2026年11月，自然资源部、国家发展改革委联合印发《关于“人工智能+自然资源”的实施意见》（以下简称《意见》），推动人工智能在自然资源领域规模化、产业化创新应用，服务国土空间规划“一张图”智能化升级。

《意见》明确，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，充分发挥自然资源领域数据资源丰富、创新活力充沛、应用场景广泛等优势，坚持科技创新驱动、应用场景牵引、产业协同发展、安全风险可控，有序推动人工智能与自然资源深度融合。到2028年，实现人工智能在自然资源领域的示范应用，推动时空地理信息、国土空间规划与治理、海洋、地质矿产、林业草原等重点方向高质量数据集、大模型和智能体建设形成一批可复制、可推广的成果，“一张图”智能化水平全面提升，形成可复制、可推广的典型应用场景。到2030年，人工智能深度融入自然资源管理全链条，集成打造智能化国土空间治理基础平台，关键核心技术与智能装备实现安全可控，自然资源数智化治理水平总体达到国际领先。

在平台建设方面，《意见》提出统筹布局5个人工智能中试平台，打造集算力供给、模型训练、算法迭代、场景验证和生态构建于一体的共性服务体系，分别聚焦时空地理信息、国土空间规划与治理、海洋、地质矿产、林业草原5个方向开展中试，推动行业规模化应用。

在场景示范方面，《意见》提出，加快自然资源领域应用场景示范，并部署了8项重点应用，包括 AI+“天空地海网”一体化监测监管、AI+国土空间规划与治理、AI+自然资源资产管理、AI+自然资源灾害治理、AI+海洋资源开发与治理、AI+地质矿产勘查开发、AI+林业草原保护利用、AI+地球科学，加快形成典型应用成果。

在基础支撑方面，《意见》提出，建强国土空间治理基础平台智能底座，要求建强标准规范与管理制度体系，夯实自然资源行业高质量数据底座，共建人工智能算力基础设施，构建自然资源专业算法模型体系，推动成果在“一张图”统一集成应用。

《意见》强调，加强部际协同、部省联动、政企协作，加大应用场景开放力度，发挥中央财政资金带动作用，引导社会资本参与技术攻关、场景示范与成果转化，培育开放协同、融通发展的产业生态；加强全生命周期监管，保障数据合规流通与共享，推动智能应用安全、规范、可控运行。

自然资源部 国家发展改革委关于“人工智能+自然资源”的实施意见

各省、自治区、直辖市及计划单列市自然资源（海洋）主管部门、发展改革委，新疆生产建设兵团自然资源局、发展改革委，国家林业和草原局，中国地质调查局及部其他直属单位，各派出机构，有关单位：

　　为深入贯彻党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，全面落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》有关要求，抢抓人工智能发展的重大战略机遇，加快推动人工智能在自然资源领域规模化、产业化创新应用，服务国土空间规划“一张图”（以下简称“一张图”）智能化升级，更好履行自然资源“两统一”核心职责，现提出如下意见。

一、总体要求

　　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，充分发挥自然资源领域数据资源丰富、创新活力充沛、应用场景广泛等优势，坚持科技创新驱动，坚持应用场景牵引，坚持产业协同发展，坚持安全风险可控，有序推动人工智能与自然资源深度融合，为建设绿色智慧的数字生态文明提供支撑。

　　到2028年，实现人工智能在自然资源领域的示范应用，建成时空地理信息、国土空间规划与治理、海洋、地质矿产、林业草原等重点方向的高质量数据集、大模型和智能体，“一张图”智能化水平全面提升，形成可复制、可推广的典型应用场景，助推自然资源新质生产力发展。

到2030年，人工智能深度融入自然资源管理全链条，集成打造智能化国土空间治理基础平台，关键核心技术与智能装备实现安全可控，自然资源数智化治理水平总体达到国际领先，人工智能成为引领生态文明建设与高质量发展的重要引擎。

二、推进自然资源领域人工智能中试平台建设

　　聚焦重点方向人工智能应用需求，汇聚行业创新资源，统筹布局五个人工智能中试平台，打造集算力供给、模型训练、算法迭代、场景验证和生态构建于一体的共性服务体系，推动行业规模化应用。

