类型b：学术报告（针对综述类论文）
作者与发表信息
本文由Gengchen Mai（美国德克萨斯大学奥斯汀分校SEAI实验室）、Yi-Qun Xie（马里兰大学地理科学系/人工智能交叉研究所）、Xiaowei Jia（匹兹堡大学计算机科学系）等学者合作完成，发表于2025年的*International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation*（卷136，文章编号104368）。
主题与背景
论文题为《Towards the Next Generation of Geospatial Artificial Intelligence》，系统回顾了地理空间人工智能（GeoAI）的历史发展、当前研究格局及未来挑战。GeoAI作为地理科学与人工智能的交叉领域，近年来因高精度地理数据激增、算力硬件进步（如GPU/TPU）及基础模型（如Geo-Foundation Models）的兴起而快速发展。作者提出三个核心问题：（1）GeoAI的学术起源；（2）当前研究前沿；（3）未来关键挑战，旨在为下一代GeoAI研究提供路线图。
主要观点与论据
1. GeoAI的历史溯源
GeoAI的雏形可追溯至20世纪80年代，早期研究聚焦人工智能在地理分析中的潜力。例如：
- Smith（1984）提出AI可扩展地理学家的符号处理能力，超越传统统计方法；
- Couclelis（1986）区分了AI的“工程导向”与“认知导向”，强调其理论价值；
- Openshaw（1997）开发的自动空间模式发现模型（如GAM、GCEM）为现代空间数据科学奠定基础。
支持证据：早期文献量化分析显示，1984–2024年间Web of Science平台收录的GeoAI论文达20,486篇，中美两国为主要贡献者（图2）。
2. 当前研究格局
作者选取五个代表性子领域进行综述：
- 遥感（Remote Sensing）：涵盖场景分类（如EuroSAT数据集）、语义分割（如SpaceNet）、目标检测（如YOLO-Fine）等任务，深度学习模型（如CNN、Transformer）显著提升了图像解析精度；
- 城市计算（Urban Computing）：应用包括交通优化（如Uber动态匹配）、环境可持续性（如热岛效应分析）、智慧城市（如疫情 mobility 追踪）；
- 地球系统科学（Earth System Science）：AI增强的气候模型（如CMIP6）和灾害预警系统（如洪水预测）成为研究热点；
- 制图学（Cartography）：自动化地图要素提取（如MapKurator系统）、风格迁移（如GANs技术）推动制图效率革新；
- 地理语义（Geospatial Semantics）：地理知识图谱（如KnowWhereGraph）和地名识别（如GeoBERT模型）支撑复杂空间查询。
数据支持：图3显示，2015年后各子领域论文数量呈指数增长，遥感领域占比最高。
3. 未来独特挑战
作者将挑战分为两类：
- 方法学挑战：
- 异构感知GeoAI（Heterogeneity-aware GeoAI）：空间异质性导致传统ML的独立同分布假设失效，需开发空间分区自适应框架（如Xie et al., 2021a）；
- 知识引导GeoAI（Knowledge-guided GeoAI）：融合物理方程与机器学习（如模块化LSTM水文模型），提升跨区域泛化能力；
- 空间表征学习（Spatial Representation Learning）：需突破矢量数据（如多边形）的连续神经表征难题（如Mai et al., 2023a）；
- 地理基础模型（Geo-Foundation Models）：现有模型（如SatMAE、DiffusionSat）需扩展至多模态地理任务。
- 伦理挑战：
- 公平性（Fairness-aware GeoAI）：避免空间数据偏差导致歧视性决策；
- 隐私保护（Privacy-aware GeoAI）：如差分地理位置脱敏技术；
- 可解释性（Interpretable GeoAI）：需开发可视化工具解析模型决策逻辑。
论文价值与意义
本文首次从时空语义三维度量化分析GeoAI文献，提出“行为AI”（Behavioral AI）作为新兴分支，强调LLM智能体在地理任务中的潜力（如MapGPT制图）。其科学价值在于：
1. 系统性：整合历史脉络、现状与未来方向，为领域提供“过去-现在-未来”的全景视角；
2. 前瞻性：指出的七大挑战（如Geo-Foundation Models）将成为后续研究重点；
3. 方法论创新：倡导符号AI与连接主义AI的融合，推动地理知识驱动型深度学习发展。
亮点总结
- 数据驱动：基于20,486篇文献的定量分析，辅以时空趋势可视化（图2–3）；
- 跨学科覆盖：涵盖地理、计算机、环境科学等多领域技术交叉；
- 技术前沿性：首次系统定义GeoAI三大伦理挑战，呼应社会需求。
（注：全文严格遵循术语规范，如首次出现“Geo-Foundation Models”时标注中文译名“地理基础模型”）