取手段。如何跟随技术发展趋势灵活使用先进的仪器设备，例如，借助地理学研究，测绘作业人员能够以更为便利的方式获取位置空间数据，并将其与自然环境、人文分布等内在规律相结合，辅助经济建设决策。管理学研究则能够让测绘管理者在现有的装备仪器和人员配备条件下，通过合理组织资源配置来提高服务水平。

（二）教学主体发生变革

智能时代的测绘地理信息教学主体将由教师转向学生。传统教育中，教学结构以教师为主体，学生被动地接受知识。如今教学主体由教师转变为学生，教师针对学生需求进行课堂引导，个性化教学因此诞生。个性化教学尊重学生个性，根据学生的个性、特长、需求进行施教，是一种完全自主性的学习。教师依据不同学生之间的差异，实施分层教学，实现每个学生学习的个性化。

（三）新型实践教学模式

1.虚拟实景实践教学模式。测绘地理信息教学比较注重实验技能和动手能力的培养，传统的野外实习难以保障学生的安全。同时，野外实习条件艰苦，而建立校内实训基地又需要购买大量的教学设备，费用昂贵。在智能时代背景下，开发虚拟实景实践教学平台将合理地解决以上问题，更灵活地完成了以往只能前往实地才能完成的教学内容。

2.全时空智能教学模式。所谓全时空智能教学模式，就是不受时间、地点限制，利用人工智能科技带来的多种渠道和方式进行教学，达到传授知识的目的。在智能时代，互联网技术的发展为学生提供了丰富的学习资源。学生能够通过手机电脑等便捷设备随时随地获取自己需要的知识，充分发挥了学生的主观能动性。从教师的角度分析，授课不再是机械地在黑板上书写，而是以多媒体课件、远程教学甚至网络课程的方式。这在提高效率的同时也容易形成学生之间友好的交流、协作氛围。

五、结语

数字化测绘、信息化测绘，还是亟待研究发展的智能化测绘，测绘地理信息的核心还是关系人类活动的位置信息。因此，智能化浪潮将为测绘技术领域提供了获取及处理时间位置信息新思路和新方法。

人工智能时代的到来，给传统的测绘地理信息带来了新的机遇与挑战，也对人才需求有了新的要求。智能化的新技术与新理念，正影响着传统位置服务领域的各个方面，推动着位置与服务领域在信息化测绘的基础上加快进行科技理论创新，以更高效、更灵活的姿态适应社会需求的变化，并从新的起点向着更高的水平发展。可以预见，智能化测绘建设离不开专业型、针对性、复合型的创新型人才。测绘行业创新型人才的培养，应当依托人工智能技术，迎合社会人才需求、建设个性化教学平台，开展基于大数据与云计算的自主创新型学习模式。不可否认，智能化技术已经开始浸染人类生活的每一个角落，人工智能时代已经到来。面对新一轮的挑战与机遇，测绘地理信息必须积极思考、认真应对，从而实现测绘与位置服务向绿色、智能、泛在发展的整体转型。

图4 测绘地理信息学科教学模式转变

参考文献

[1]陶华学，王同孝.当今测绘学科发展趋势和追踪学科发展的对策[A].中国煤炭学会世纪之交的煤炭科学技术学术年会论文集[C].1997.

[2]宁津生，王正涛.测绘学科发展综述[J].测绘科学，2006（1）：3， 9-16.

[3]李德毅.大数据时代的位置服务[J].测绘科学，2014，39（8）：3-6.

[4]刘经南，方媛，郭迟，等.位置大数据的分析处理研究进展[J].武汉大学学报（信息科学版），2014，39（4）：379-385.

[5]宁津生，杨凯.从数字化测绘到信息化测绘的测绘学科新进展[J].测绘科学，2007（2）：5-11，176.

[6]Liu，Y.J.The Review of Development of Modern Technology of Surveying and Mapping Methods. Advanced Materials Research， 2014（1028）：231-233.

Analysis on the Transformation of Surveying and Mapping Geographic Information Subject

in the Background of Artificial Intelligence

LI Zeng-ke1， DONG Yue2

（1. School of Environment and Surveying and Mapping， China University of Mining and Technology，

Xuzhou， Jiangsu 221116， China; 2. Sun Yueqi Honors College， China University of Mining

and Technology， Xuzhou， Jiangsu 221116， China）

Abstract： Surveying and mapping discipline has completed the leap from digital surveying and mapping to information surveying and mapping. In recent years， the intelligent surveying and mapping model triggered by artificial intelligence is gradually spreading， which brings new challenges to the surveying and mapping geographic information industry. Intelligentization has great influence on the thinking model of surveying and mapping geographic information， the model of industrial operation and the model of subject teaching. It promotes the development of network thinking， user service thinking and emerging engineering thinking. As a result， the boundary between internal and external operations is blurred， and the relevant market pattern changes substantially. The teaching content of geographic information subject involves more subjects， and the teaching subject develops from the teacher-subject teaching model to a balanced teaching relationship between teachers， students and artificial intelligence， so as to develop students' independent ability and potential. At the same time practice teaching model will also appear such as virtual reality， full-time intelligent teaching and other new models. Intelligentization will put forward new requirements for cognitive theory， intelligent hardware， IOT technology and cloud service technology in the field of surveying and mapping geographic information， form a systematic application theory and technology system， and promote the transformation and development of surveying and mapping geographic information discipline.

Key words： artificial intelligence; surveying and mapping geographic information; change of thinking; pattern shift