　　（一）时空地理信息方向。面向测绘地理信息智能化转型，聚焦时空地理信息在感知、认知、分析与治理等关键环节开展中试，构建自然资源领域统一的时空智能感知底座，助力时空信息新型国家基础设施建设，推动时空智能规模化商业化应用，孵化培育领先的时空智能企业和产业集群。

　　（二）国土空间规划与治理方向。面向城市安全韧性、民生社会治理、经济产业发展等领域空间需求，聚焦国土空间规划全生命周期管理、自然资源资产价值提升和城市精细化管理等关键环节开展中试，推动空间智能相关技术创新应用和成果转化，提升国土空间智慧规划和精准治理能力。

　　（三）海洋方向。面向海洋经济高质量发展与海洋权益维护战略核心需求，聚焦海洋环境感知、海洋资源利用与海洋生态保护关键环节开展中试，构建高质量海洋数据集与安全可信流通网络，建立全链条国产化海洋人工智能技术底座，助力海洋产业转型升级。

　　（四）地质矿产方向。面向矿产资源勘查、保护、合理开发，聚焦战略性矿产资源探、采、选三大环节开展中试，推动智能地质勘查装备、AI找矿模型、智慧开发体系等科技成果加速向现实生产力转化，引领地质矿产行业向智能创新驱动转变，提高矿产资源勘查合理开采和综合利用水平。

　　（五）林业草原方向。面向林草资源科学保护、系统治理、合理利用，聚焦以国家公园为主体的自然保护地体系建设管理、森林草原火灾预防和火情处理、现代化国有林场建设开展中试，构建智慧赋能、产业集聚、成果转化的林草数智化创新生态体系，提升林草生态网络感知数智化能力。

三、加快自然资源领域应用场景示范

　　（一）AI+“天空地海网”一体化监测监管。围绕自然资源全要素动态感知与智能监管需求，充分利用AI技术提升多手段一体化协同智能感知能力，突破土地利用、资源破坏、生态安全风险、海洋环境变化、矿产资源开采的一体化动态监测技术，提升资源监测监管能力。

　　（二）AI+国土空间规划与治理。围绕国土空间全流程智慧治理需求，以国土空间信息模型（TIM）为基础，推进人工智能技术在国土空间规划编制、审批、实施、监督与预警等环节的深度融合，深化国土空间规划实施监测网络智能化建设，构建具备动态感知、智能预警、模拟推演和决策支持能力的智慧规划体系。

　　（三）AI+自然资源资产管理。围绕自然资源资产管理智能化转型需求，推动人工智能在资源调查、价值评估、权益管理、配置利用和运营提升等环节深化应用。加快产权底板智能化应用建设，构建矿业权智能审批系统，打造耕地保护智能体，夯实资源资产家底。

　　（四）AI+自然资源灾害治理。围绕地质灾害、海洋灾害、林草火灾等典型灾种防控需求，构建智能感知体系，打造覆盖隐患识别、风险评价、监测预警、应急处置与灾后评估的全链条智能防控体系，研发智能监测预警模型，提升自然资源领域灾害风险一体化管控与协同决策能力。

　　（五）AI+海洋资源开发与治理。围绕深海极地探测、海洋资源开发、海洋环境保障等关键方向，构建“空天海潜”智能观测体系，突破海洋化合物智能筛选技术，发展AI赋能的海洋环境预报模型，研发自主可控的海洋智能装备，构建AI+海洋资源开发、利用与管理的新模式，形成服务海洋能源、医药、航运、旅游等相关产业的AI+新能力。

　　（六）AI+地质矿产勘查开发。围绕战略性矿产找矿突破与境外资源供应链安全需求，推进人工智能技术深度融入全链条勘查评价与风险预警。突破多模态数据融合预测、隐伏矿体智能识别、智能勘查装备研发等关键技术，构建境外矿产资源潜力评价、供应链追溯与市场风险智能分析体系，提升矿产资源自主可控与全球化配置的智能化水平。

　　（七）AI+林业草原保护利用。围绕国家公园旗舰物种保护、森林可持续经营发展等关键应用场景，建立健全“天空地网”智能化林草监测体系，推动国产化智能设备在林草真实场景研发试装、落地应用，突破野生动植物智能识别与追踪监测技术，推动森林资源和树木生长智能监测，因地制宜培养壮大现代化林草产业。

