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从AI赋能补全能力短板，到智能体原生重构地理信息系统（GIS）范式，从单点技术突破到全域数智共生，地理信息产业在AI浪潮中，正走出一条专属的新质生产力升级之路。
超图软件董事长宋关福近日在接受中国证券报记者专访时表示，AI带来的产业变革才刚刚开始，是挑战，更是机遇。未来，超图软件将持续深耕空间智能赛道，攻坚技术痛点、创新产品形态、完善生态布局，以持续创新的技术、更加开放的生态，推动地理信息产业数智化深度转型，为各行各业数智化升级、国家新型智慧城市建设、空间智能产业高质量发展提供核心底座支撑。
解锁新质生产力
重构空间智能技术底座
新质生产力的核心是提质增效、突破传统增长瓶颈。作为地理信息产业龙头企业掌舵人，宋关福结合行业特性，深度解读了空间智能、空间智能体技术与地理信息新质生产力的关系，点明AI技术是打破行业“内卷”的核心密钥。
“传统产业发展最大的痛点就是内卷，想要获得更高产出，必须加大人力、时间、物力投入，且增量投入无法换来对等产出。而新质生产力的核心，就是用更少的投入获取更大的效益，AI技术变革完美契合这一特质。”宋关福说道。
他以真实研发场景举例，直观展现智能体的生产力价值：“以往需要一个产品团队花费一个月完成的开发工作，现在依托AI智能体，单人在数天内就能高质量完成，还能适配多语言、多场景需求，效率提升是颠覆性、指数级的，这是传统技术变革无法实现的突破。”
宋关福向记者介绍，地理空间数据覆盖二维、三维及地上、地下空间，包含矢量、栅格、网络等多元数据形态，复杂度极高，通用大模型短期内难以实现全域理解与运算。依托大语言模型强大的推理能力，联动GIS专业算法工具构建空间智能体，将成为未来AI与GIS融合落地的主流模式。
在宋关福看来，空间智能是地理信息领域赋能新质生产力的核心技术引擎，覆盖城市、园区等全尺度空间场景，是智慧城市、低空经济、民生服务等空间相关产业的底层支撑。
他强调，AI带来的计算革命，影响力远超互联网、移动互联网的通讯革命，将彻底重构地理信息产业底层逻辑。超图深耕地理信息AI赛道，不止于商业盈利，更肩负行业责任，致力于通过技术迭代带动全产业升级，提升国内地理信息领域的国际竞争力，在全球技术竞赛中守住领先优势。
从AI赋能到智能体原生
实现能效提升
针对行业普遍关注的AI赋能与智能体原生两大核心概念的差异，宋关福做出了清晰的界定。
宋关福回顾，早在2019年，行业便已迈入AI赋能GIS的发展阶段，公司发布了AI GIS技术体系，彼时核心逻辑是依托AI原生算法模型突破传统范式的地理信息系统（经典GIS）的能力边界。宋关福告诉记者，通过AI算法与地理信息技术的融合，能够完成以往GIS无法实现的作业场景，本质是对GIS原有技术能力的拓展与升级，核心价值在于“能做更多事”。
而智能体是大模型时代下AI技术的进阶形态，与传统AI赋能形成本质区别。
“如果说传统AI赋能是赋予工具更强的能力，智能体则是为AI装上了‘手脚’，实现了从‘被动应答’到‘主动执行’的跨越。”宋关福举例解释称，以往需要人工操作软件、经过繁琐步骤、耗费大量人力与时间完成的地理信息处理工作，空间智能体可通过大语言模型理解人类自然语言需求，自主规划执行步骤、调用对应工具算法，全自动完成整套工作流程，核心价值在于“大幅提效、解放人力”。
对于行业当下的技术应用现状，宋关福坦言，目前行业主流仍为智能体赋能模式，即以经典GIS软件为核心，空间智能体作为“插件”来辅助实现局部提效。他以自动驾驶为类比，向记者诠释技术迭代节奏：智能体赋能是“副驾驶（Copilot）”，智能体原生是向“自动驾驶（Autopilot）”迈进。目前智能体原生技术虽尚未实现完全的“自动驾驶”，但已可完成部分智能化、自动化作业。
生态共生迭代
软硬件融合
谈及当前行业最大痛点，宋关福对记者表示，AI时代技术迭代充满不确定性，过去几年大模型发展迅速，但总体距离通用AI（AGI）的距离较远，空间数据多模态、高复杂度的特性，让通用模型难以适配行业精准需求。
“AI时代很难精准预判阶段性成果，技术随时可能出现突破性进展，但行业核心发展方向十分清晰。”宋关福明确，未来空间智能将聚焦两大核心赛道：一是智能体自主作业能力持续升级，从辅助提效逐步迈向全流程自主执行，真正实现“自然语言下达指令、智能体自主完成全流程复杂任务”；二是持续攻坚通用地理空间AI模型库等底层技术，破解多模态空间数据处理难题，持续夯实技术体系、拓宽应用边界。
单一企业无法撑起一个产业的革新，针对行业热议的空间智能创新联合体，宋关福强调了生态共生的核心价值。“空间智能是融合硬件终端、计算算力、软件平台、业务场景的系统性工程，绝非超图一家企业能够完成，必须依托全行业生态协同共创。”
面向中远期产业形态，宋关福预判，空间智能领域未来将实现软硬件深度融合、商业模式全面革新。硬件层面形成“云端共享算力+终端特种一体机”的双重格局，后者适用于通用场景与应急救灾、特种作业等离线场景；软件层面逐步从传统许可售卖，转向按需订阅模式。
“未来软件形态会极致简化，前端只剩下一个自然语言或语音对话框，适配电脑、平板、手机甚至手表、眼镜等多类型终端，后台集成海量算法模型，并统筹调度各类算力资源，实现前端极简、后台极强。”宋关福表示，随着空间智能体和地理空间AI模型库的持续迭代，地理空间AI技术将实现更大范围的全域赋能。
