无论是初步接触到GIS的学生，还是对GIS已经有一定的了解的从业者，肯定都非常关心两个问题：GIS有没有发展前景，GIS有哪些应用价值？

关于这两个问题，笔者的答案是GIS作为一门融合了空间数据采集、存储、处理、分析和可视化的学科，涉及到多个交叉领域和技术，因此非常容易与时下流行的前沿科技相结合，因此具有非常广阔的前景。接下来，让我们具体了解一下这些GIS最新的前沿技术，以及它们的应用场景。这些技术有的是GIS技术本身的延申和发展，有的是GIS与其他领域最前沿技术的结合，它们可能也代表了GIS的发展方向。

1 三维GIS

三维GIS很早就一直GIS行业的热点，随着计算机图形技术、VR/AR技术、测绘技术等各种理论和技术的不断发展，三维GIS取得了长足的进步。以一个三维GIS的从业者的经验来说，三维GIS在以下几个方面取得了革命性的突破：

1. 应用了图形渲染技术的最新成果，从固定渲染管线到可编程渲染管线再到现代图形渲染管线，以更好的性能代价获取了更好的渲染效果。
2. 三维模型轻量化技术，使得大数据量三维模型能够以类似于地图瓦片的形式进行加载和显示，例如OSG的osgb格式数据、Cesium的3D Tiles格式数据。
3. 通过倾斜摄影测量技术生成的三维模型是GIS领域中具有自己代表性的三维成果数据，在可视化中可以展示出不错的写实效果。
4. Web技术的发展使得在浏览器中三维渲染成为了可能，GIS应用从桌面端走向了Web端，这意味着可以与大量的业务应用相结合。

不过，笔者认为三维GIS远远还没达到一个比较成熟的形态，还在而不断演变中。传统的GIS理论和技术都是基于二维的，很多问题（例如空间分析）一旦转向到真正的三维空间，难度会指数级增长。另外，二维GIS可视化只需要写意，但是三维GIS带来了更高的写实的要求，这对于GIS应用提出了更高的性能要求。

2 数字孪生

数字孪生是用数字化手段创建物理实体的虚拟镜像，并使两者之间保持同步，以实现实时监控、仿真分析和预测预警等功能。近年来，数字孪生在全球范围内得到了快速发展，已经成为工业制造、城市管理、交通运输、医疗保健等众多领域的热点技术。各国政府和企业都纷纷加大对数字孪生的研发和应用，例如在2022年的国家住房和城乡建设部发布的《“十四五”住房和城乡建设科技发展规划》中，提到了需要研发基于数字孪生技术的城市地下空间灾害仿真模拟、预警、协同管控技术，提高城市地下空间开发与利用的安全水平。

GIS领域是数据孪生的主要应用领域之一，GIS的目的也是对地理实体的表达和分析，两者具有非常好的相性，这使得近年来数字孪生在GIS领域非常火热。数字孪生要求实现对物理实体高度写实和同步的镜像，传统的应用中往往通过高精度建模来实现，但这样人力成本、时间成层都非常高，往往只能应用于范围较小的场景。因此，可以将数字孪生与GIS技术结合起来，使用GIS数据模型的表达能力来可视化场景，使用GIS空间分析的能力来构建和实现数字孪生要求的功能，从而大幅度降低数据孪生应用的成本。

数字孪生综合了人工智能、物联网、大数据、云计算等技术等多种高新技术，目前取得了一些进展，但是仍处于早期的阶段，尚存一些挑战和问题。比如标准化问题，不同的数字孪生系统之间的数据很难共享和互操作；受制于计算机图形技术的限制，百分之百完全写实的仿真很难以实现或者成本很高；海量的传感器和物联网设备如何管理和可视化表达等等。

3 元宇宙

元宇宙是2021年下半年兴起的概念，是一个融合了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和互联网的三维虚拟世界，人们可以在其中进行社交、娱乐、工作等活动。尽管这个概念很不错，但是受制于当前技术的限制，并没有给世界带来多少突破性的应用，最显著的问题就是在元宇宙中体验不够流畅、也不够逼真。在进入2023年以后，元宇宙的概念热度开始下降，因此笔者在这里就不多做论述了。不过事物发展路径本来就是循环往复螺旋上升的，未来元宇宙很可能会卷土重来，与元宇宙的结合，很可能也是GIS未来的方向之一。

4 城市信息模型（CIM）

城市信息模型（City Information Modeling，CIM）是基于GIS、建筑信息模型（BIM）、物联网（IoT）等技术，整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的城市信息有机综合体。

CIM的核心是城市三维数字模型，通过对城市实体要素的数字化表达，实现对城市信息的全面感知、综合分析和深度应用。目前为止，城市三维数字模型还没有形成一个标准的、具体的数据格式，更像是一个多种数据模型的聚合体。并且，根据数据的详细程度、功能特性以及引用场景，通常会把CIM划分成多个层级，在国家住房和城乡建设部发布的标准《城市信息模型基础平台技术标准》中，市级CIM平台数据被划分成了从CIM1到CIM7共7级模型成果数据。

