高中地理二轮复习讲义：人工智能赋能的地理格局与过程

高中地理二轮复习讲义：人工智能赋能的地理格局与过程

一、热点背景与命题趋势【重要】人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变全球经济社会发展格局。2026年4月发布的DeepSeek-V4模型，强化了对国产芯片和软件栈的适配，支持百万级上下文窗口，推动模型能力向国产算力平台迁移。与此同时，教育部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出到2030年“构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系”，在基础教育阶段，人工智能教育将全面纳入地方课程体系，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节，引导学生科学认识、合理利用智能技术，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力。这一政策导向意味着，地理学科作为连接自然科学与人文社会科学的重要桥梁，必将成为人工智能教育落地的重要载体，其在高考命题中的权重将持续攀升。【高频考点】从现有高考试题来看，高中地理对人工智能与大数据的考查，主要围绕“算力支撑—算法应用—场景落地”三大逻辑链条展开。具体而言，算力支撑考查数据中心布局的地理区位因素、能源保障与“东数西算”等国家战略；算法应用考查遥感监测、图像识别、灾害预警等技术在地理问题解决中的功能；场景落地则将人工智能与农业、工业、城市、交通等生产生活领域相结合，考查地理核心素养的综合运用。试题很少要求考生掌握人工智能的具体技术原理，而是以外围考查的方式，检验学生运用地理思维分析技术应用带来的空间格局变化、区域发展影响和人地关系调适的能力。二、核心理念建构：人工智能的地理逻辑（一）人工智能的基本概念与地理特征【基础】人工智能是指由人创造的，具有模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴科学技术。通俗而言，人工智能是让机器“像人一样思考和行动”的技术科学，其目标是使计算机具备类似人类的智能水平，实现自主学习、判断、决策和问题解决。从地理学视角审视，人工智能并非抽象的数字技术，而是附着于特定地理空间、依赖特定自然资源、产于特定区位条件的实体产业体系。人工智能与地理空间之间形成了双向互构的关系：一方面，算力中心、数据存储、人才集聚等人工智能要素的空间布局，本质上是区位理论与产业地理的综合体现；另一方面，人工智能强大的计算能力与感知能力，正在反向改造人类对地理空间的认知、利用与治理方式。所谓“人工智能的地理逻辑”，就是指运用地理学基本理论去理解和分析人工智能产业链空间分布规律、区域发展效应以及人地关系转型的内在机制，这也是高考命题最有可能切入的思维视角。（二）人工智能产业链的地理解读【高频考点】人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层三个环节，各环节在地理空间上呈现出不同的分布特征与动力机制。基础层包括芯片制造、算力基础设施（数据中心、云计算平台）和数据资源采集与标注。芯片制造高度依赖技术密集区和产业链配套，主要集中在北京、上海、深圳等科技中心城市；数据中心布局则需要综合考虑能源价格、气候条件（制冷能耗）、土地成本和政策导向，内蒙古、贵州、甘肃等地凭借资源和区位优势成为大型数据中心的重要承接地；“东数西算”工程正是在这个层面推动算力资源从东部向西部有序转移。技术层聚焦算法模型研发、软件开发与平台运营，对高端人才、资本、创新生态的依赖性极强，主要集聚于科技资源密集、高校院所集聚、风险投资活跃的超级都市区，是典型的“知识—资本双密集型”产业环节。应用层覆盖智能制造、智慧城市、智能交通、精准农业、智慧医疗等众多垂直领域，其空间分布与下游应用场景的地理分布高度一致，体现出“贴近用户”“贴近应用场景”的区位特征。