　　（八）AI+地球科学。围绕人工智能赋能地球系统科学研究需求，构建地球科学AI超级大脑，聚焦岩石圈、水圈、大气圈、生物圈等多圈层相互作用与协同演化机制，发展地球系统关键过程智能模拟与预警技术，形成从学科基础建设、科学研究到实践应用的全链条“人工智能+”技术体系。

四、建强国土空间治理基础平台智能底座

　　（一）建强标准规范与管理制度体系。推进自然资源领域人工智能应用标准体系研制，建立地理信息数据词元化、陆海空间知识标注、智能体开发应用、模型评测与安全等技术标准，规范中试平台建设管理，建立基础研发、中试验证与场景应用机制，推动成果在“一张图”统一集成应用。

　　（二）夯实自然资源行业高质量数据底座。构建“地上地下、陆海统筹、三维立体”的“一张图”数据融合治理体系，加强数据语义化关联和知识化标注，建设行业知识库和高质量数据集，推动构建自然资源可信数据空间，促进自然资源领域数据标注产业高质量发展。

　　（三）共建人工智能算力基础设施。统筹推进自然资源领域智算向“东数西算”国家枢纽集聚，构建算力协同调度机制，完善“天空地海网”边缘算力支撑。鼓励以租代建使用全国一体化算力网。

　　（四）构建自然资源专业算法模型体系。加快自然资源专业模型、地理空间信息嵌入引擎研发应用。建设“一张图”算法工具库、模型协同平台和智能框架，构建“一张图”智能体集群，支撑中试平台算法模型在“一张图”集成应用。建立行业算法模型治理与评估体系。

五、保障措施

　　加强部际协同、部省联动、政企协作，加大自然资源领域应用场景开放力度。发挥中央财政资金带动作用，依托国家重大科技项目等渠道，有序推动自然资源领域人工智能技术攻关；探索设立自然资源领域人工智能应用科技支撑项目，引导社会资本参与技术攻关、场景示范与成果转化。探索企业化管理、市场化运营、专业化服务模式，培育开放协同、融通发展的产业生态。加强自然资源领域人工智能全生命周期监管，强化前瞻评估和动态监测预警，保障数据合规流通与共享，推动智能应用安全、规范、可控运行。

自然资源部  国家发展改革委

2026年11月4日

附件  : 自然资源领域重点方向AI应用场景（专栏1-8）.docx

自然资源领域重点方向AI应用场景

专栏1  AI+“天空地海网”一体化监测监管场景

AI+“天空地海网”一体化协同智能监测监管体系建设。以实现卫星遥感、航空探测、地面观测、海洋观监测手段、井下探测等一体化协同智能感知为目标，研发适用的AI大模型与智能体，构建“天空地海网”一体化、多频次、高精度协同智能感知体系，提升资源数量、质量、结构、生态功能等信息获取及服务能力。探索AI技术在陆海统筹、生态保护修复、空间管控、分析预警、违法监管等重要领域应用赋能，提升智能监测监管能力。

AI+自然资源与资产智能评价技术体系建设。通过对自然资源调查监测、资产清查与经济社会等多源数据进行AI深度挖掘和关联分析，智能识别资产权属、利用效率和价值波动，构建人工智能驱动的资产价值核算与利用绩效评价模型。突破自然资源资产负债表编制、矿产资源经济可采性、水资源承载能力以及生态产品价值实现等核心评价模型的AI构建技术，提升自然资源资产清查、核算、用途管制和监管的智能化水平。

AI+自然资源生态安全风险智能预警体系建设。通过对多源生态数据AI深度挖掘，智能识别生态安全风险，构建人工智能驱动的生态安全风险评估与预警模型，重点突破耕地“非农化”、重要生态系统功能退化等风险的AI预测预警技术，提升对国家生态安全风险的监测、预测、模拟、评估和预警能力。

专栏2  AI+国土空间规划与治理场景

AI+国土空间信息模型(TIM)。优化TIM构建，形成“对象关系-规则-决策”链条，强化人工智能对时空数据认知能力，基于TIM完善国土空间规划与治理场景有关算法模型的智能化运用。

AI+国土空间规划编制审批。智能化开展资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价，自动生成与优化规划方案，实现方案智能审查，支撑陆海统筹的精准用地配置与空间治理。

