广东惠州试点AI智能选址：产业项目“看得准、跑得快”

产业项目用地选址，是自然资源要素保障产业发展的“第一公里”。这块地合不合规、能不能用，直接关系到项目落地的成败与速度。近日，广东省国土资源测绘院（以下简称“测绘院”）联合惠州市自然资源局，在惠州市仲恺高新区潼湖镇选定实验区域，探索开展AI辅助用地智能选址试点工作，力求通过技术赋能，让产业项目选址“看得更准”、“跑得更快”。

一块地合不合规、能不能用，传统做法要靠行政审批人员人工叠加比对规划图、现状图、生态红线、耕地保护图等十几套数据，逐项核查是否触碰红线、是否符合指标。一套流程下来，少则数天，多则数周。

更棘手的是数据时效问题。现状底图通常依赖年度国土变更调查成果，数据滞后近一年——选址时图纸上还是耕地，现场可能已经硬化堆土；图纸上还是空地，实际可能已有违建。“选了才发现地不能用”的情况时有发生，项目反复退件、来回折腾。

针对上述痛点，本次试点的核心思路，是将项目选址涉及的各类合规性要求，转化为AI可自动计算、自动判定的分析模型，相当于给每一块候选用地做一次智能“全身体检”。

目前，该模型设想构建六大分析模块，实现全方位筛查：

六大模块联动运行，过去需要人工逐项翻图、反复核算的工作，现在可在数小时内输出完整的合规性分析报告和问题清单，极大提升了选址效率。

如果说AI选址解决了“算得快”的问题，那么省级常态化监测季度成果的融入，则解决了“看得新”的问题——这也是本试点区别于普通选址工具的一项特色。

长期以来，项目选址依赖年度变更调查底图，现势性不足是普遍痛点。依托广东省自然资源常态化监测工作，本项工作正在探索将季度监测成果作为独立影响因素纳入选址分析模型。季度监测能够捕捉到近三个月内地表的细微变化——新增硬化、堆土填土、耕地扰动、临时搭建等，让选址结论建立在更接近实时的现状之上，有效避免“图纸与实地两张皮”。

目前，该项能力正在持续建设与迭代中，主要技术路径如下图。

也是省级监测成果从“执法督察”向“用地服务”延伸的一次有益尝试——监测数据不仅用于发现问题，更能服务于前端决策。

AI选址的背后，是一套整合了多源数据的统一分析底座。

试点汇聚了规划管控数据（总体规划、控规、专项规划、城市五线）、现状底图数据（年度变更地类、耕地质量、高标准农田、遥感影像、DEM）、生态安全限制性数据（生态红线、自然保护地、林地一张图、饮用水源、地灾分区）、集约用地标准数据（各行业用地指标、工业控制指标）以及项目自有数据（选址红线、总平面图、可研报告）五大类数据资源，涉及规划、耕保、用途管制、征地、地灾、矿产等多个业务条线，并按需对接交通、水利、林业、生态环境等外单位数据。

在统一数据底座之上，通过GIS空间分析与规则引擎，将法律法规和政策标准转化为可计算、可判定的自动化规则，实现“数据进来、结论出去”。

AI辅助用地智能选址，不是要替代人工审查，而是把重复性、机械性的比对核算交给机器，让行政审批人员把精力放在复杂问题的研判和决策上。

对自然资源主管部门而言，这意味着选址审查效率提升、退件率降低，助力“多审合一、多证合一”改革落地；对项目单位而言，前期少走弯路；对测绘院而言，则是拓展省级监测成果增值应用场景、提升技术服务能力的一次积极探索。

下一步，测绘院将在惠州试点性工作基础上持续优化分析模型，推动季度监测成果与选址分析深度融合，不断完善数据底座和判定规则，为全省用地用林用海审批——自然资源要素保障工作智能化、精细化提供可复制、可推广的实践经验。

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