例如，智能农业相关企业更多布局在农业优势产区，智能制造服务商则集中在制造业基地周边。【思维方法】产业链垂直分工的地理空间重构——人工智能的不同产业环节在全球和全国尺度上形成功能分工的空间格局，这本身就是区域分工理论的现代演绎。考生应建立“从产业组织透视空间组织”的分析视角，将产业链分析与区位分析有机结合。三、人工智能的地理应用领域（一）地理观测与遥感智能【核心素养·综合思维】人工智能与遥感技术的深度融合，正在重塑人类观测地球的视野与能力。传统的遥感影像解译依赖专家经验和人工判读，效率低、周期长、主观性强。深度学习技术和AI视觉大模型的引入，实现了从“人眼看图”到“算法读图”的根本性转变。以秦岭生态环境保护为例，自然资源部第一地理信息制图院将深度学习技术与遥感影像变化监测创新性结合，通过持续优化算法模型，研发出一套自动变化监测技术方法，包括数据预处理、模型训练调优等多个流程，实现了疑似问题线索的自动化识别和定位，再辅以人工复核确认，显著提升卫星影像变化监测效率，为问题的及时发现和处置提供了强有力的技术保障；引入多时相交叉注意力机制，能够更加有效地从多时相特征中提取变化区域信息，增强对不同尺度变化目标的敏感性，提高小尺度目标的变化检测能力。在无人机巡检环节，自主研发的无人机管理系统将采集的高清视频和图像数据实时回传，通过集成AI视觉大模型和定制化的场景识别算法，能够自动完成特定场景的智能识别和分类。这项技术在黑龙江扎龙湿地首次构建了鹤类栖息地“天空地一体化”监测体系，显著提升了珍稀鸟类栖息地的保护与恢复效率，已经成为人工智能服务生态环境保护的典型案例。【高频考点】遥感信息技术是历年考试的高频考点。结合人工智能的遥感应用，考查的设问角度更加丰富：不仅要回答遥感技术“能做什么”，还要分析人工智能“如何让遥感做得更好”，以及“这种技术提升对环境治理、灾害防治有什么意义”。关键词包括“自动变化检测”“深度学习识别”“多时相特征提取”“迁移学习”“AI视觉大模型”等，考生应理解这些概念的基本内涵并能够结合具体案例加以说明。（二）智慧城市与空间治理【跨学科链接】智慧城市是人工智能赋能空间治理的集成性应用场景。基于物联网感知、AI视频分析、城市信息模型和数字孪生技术，城市管理者能够实现对城市运行状态的实时感知、智能预警和优化调度，从而提升城市治理的精细化水平和应急响应能力。智慧交通系统通过AI视频识别和时空轨迹分析，能够实现交通流量实时监测、拥堵智能疏导和信号动态配时，有效缓解城市交通拥堵。智慧安防利用人脸识别、行为分析等技术，提升了公共安全监控的智能化水平。智慧政务通过人工智能助手和大数据分析，优化了行政审批流程和公共服务供给效率。在城市规划领域，基于AI的空天地一体化监测体系为国土空间规划提供了动态、准确的时空信息基础，使“规划一张图、建设一盘棋、管理一张网”的空间治理理念得以技术落地。2026年3月，首届全民地球智能论坛在北京召开，汇聚22个国家约150位政府、国际组织和专家代表，系统阐述了“全民地球智能”从愿景到行动的实践路径，以及人工智能时代地球观测对全球问题解决的决策支持，展示了中国算力网、城市大脑、人工智能赋能监测等前沿技术成果。莫干山地信实验室发布了行业首个准千亿级参数规模的多模态地理空间大模型“莫干·玄衍”，具备遥感视觉感知、时空查询分析、专业知识问答等六大核心能力，为多类时空应用场景提供智能化技术支持。中国测绘科学研究院印发《贯彻落实〈国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见>工作方案》，明确升级发展5项智能化测绘理论与技术、推出5项行业AI大模型以及10台套智能化软硬件装备，初步建成大地测量时空数据集、遥感影像数据集、地图数据集、测绘装备数据集等4类高质量数据集，打造自然资源调查监测与管理、地质灾害监测预警、国土空间数智化治理等5类赋能场景。（三）精准农业与粮食安全【高频考点·人地协调观】精准农业是人工智能赋能农业现代化、保障粮食安全的重要应用方向。