城脉星图——产业空间智能决策系统

城脉星图——产业空间智能决策系统 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 一、一句话 《城市天际线》搬进现实：一张真实地图，一个会进化的AI，谁都能在上面规划、招商、择地。 二、我们要解决什么问题 地方政府/咨询公司/企业选址产业用地招商长期依赖“人肉研判”——手动叠加几十层空间图层，耗时数天才能给出城市某处的产业适配建议，外资投资选址同样盲人摸象。产业用地咨询一直存在一条巨大的服务断层： · 政府端：掌握规划数据和政策，但人力有限，每年只能服务少数重大招商项目，大量的中小用地需求无力响应。 · 权属方（村集体/开发区/城投/大型私企）：手里有地，想招商却不知道自己的地块"到底适合干什么"，没有低成本的自我诊断工具。 · 大型企业：养得起咨询团队，选址有保障。 · 中小企业：养不起团队也雇不起咨询公司，选址全凭老板开车转一圈 + "感觉还行"。 · 个体户：连"该去问谁"都不知道。 “坑”查不到、政策对不齐、产业链距离算不清，一旦落错就是大量沉没的时间与金钱成本。 这就是空白：政府有数据但服务不过来，市场有海量需求但买不起服务。本项目恰好能填这个缝——把原来只服务大企业的研判能力，以近乎零边际成本铺给每一个人/组织。 三、我们做了什么 一个会自进化的产业用地智能评估Agent。用户在真实地图上框选任意地块，说出你的需求，AI即时输出三层决策： · 能落 —— 土地合规性（生态红线、耕地保护、用地性质） · 应落 —— 经济效益评估（地价、交通、产业链匹配） · 需落 —— 政策导向与市场需求匹配 在本demo中，底层对接我国东南某县市的20万个渔网单元、80+各领域字段指标，覆盖现状土地利用、经济、生态、交通、公共服务等多维度数据——构建空间语义智能。 四、自进化怎么做的 接入EvoMap A2A协议，每次评估结果自动沉淀为Gene（策略）和Capsule（经验证据），Agent能从自己和用户的历史评估中持续学习，越用越准。 五、创新点 · 首次将真实的空间数据与AI评估Agent实时打通 · "能落-应落-需落"三层决策框架，用户视角的产品叙事 · EvoMap自进化闭环：评估即贡献，经验可遗传 六、演示 ▸ GitHub：github.com/HirezmingD/Urban_Industry_Assistant ▸ 在线Demo：http://124.222.191.117:8000/static/index.html