李德仁院士，作为中国测绘与遥感领域的泰斗，长期致力于推动地理信息科学的前沿发展。他敏锐地洞察到，在数字地球与智慧城市建设的宏大背景下，“空间大数据”与“人工智能”的深度融合，正引领着一场深刻的认知革命与技术范式转型。他将这一进程置于“脑认知”与“空间认知”的交叉框架下进行审视，并前瞻性地指向了更具通用性的“图灵信息”概念，为我们勾勒出未来智能空间信息服务的壮丽图景。
一、 认知的双重基石：脑认知与空间认知
李德仁院士指出，理解智能的演进，需回归人类认知的本源。“脑认知”研究人类大脑如何处理信息、形成知识、做出决策，是人工智能模拟与超越的终极参照。而“空间认知”是人类对生存环境的理解、记忆、思考与表达的核心能力，是地理信息科学赖以存在的心理与行为基础。传统的地理信息系统（GIS）主要服务于和增强人类的空间认知能力，例如通过地图可视化帮助人们理解空间分布与关系。
当数据洪流席卷而来，纯粹依靠人脑的认知能力已无法应对海量、多源、动态的空间大数据（如遥感影像、轨迹数据、物联网传感数据等）的解读与价值挖掘。这就需要将人类的“空间认知”模型与逻辑，转化为机器可理解、可执行的范式。
二、 集成的核心驱动力：空间大数据遇AI
“空间大数据与人工智能的集成”正是解决上述挑战的钥匙。李德仁院士强调，这种集成不是简单的技术叠加，而是深层次的“赋能”与“融合”：
- AI赋能空间大数据处理：深度学习、计算机视觉等AI技术，极大地提升了从遥感影像中自动提取地物、识别变化、检测目标的精度与效率，解决了以往依赖人工目视解译的瓶颈。自然语言处理技术使得机器能够理解包含空间位置信息的文本，从社交媒体、新闻报告中挖掘隐含的空间事件与态势。
- 空间大数据赋能AI进化：空间数据具有鲜明的地理标签、时空关联和丰富的上下文信息，为AI模型提供了极具价值的训练“养料”和验证场景。例如，基于时空轨迹数据可以训练更精准的人类移动行为预测模型；多时相遥感数据能为气候变化预测模型提供关键输入。空间约束与规则（如地理学第一定律）的嵌入，能使AI模型的输出更符合现实世界的空间逻辑，提升其可解释性与可靠性。
- 催生空间智能新形态：两者的深度集成正在催生“空间智能”这一新范式。它意味着系统不仅能“看见”空间（感知），更能“理解”空间（认知），并“决策”于空间（行动）。例如，智慧城市大脑能够实时融合遥感、视频、交通流量等多源空间数据，通过AI模型预测交通拥堵、优化应急资源调度、模拟城市发展情景，实现从静态描述到动态推演、从事后分析到事前预警的跨越。
三、 未来的高阶形态：迈向“图灵信息”
李德仁院士进一步将这一集成趋势，提升到一个更为根本和普适的理论层面——追求“图灵信息”。传统的空间信息系统处理的是“香农信息”，即关注信息的度量、编码与传输。而“图灵信息”的概念更侧重于信息的“计算”与“认知”价值，即信息被计算设备处理、理解并用于解决实际问题的能力。
在空间领域，这意味着未来的系统将不仅是空间数据的存储库和展示平台，更是一个能够自主进行空间推理、知识发现、智能决策的“空间信息图灵机”。它能够像具备高级空间认知能力的专家一样，面对复杂的空间问题（如区域发展规划、重大灾害链式反应评估、全球生态环境监测），主动关联多源数据，调用或生成合适的模型，进行模拟、推演并提供优化方案。
结论
李德仁院士的观点清晰地指明了一条演进路径：从增强人类空间认知的工具，到利用脑认知原理启发AI模型，处理空间大数据，最终构建具备自主空间智能、能产生和运用图灵信息的下一代空间信息服务平台。这一集成与演进，不仅是技术发展的必然，更是应对全球可持续发展、国家治理现代化、社会公共服务精细化等重大挑战的战略需求。它要求测绘、遥感、计算机、认知科学等多学科的深度交叉，共同推动空间信息科学迈向一个以“认知”为核心、以“智能”为特征的新时代。