AI技术通过融合多源遥感数据、气象数据、土壤数据和作物生长模型，实现了从宏观监测到微观管理的全面提升。卫星遥感与无人机遥感获取的多光谱、高光谱影像，经AI模型解译后可以精确识别作物种植面积、作物类型、生长状况和病虫害风险，为农业生产提供可视化决策支持。精准施肥与灌溉系统通过物联网传感器实时采集土壤湿度、养分含量等数据，AI模型结合气象预报确定最佳的灌溉时机和施肥方案，实现水分、肥料、农药的按需投入，显著提高资源利用效率、降低面源污染风险。产量预测方面，基于生长模型的AI系统能在收获前数周对区域作物产量做出较为准确的预测，为粮食收储调度和市场调控提供决策依据。江西省自然资源测绘与监测院组织“AI+遥感”技术交流培训，授课专家围绕多模态遥感数据融合和卫星遥感大模型在建筑物变化检测、农林开发活动监测、水稻种植范围提取、农作物长势产量预估、高光谱AI目标提取等方面的应用进行了详细介绍。考生应关注粮食安全、耕地保护与土地资源可持续利用等重大国家战略，理解人工智能技术为实现国家粮食安全提供“智慧方案”的技术路径和地理内涵。（四）智慧旅游与文化遗产保护AI技术在旅游行业的应用涵盖景区管理、游客体验、文化遗产监测等多个方面。智慧景区通过客流密度动态监测系统、人脸识别验票系统、智能导游导览系统等，提升了景区运营效率和游客体验。在文化遗产保护领域，AI与三维激光扫描、无人机倾斜摄影等技术相结合，能够实现对文化遗产的可视化记录和病害自动识别，为文物保护和修复提供科学依据。杭州市余杭区依托良渚文化和运河文化，发挥数字经济先发优势，通过“文化+科技”融合的模式，以数字文化产业为主导推动相关产业发展，2024年该区文化产业产值占杭州市一半以上。“文化+科技”模式正在成为区域产业结构升级的重要路径，学生应从“创新驱动发展”“产业结构优化”“区域协同发展”等角度加深对这一现象背后地理逻辑的认识。（五）环境监测与“双碳”战略【高频考点·区域认知】AI技术在环境监测领域展现出强大的赋能效应。海洋环境监测方面，项目团队国内首创“非光学活性”水质参数遥感反演技术，通过AI模型深度融合多源遥感数据与地面监测信息，让总氮、总磷等传统上“看不见”的污染物在遥感影像中清晰“显形”，实现了对浙江七大入海水系10米分辨率的大面积、高频率监测。针对沿海入海排口监管难题，项目国际首创基于水体光谱分类的排口排污遥感自动识别方法，通过构建包含14类水体光谱特征的AI模型，将异常识别效率提升百倍，实现4000多个排口的自动化智能监管。【跨学科链接】海洋碳汇监测领域，“机理约束的AI算法”在国际上首次将海湾碳汇监测空间分辨率从公里级提升至十米级，时间频率从季节监测推进到逐日监测，为我国实现“双碳”目标提供了重要的数据基础和科学工具。学生应能将“碳达峰”“碳中和”“海洋碳汇”“碳排放交易”等政策概念与AI技术应用建立联系，理解地理信息系统与AI协同如何服务于国家“双碳”战略的技术支撑体系。四、人工智能的产业空间与区域发展效应（一）数据中心区位与“东数西算”【难点析】数据中心（IDC）是人工智能算力的物理载体，其区位选择受到多种地理因素的制约。从能源供给来看，数据中心是高能耗行业，大型数据中心年耗电量可达数亿乃至数十亿千瓦时，对电力供应的稳定性和成本高度敏感。从气候条件来看，服务器运行产生大量热量需要持续高效的散热系统，严寒地区可利用自然冷源大幅降低制冷能耗，内蒙古、黑龙江等高纬度地区以及贵州山区等温凉区域具备明显的散热成本优势。从土地要素来看，数据中心占地面积大，对土地成本敏感，大城市近郊区地价昂贵制约了大规模数据中心布局。从通信网络来看，算力中心需要接入国家级骨干网络以保证数据传输的低时延，网络资源配置深刻影响着数据中心的空间格局。从政策导向来看，国家对数据中心的空间布局实施规划引导，推动了算力资源从需求密集但成本高昂的东部地区向资源富集、成本低廉的西部地区有序转移。【高频考点】“东数西算”工程是我国推动算力资源全国一体化布局的重大战略工程，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等地区规划建设国家算力枢纽节点，构建新型算力网络体系。