2025年4月16日上午，由地理数据与应用分析中心主办的“AI工具的未来展望”专题讲座在生地楼180会议室成功举行。本次讲座由北京师大国土空间与规划设计研究院赵俊老师主讲。

讲座伊始，王国成老师指出，当前AI技术正深刻改变教学科研范式。他以自身经历为例，分享了大模型在图形代码生成方面的应用体验，通过智能对话工具直接获取所需代码，显著提升了工作效率，这种技术渗透值得教育工作者重点关注。

赵俊老师针对当前技术发展态势，他特别指出：“自DeepSeek模型开源以来，全球AI产品呈现爆发式增长，各赛道产品平均每两周就有颠覆性迭代。”讲座系统梳理了对话、搜索、编程、多媒体生成等九大技术赛道的发展现状，并通过现场演示展现了文本生成、图像合成、3D建模等领域的最新突破。

在行业应用层面，赵俊老师重点剖析了RPA（机器人流程自动化）和RAG（检索增强生成）两大技术体系。通过极睿科技案例，展示了AI如何将电商产品上架周期从7天压缩至10分钟；以政务服务中心为例，解读了智能问答系统如何将工单处理准确率提升至90%以上。针对高校特点，他特别演示了如何快速构建专业领域的知识库系统，利用现有平台，20分钟即可部署一个具备政策解读能力的专业问答机器人。

谈及技术伦理与风险，讲座深入探讨了AI幻觉应对方案。赵俊老师以法律咨询场景为例，演示了通过本地知识库校验机制确保回答准确性的技术路径：“在涉及法规条文等严肃场景，必须建立‘私有数据预检+大模型生成’的双重保障机制。”现场还模拟演示了当提问包含“北京市朝北区”等虚构概念时，系统如何自动识别并纠正错误。

在趋势展望环节，赵俊老师分析了当前技术发展的双重态势：一方面，全球算力竞赛催生芯片产业变革，五大芯片厂商均由华人执掌；另一方面，学界对Transformer架构的反思日益深入。他引用图灵奖得主杨立昆的观点指出：“当前大模型对文本数据的依赖已接近瓶颈，下一阶段突破可能需要全新的算法范式。”对此，他建议高校师生：“不必过度追逐底层技术变革，而应聚焦学科交叉应用，将AI作为增强科研能力的工具。”

交流环节中，与会师生就RPA实施路径、数据隐私保护等实际问题展开热烈讨论。针对档案数字化处理需求，赵俊详细讲解了非结构化数据治理的技术要点：“深圳市规自局建立法律文书库耗时两个月，说明数据清洗标注仍是AI落地的关键瓶颈。”

本次讲座作为中心“AI工具”系列讲座的收官之作，系统呈现了AI技术从理论研究到产业落地的完整图谱。赵俊老师的精彩讲解为同学们打开了一扇深入了解 AI 技术在实际应用和未来发展的大门，激发了同学们对 AI 领域的浓厚兴趣和深入探索的热情。

附：关键技术术语说明

1. RPA(Robotic Process Automation)：通过软件机器人自动化执行规则明确的流程任务

2. RAG(Retrieval-Augmented Generation)：结合检索技术与生成模型的知识增强架构

3. Agent：具备自主决策能力的智能代理系统

4. MCP(Model as a Service Platform)：模型即服务平台，提供标准化AI能力接口