从三维GIS、数字孪生和CIM的定义来看，三者其实是非常相关的概念，有非常多的共通之处，尤其是在智慧城市这样的应用中。近几年来，随着计算机图形技术的发展，使用像Unity、Unreal Engine这样的游戏引擎创建高度逼真的可视化场景非常流行，市面上也出现了非常多的基于这样的可视化场景的三维GIS、数字孪生和CIM的应用，这使得三者在智慧城市、智能建筑和各种仿真场景的应用中在可视化层面实现了质的飞跃。

5 人工智能（AI）

近几年来如果说那个前沿科技最为火热，那一定就是人工智能（Artificial Intelligence，AI）了。AI是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。它的应用非常广泛，已经或者正在重塑诸多行业的格局与面貌，GIS领域更是如此。AI的融入不仅丰富了GIS的功能边界，也让GIS更加智能化、高效化，两者的结合被称为地理空间人工智能（Geospatial Artificial Intelligence，GeoAI）。一些GeoAI的应用场景如下：

1. 数据采集与处理：利用AI技术，如深度学习算法，自动识别和分类遥感影像，加快地理信息的采集和更新速度。
2. 数据融合: GIS可以提供海量空间数据，而AI可以从这些数据中挖掘出有价值的信息，两者结合可以实现数据的高效融合和利用。
3. 空间分析：AI可以为GIS提供强大的分析能力，例如机器学习算法可以用于空间模式识别、预测分析等，提高GIS的空间分析能力。
4. 智能决策支持：GIS可以为AI提供空间信息和地理背景，使AI能够做出更智能的决策。
5. 模型解释与泛化能力：针对AI模型的局限性，如过拟合和泛化能力不足，GIS可以提供空间采样策略，以增强模型的稳定性和适用范围。

6 GIS时空大数据云平台

GIS时空大数据云平台是近年来发展起来的新兴技术，是指基于云计算、大数据、人工智能等技术，专门用于处理、分析和展示具有地理空间和时间属性的大数据的系统。GIS时空大数据云平台包含的内容非常广泛，包含地理时空大数据的汇聚、存储、管理、分析、可视化以及服务。这实际上是将常规GIS应用的所有内容都包含进去了，并且做了进一步升级，具有能支撑海量数据、弹性的扩展能力、高性能计算能力、高易用性的优点。

目前，GIS时空大数据云平台已经成为智慧城市、自然资源管理、环境监测、应急管理等领域的重要基础设施，具有广阔的发展前景。

7 低空经济

所谓低空经济，是指以各种有人驾驶和无人驾驶航空器的各类低空飞行活动为基础，带动相关领域融合发展的综合性经济形态。2024年全国两会期间，政府工作报告中提出“积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎”。根据工信部赛迪研究院2024年4月1日发布的《中国低空经济发展研究报告（2024）》中的数据显示，2023年中国低空经济规模已超过5000亿元，预计到2026年低空经济规模有望突破万亿元。

低空经济产业链包含的产业非常丰富，主要有低空飞行器制造、低空基础设施、低空飞行保障以及低空综合服务等等。目前，国内的无人机产业在国际上具有显著的优势地位，但是低空经济的大规模商用还面临着一些挑战，需要完善配套基础设施建设，开拓更多具备实际应用价值的场景。在这方面，GIS作为低空经济的基础核心技术之一，推动了低空经济的发展。GIS在低空经济中一些具体的应用场景有：

1. 无人机应用：路径规划与避障，结合GIS能力为无人机提供精准的三维路径规划与避障策略，确保飞行安全与效率；任务管理与监控，GIS的可视化能力使无人机任务管理与监控变得直观易行，实现智能化调度与决策支持。
2. 城市管理：无人机搭载的各种传感器（如摄像头、LiDAR）收集的数据可以通过GIS进行整合，用于城市规划、建设、管理、水务、环保、应急等多个不同城市管理部门的应用场景，并提供可视化、分析、以及决策支持的能力。
3. 自然资源与环境保护：可以将无人机收集的数据与GIS结合，为自然资源管理和保护提供依据，例如监测森林覆盖、水质、野生动植物种群等，通过定期巡查更新数据，动态分析资源与环境变化情况。
4. 应急响应与灾害管理：在自然灾害或紧急事件中，无人机可以快速收集现场数据，通过GIS快速更新生成灾区地图，帮助救援人员了解情况，制定救援计划。
   急响应与灾害管理：在自然灾害或紧急事件中，无人机可以快速收集现场数据，通过GIS快速更新生成灾区地图，帮助救援人员了解情况，制定救援计划。