该工程在地理学科中涉及多个知识点的综合考查：从区域资源禀赋角度，分析东部地区算力需求旺盛但土地能耗紧张，西部地区可再生能源丰富、气候凉爽、电价低廉，东西部资源差异明显；从区域协同发展角度，探讨“东数西算”如何通过算力资源的跨区域调配，实现东西部资源互补与协调发展，缩小区域数字鸿沟；从能源与生态角度，分析算力西迁将西部可再生能源就地消纳转化为算力服务输往东部，对优化全国能源消费格局和碳减排的积极意义；从产业带动角度，数据中心建设和运营上下游产业链带动西部地区的就业和经济增长，培育新兴产业生态。（二）人工智能产业集聚与区域创新格局【基础】人工智能产业是技术密集型、知识密集型、创新型产业，其空间集聚呈现出鲜明的区位指向。人工智能产业高度依赖高端人才供给，北京中关村、上海张江、深圳南山等科技资源富集区是人工智能企业的主要集聚地，形成以高校和科研院所为创新源头、以产业园区为成长载体的“环状创新生态系统”。风险投资活跃度是衡量区域创新创业活力的重要指标，北京、上海、深圳占据了全国人工智能领域融资的绝大部分份额，资本与产业空间的高度耦合进一步强化了区域间的“马太效应”。完善的上游产业链配套，包括芯片设计、电子元器件制造、通信设备生产等，是人工智能硬件创新的产业基础，而下游应用场景的丰富程度直接影响人工智能技术的商业化进展。各地政府争相出台人工智能产业扶持政策，通过财政补贴、税收优惠、人才引进等措施在区域间展开了激烈的竞争。习近平主席深刻指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”人工智能产业的空间集聚既是市场选择的结果，也是区域发展战略引导的产物，引导学生从“比较优势”“产业集聚与扩散”“创新驱动发展战略”等维度综合分析人工智能产业的区域分布规律，这不仅是知识的综合应用，更是对“创新是引领发展的第一动力”这一治国理政理念的地理映射。（三）人工智能对区域产业结构升级的推动作用人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动技术，正在深刻重塑中国区域产业结构。在东部沿海制造业发达地区，智能制造将传统的人工操作升级为机器人自动化、机器视觉检测和智能生产调度，推动传统制造业从劳动密集型向技术密集型转变、从价值链低端向中高端攀升。在农业地区，精准农业通过AI赋能实现从“大水大肥”的粗放经营向“按需投入”的精耕细作转型，同步实现增产增效和绿色环保的目标。在服务业领域，智能客服、智慧金融、在线教育等新业态蓬勃发展，催生出大量新型就业岗位和服务模式，加速第三产业迭代升级。人工智能产业链本身涵盖芯片设计、软件开发、系统集成、应用服务等多个细分环节，其发展带动我国高科技产业的整体腾飞，为东部发达地区和西部资源富集地区提供了差异化的发展路径和战略选择。学生应运用“产业结构升级”“产业转移”“创新驱动”“新质生产力”“高质量发展”等地理分析范式，从区域视角审视人工智能重塑国家经济地理的内在动力和战略价值。五、人工智能与人地关系【核心素养·人地协调观】人工智能在改善人类生活质量、提高经济运行效率的同时，也对人地关系提出了新的挑战。例如，庞大的算力需求带来巨大的电力消耗，大量数据中心依赖化石能源供电将加剧碳排放压力，形成算力扩张与能源消耗、碳减排目标之间的矛盾。算基芯片制造属于高精尖制造领域，其生产过程中消耗大量超纯水、特种气体和化学品，产生含重金属、有机物和强酸碱的废水，对局部水资源和水环境造成一定压力。算法深度嵌入社会治理，个人信息采集与人工智能大模型训练之间存在“数据所有权”与“使用权”的伦理冲突，数据孤岛与隐私安全成为关乎公民切身利益的重大课题。部分行业的“机器取代人”削弱了低技能劳动者的议价能力，人工智能导致的结构性失业风险不容忽视，技术替代引发的社会空间分异可能加剧区域差距和城乡鸿沟。算法推荐和信息茧房效应可能加剧认知偏见，破坏社会健康信息生态。以上种种问题，正是人地关系在现代技术社会中的深层矛盾的外显。