AI+国土空间用途管制。建立项目影响AI推演系统，评估项目实施对陆海格局与生态安全的综合影响，探索自动生成评估报告与优化建议，支撑智慧选址。完善国土空间用途管制智能分析机制。

AI+国土空间规划体检评估与监测预警。健全国土空间规划实施监测网络，推进基于TIM的体检评估与监测预警专业领域智能体开发，提高对重点领域苗头性、普遍性问题的实时监测预警能力。

AI+要素保障。建立自然资源要素智能台账，多维画像储备资源要素特征，精准匹配用地需求。建设自然资源要素审批助手、“双随机”监管助手，构建“用地用林用草用海用矿”服务“数字人”，提供个性化政策咨询和匹配推荐服务，深化不动产登记智能服务，智能分析公众意见监督信息，推动“高效办成一件事”落地见效。

AI+国土空间生态修复。建设生态安全风险监测预警、生态保护修复项目监测监管和成效分析评价系统，推进AI技术在自然生态本底分析评价、生态修复规划实施评估、生态保护修复项目监督管理、生态修复成效评估以及碳汇监测、计量、核算等的全链条应用。鼓励基于AI的适应性生态修复技术应用。

AI+城市安全韧性治理。构建城市安全风险识别、空间影响评估和趋势研判模型，动态掌握城市风险分布、影响范围及演化规律。开展灾害情景模拟推演、风险等级评估、空间资源优化配置和治理方案辅助生成，增强城市安全韧性和精细化治理水平。

专栏3  AI+自然资源资产管理场景

AI+确权登记。加快产权底板智能化应用建设，提升AI协同解译地籍边界与建筑物能力，构建AI+智能化服务体系，深度挖掘登记数据价值，促进自然资源全链条衔接融合。构建矿业权数字化台账，智能融合矿业权出让、登记、许可全生命周期数据，建设智能审批系统，优化报件自检功能。

AI+耕地保护。构建耕地保护数字化台账，综合空天地网等监测手段，增强耕地智能感知和立体保护能力。构建耕地保护智能体，贯通占补平衡和永久基本农田等监管数据，支撑耕地保护业务联动会商决策和耕地保护责任制考核。

AI+权益管理。智能融合处理调查监测、确权登记、分等定级和经济价值等成果数据，助力资产核算、清单落图、土地储备、资产配置、资产负债表、国资报告、评价考核等权益业务管理工作。

专栏4  AI+自然资源灾害治理场景

AI+地质灾害防治。构建“天-空-地”多源数据样本库，研发地质灾害风险智能识别算法，实现地质灾害早期识别。构建地质灾害多源立体感知体系，建立“机理+数据”监测预警模型和风险靶向推送、智能叫应转移、应急响应智能体，支撑地质灾害风险区、交通沿线、景区、矿山边坡等重点区域风险快速决策，提升地质灾害风险智能预警响应能力。

AI+海洋防灾减灾。面向海洋动力与生物灾害防控需求，构建多源观测与AI融合的智能预警体系。突破稀疏数据重建与异常识别技术，实现高分辨率海洋动力灾害动态推演与避险指令精准推送。建立生物灾害扩散与毒性预测模型，设定风险阈值，支撑赤潮、绿潮等事件的精准防控与生态保护，为蓝色经济发展提供智能安全保障。

AI+林草防火监测预警。构建“天-空-地”一体化森林草原防火监测预警体系，融合卫星与航空遥感、地面传感以及历史数据等多源信息，研发火险预测预报、火情监测预警、扑救辅助决策及灾损评估模型，强化极端天气下火险实时研判与短临预警能力，实现动态精准的火险形势研判、立体多维的火情监测预警和及时高效的早期火情处置，形成覆盖灾前预警、灾中处置与灾后评估的全链条智能防控能力，全面提升林草火灾综合防治水平。

AI+“多灾合一”。以国土空间基础信息平台为底座，整合AI+地质灾害、海洋灾害、林草火灾等智能监测预警模型，构建“多灾合一”的灾害识别、评估与应急指挥体系。依托自然资源调查监测数据，建设灾害实景三维场景，实时接入“天-空-地”感知数据，基于AI大模型技术动态推演灾情演化、模拟灾害链效应，智能生成救援方案与资源调度策略，实现跨灾种、全流程的智能应急指挥与协同决策。