【思维方法】辩证分析人工智能的“双刃剑”效应，是培养人地协调观的重要切入点。学生应当认识到：技术进步本身不是目的，在技术应用中坚持生态优先、绿色发展、科技向善、以人为本，实现经济效益与生态环境效益的有机统一、技术创新与社会公平正义的协调共进，才是人工智能服务人地和谐、推动可持续发展的终极方向。在备考答题时，考生应从能源压力、环境压力、社会公平压力、伦理风险、就业结构调整等角度，综合构建人工智能对人地关系影响的多元分析框架。六、人工智能赋能地理教学：AI赋能学习的新范式在教育系统推动教学数智化转型的大背景下，全国多地地理教师积极探索AI赋能地理教学的应用场景。例如，上海青浦区东湖中学执教的高二年级地理课程《智算“旋”机，AI解天象》，通过利用Deepseek、文心一言、风雨气温图等信息查询网站及各类运用AI自主制作的教学资源，激发学生的学习兴趣，促进课堂参与，进而实现知识迁移与生活应用。在备考复习中，学生可以巧妙借助AI工具完成诸多学习任务：利用AI检索并精粹最新学术文献和政策文件案例，减轻信息搜集负担；通过AI分析历年试题的命题规律和设问角度，把握热点考查方向；将AI作为“对话式”学习伙伴，针对某个地理问题与AI展开反复研讨，开阔思路；利用AI辅助生成地理图表说明和动画演示，助力空间思维的具象化；将AI作为文字润色工具，优化地理小论文的表达质量和语言规范性。【重要提示】尽管AI工具功能强大，学生在备考中必须清醒认识其局限性，杜绝以下不当使用行为：直接使用AI生成的试题和答案而不加审辨，忽略知识内化过程；在考场上使用AI工具获取答案（涉及考试作弊）；向AI提供个人隐私信息或学校敏感信息，存在数据泄露风险；将AI输出的地理信息不经核验直接用于正式作业或考试答题（AI可能产生事实性错误，即“AI幻觉”）。科学审慎、合理适度，方能将AI工具转化为提升复习效率和地理素养的有力杠杆。七、人工智能热点精析：三大命题维度【热点】结合最新政策和学术动态，以下三大维度是人工智能与地理交叉命题的高频来源。（一）维度一：算力支撑——“东数西算”“东数西算”通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部地区的算力需求有序引导到西部地区，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。从地理区位角度分析，西部地区土地成本低廉、风能太阳能等可再生能源丰富、可利用自然冷源大幅降低制冷能耗，为大规模数据中心建设提供了天然优势。从区域协调发展视角分析，“东数西算”促进了东西部在算力资源上的空间匹配，东部获取算力服务，西部获取算力经济带来的就业和收益，有效弥合了区域数字经济发展差距。从可持续发展视角分析，“东数西算”将西部充裕的可再生能源转化为算力再输送到全国，提升了清洁能源消纳水平，降低了东部高能耗数据中心的碳排放强度。【易混点】学生在分析“东数西算”时，容易混淆“算力”与“电力”的概念。“东数西算”的本质是算力（数据计算服务能力）的空间跨区域调度，而非电力本身的跨区域输送，前者是信息流驱动的新基建空间重组，后者是能源流驱动的基础设施体系建设。另外，“东数西算”并不意味数据必须全部西迁，不同业务对数据传输延迟的敏感性存在差异，实时性要求极高的业务仍需部署在东部核心节点。（二）维度二：算法应用——人地关系耦合系统的智能感知【跨学科链接】算法应用这个命题维度，着重考查学生运用人工智能中的地理信息技术（RS、GIS、GNSS等）开展自然环境和人文活动动态监测与模拟预测的能力。地质灾害监测方面，基于深度学习的滑坡、泥石流隐患区域识别和基于时序InSAR技术的地表形变监测，已成为防灾减灾的重要手段。生态系统监测方面，AI模型通过融合多源遥感大数据与地面调查数据，实现森林覆盖、湿地变化、生物多样性热点区域的快速提取和动态跟踪。农田监测方面，基于多光谱遥感影像的作物识别和长势评估技术日趋成熟，应用于农业粮食产量预测和病虫害早期预警。海洋环境方面，AI结合热红外和高光谱遥感实现赤潮、绿潮的自动识别与暴发位置判定；AI技术开创性地提升了海湾碳汇监测的时空分辨率，为海洋生态环境保护提供了前所未有的技术支撑。（三）维度三：场景落地——新质生产力与区域产业重构【核心素养·综合思维】场景落地维度聚焦人工智能在生产生活各领域的实际应用，以及由此引发的空间效应和区域产业重构。人工智能驱动新质生产力发展，助推产业向知识密集、绿色低碳的先进制造方向全面转型。考生应重点关注以下地理意义：人工智能助力农业生产从“看天吃饭”到“知天而作”，提高了农业生产效率和粮食安全保障水平，降低了农业面源污染风险。人工智能驱动制造业走向智能制造，推动传统工业基地焕发新生，催生了以算力成本和创新生态为区位导向的新型产业园区。人工智能赋能城市智慧治理，在解决城市病（交通拥堵、能源浪费、环境污染等）的同时，也引发了城市空间功能的再组织，未来的地理试题很可能选择“智慧城市试点”“自动驾驶示范区”“智能无人系统应用示范基地”等作为情境载体。八、典例精析与典型考题【解题策略】地理试卷中考查人工智能的试题，最核心的备考策略是“用地理思维解AI问题”。命题人最不希望看到的是考生大谈特谈技术原理和算法细节，而是希望透过技术表象，看到技术背后的地理逻辑。遇到任何AI相关的背景材料，首先问自己三个问题：这项技术或设施布局在什么位置、为什么选择这个位置？（空间定位—区位分析）；这项技术的推广对该地区的区域发展和自然环境产生了哪些积极影响和潜在风险？（效应分析—影响评价）；如果是你来优化或推广这项技术布局，你会提出哪些地理学层面的建议？（优化建议—地理对策）。对照这三个问题，任何情境材料都能找到地理分析的切入点。【典型例题1】“东数西算”工程中贵州枢纽节点建设材料一：贵州省年平均气温15℃左右，夏季平均气温不超过25℃。贵州水电装机容量超过2000万千瓦，风能、太阳能开发潜力巨大，年发电量位居全国前列。贵州获批建设全国首个国家大数据综合试验区，苹果、腾讯、华为等大型数据中心相继落户贵安新区。贵州贵安新区规划建设用地单价约为东部发达地区的五分之一。材料二：贵州贵安华为云上屯数据中心采用“湖水制冷+余热回收”的复合冷却技术，年均PUE值可低至1.12，大幅低于全国数据中心平均水平。（1）简述贵州贵安新区建设大型数据中心的有利区位条件。（2）从可持续发展的角度，说明“东数西算”将东部算力需求向中西部地区转移的地理意义。【参考答案与思路解析】回答第（1）问，应从自然条件和社会经济条件两个层面进行地理综合分析：从气候条件看，贵州地处云贵高原，气候温凉湿润，年平均气温低，夏季凉爽，有利于数据中心自然散热，可减少空调制冷能耗；从能源条件看，贵州水电资源丰富，另有风能、太阳能作为补充，电力供应充足且电价相对较低，符合数据中心高能耗产业对低成本能源的需求；从土地条件看，贵安新区土地资源丰富、地价低廉，可以满足数据中心占地广的建设需求；从政策条件看，贵州是国家大数据综合试验区，对大数据产业给予政策倾斜和资金扶持，良好的投资环境吸引了苹果、腾讯、华为等行业龙头企业提前布局；从地质安全角度看，贵州地质构造较稳定，不是地震多发区，为数据中心长期安全运维提供了天然保障。回答第（2）问，应从经济发展、资源环境、社会民生三个维度展开：有利于提高西部地区清洁能源消纳水平，将西部地区的可再生资源转化为算力经济价值；缓解东部地区能源资源和土地空间的承载压力及减排任务压力；促进东西部算力供需平衡，推动数据要素在全国范围内优化配置和高效流转；带动西部大数据产业链及其关联产业集群发展，增加就业岗位，促进西部地区经济结构优化升级；推动实现“双碳”目标，发挥自然冷却优势降低整体能耗水平；加快“数字中国”整体建设进程，为全国算力一体化调度机制积累实践经验。【典型例题2】AI遥感技术在自然资源保护中的应用“制图院将深度学习技术与遥感影像变化监测创新性结合，研发出一套自动变化监测技术方法。该方法实现了疑似问题线索的自动化识别和定位，再辅以人工复核确认，显著提升卫星影像变化监测效率，为问题的及时发现和处置提供了强有力的技术保障。”——摘编自《秦岭生态保护智能化实践报告》。