专栏5 AI+海洋资源开发与治理场景

AI+深海极地及全球治理。突破多源数据融合与动态重构技术，提升深海极地环境等方面的监测与评估能力。研发深海采矿、极区航道、生物资源决策模型，支撑海洋资源开发利用及生态影响的实时预警评估，为BBNJ协定实施提供科学依据。

AI+海洋药物和生物制品。构建海洋化合物知识图谱，研发活性分子预测算法，实现活性分子的高效挖掘与发现。建设深海极地天然产物、海洋中药、酶数据库与AI大模型及智能体，通过强化学习优化制备工艺，提升研发效率和产业化水平。

AI+海洋环境预报保障。发展人工智能预测与海洋大数据融合技术，构建海洋环境智能保障体系。打造AI与数值模拟深度耦合的新型预报技术范式，推动人工智能在预报业务全链条的应用。

AI+海域海岛资源利用治理。构建“智能感知+智能解析+智能推演+智能管控”海域海岛一体化治理体系，完善海域海岛空间资源、矿产资源与生态资源的智能分析机制与决策辅助智能体，推动海域海岛管理精细化、智能化升级。

专栏6  AI+地质矿产勘查开发场景

AI+国内战略性矿产预测与找矿突破。构建多模态高质量数据集，研发矿产智能预测系统，实现矿体定位与靶区优选，推动找矿预测由经验转向智能驱动。构建矿产资源国情国力智能调查技术方法体系，依托地质矿产大数据、三维建模等技术手段，动态掌握矿产资源家底和开发利用情况。

AI+境外重要矿产潜力评价与安全预警。构建面向紧缺矿产的境外成矿知识库与智能预测模型。研发矿产供应链空间追溯技术，构建安全风险预警与情景推演平台，形成全球化矿产资源安全智能保障体系。

AI+矿产资源开采。开展采矿全工序一体化智能调度技术，构建地测采协同管控体系，形成全链条智能采矿系统，提升资源综合利用率与作业效率，降低采矿成本、能耗碳排与安全风险。

AI+矿产资源综合利用。通过AI算法构建智能选矿优化控制系统，实现浮选全流程自动闭环控制，全面提升回收率、降低药剂消耗与能耗。

专栏7  AI+林业草原保护利用

AI+国家公园无人化巡护与野生动植物智能监测。推动AI+监测载荷等装备智能化升级和在林草真实环境下管护巡护、防灾减灾、应急救援、自然教育。构建野生动植物多模态样本库与知识图谱，研发野生动植物智能识别与栖息地变化评估模型，实现物种精准识别、栖息地质量评估、人兽冲突智能预警和野生动物无损驱逐。

AI+森林资源智能监测与可持续经营。开展森林资源数据采集、森林作业设计规划、森林规模化集约化经营等一体化智能技术研究，以国有林场为重点，研发多因子植物生长智能模型，构建森林资源智能监测技术体系和森林经营智能决策技术体系，建立森林经营实景三维场景，实现森林经营方案智能选优、经营措施智能决策。

专栏8  AI+地球科学场景

AI+多圈层数据智能清洗与集成。构建覆盖地球表层与内部多圈层的数据清洗、现场分析与室内鉴定等智能化技术体系。发展基于野外智能实验站与AI算法的异常信息快速识别能力，建设室内矿物智能识别系统与大型仪器自动化分析集群，实现高通量、高精度、自动化的多圈层样品与数据分析。

AI+多圈层耦合过程与协同演化模拟。系统揭示岩石圈、水圈、大气圈、生物圈等关键圈层之间的相互作用机制与演化规律。深度融合多源观测与模拟数据，发展极端环境下物质相变、能量传输与循环过程的智能模拟能力，重点解决圈层间物质循环、构造-气候相互作用、跨圈层耦合等关键科学问题。

AI+基于多圈层大数据的资源环境预测理论与技术。整合地质、地球物理、地球化学、遥感等多源数据，发展多尺度、多圈层数据融合与智能解释技术，优化能源储层识别与有利区预测模型，形成标准化的资源、灾害、生态、环境等智能预测理论方法体系。