（1）与传统人工解译相比，结合AI的智能化遥感监测技术有哪些突出优势？（2）以秦岭生态环境保护为例，说明AI遥感技术对于落实“绿水青山就是金山银山”的理念有何重要价值？【参考答案与思路解析】回答第（1）问，应从效率、准确性、时效性、全面性等角度作答：可实现大面积、大范围地物的同步快速检测，一张卫星影像可实现秒级处理，监测效率较人工判读实现指数级提升；深度学习的识别算法稳定性好，排除了人为经验的个体差异，提高识别准确性；可实现遥感影像的周期性自动巡检和多时相变化比对，确保监管的时效性和持续性，将事后发现变为动态预警；全方位覆盖广阔区域，克服了地面核查难以涉足的困难，不留下监管漏洞。回答第（2）问，应从生态保护、经济发展、监管方式转型、生态文明制度化的角度作答：秦岭是中国重要的中央水塔和生态屏障，AI智能识别可快速发现乱搭乱建、乱砍滥伐、乱采乱挖等生态破坏行为，提升监管的威慑力，守住国家生态安全和生物多样性保护的红线和底线；良好生态是乡村特色产业的立身之本，AI“智慧之眼”保障了秦岭周边绿色农产品和生态旅游的区域品牌不受侵害，确保绿水青山转化为金山银山的路径畅通；将传统人工“巡查式”环境监管提升为全时段、全天候的智慧监管，减少了对人力的大量依赖，推动我国环境监管理念和治理能力迈向现代化；避免对生态敏感区频繁性人为检查的干扰，既降低了政府行政检查成本，又有效保护了生态系统原真性，实现人与自然和谐共生。【典型例题3】人工智能赋能产业升级与区域发展“深圳市某科技龙头依托‘AI大模型+跨境数据合规’技术优势，为珠三角地区传统制造企业提供‘生产全流程数字孪生+绿色供应链溯源’改造服务。”（1）简析珠三角地区传统制造业推进智能化改造的动力因素。（2）结合材料，论述AI技术赋能传统制造业对区域工业结构转型和可持续发展的重要意义。【参考答案与思路解析】第（1）问应从劳动力和成本结构、市场竞争压力、产业政策引导等方面作答：珠三角传统制造业面临劳动力成本持续上涨和“人口红利”消退的结构性压力，倒逼企业减少对简单体力劳动的依赖，通过智能制造提高生产的自动化水平；全球市场竞争格局对制造业提出了更快迭代、更高质量、更低不良率的要求，单纯依靠加班加点已难以维持竞争力，AI赋能可实现精益生产和柔性制造；无论是国家“制造强国”战略还是粤港澳大湾区的产业规划，都对企业数字化转型给予了明确引导和扶持。第（2）问应从产业结构升级和可持续发展层面作答：推动传统制造业从劳动密集型、高能耗高污染型向技术密集型、清洁型、高附加值方向转型升级，推动珠三角地区工业发展模式重塑和产业结构质变；利用数字孪生技术在虚拟世界模拟运行结果，减少实体资源的无效消耗和浪费，绿色供应链溯源可保障产品全生命周期绿色低碳，显著降低废物排放和碳排放强度。AI赋能将倒逼企业加大研发投入和内部人才培养，构筑以知识和创新为驱动的新型企业核心竞争力，在贸易不确定性时代提升区域制造业抵御外部风险的韧性。九、备考策略与学法指导【思维方法】地理高考中对AI与大数据的考查，始终牢牢扣住地理学科本质，不考查计算机工程层面的算法细节和技术原理，而是聚焦于地理学最经典的核心概念和分析框架：区位选择、产业布局、区域协同、人地关系、可持续发展。备考时切勿将大量精力耗费在追逐AI技术新闻和技术术语上，而应将关注点锁定在技术现象背后的“为什么”——为什么数据中心建在这里而不建在那里？人工智能为农业、工业、城市带来了哪些影响？要实现技术向善、科技赋能，应该在空间规划、资源调度、社会治理上采取哪些调整和优化措施？这些才是命题人真正期待考生回答的问题。【备考建议】建议从以下方向扎实开展复习：一是回归地理教材本位，将人工智能的应用案例与教材中的地理基本原理建立系统关联，把“技术”还原为“地理模型”和“区位分析”的训练题。培养深度阅读情境材料的强大能力，在二轮复习中以新闻中的人工智能社会热点作为素材，反复操练“信息提取—逻辑关联—专业表达”的完整解题流程。注意日常的地理时事积累，从自然资源调查、遥感监测、国土空间规划、数字城市等专业视角，建立“人工智能+地理”