信息来源： 人大江南 中国人民大学苏州校区 发布日期：2026年6月17日

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编者按：《人工智能与智慧治理前沿》是由中国人民大学智慧治理战略研究院主办的专刊，以“洞见前沿、引领创新”为核心理念，深耕人工智能与智慧治理交叉学科研究，致力于推动该领域的前沿探索与系统构建。本刊聚焦全球政策动向、技术演进脉络及典型场景创新，依托专业团队在海量信息整合基础上展开原创性深度解析，不仅敏锐追踪国际前沿趋势与国内实践热点，更深入挖掘案例背后的理论逻辑与治理机制。我们秉持推动“产学研用”深度融合的办刊使命，旨在构建一个汇聚思想、激发创新的学术交流平台，为政策制定贡献科学依据，为学术研究输送前沿观点，为产业发展提供实践洞见。

本期专刊聚焦“自然资源智慧治理”这一前沿议题，围绕政策观察、学界观点、国际前沿、中国实践、行业供给等维度，系统呈现数字技术如何从“看见问题”走向“处置问题”，推动治理从经验驱动转向数据驱动、从分散管理转向协同联动。作为超大规模国土空间治理能力提升的重要路径，自然资源智慧治理正以数据为关键要素，以“一张网、一张图、一平台”为基础设施，将智能技术融入调查监测、规划管制、监管执法和评估决策全过程。

本期专刊通过梳理国家自然资源治理数智化转型的政策脉络，揭示从宏观战略到行业现状、总体布局再到地区实践的转型逻辑；解读前沿学术文献，探讨技术转化为治理能力的组织条件与制度约束；借鉴新加坡、美国、澳大利亚、日本及欧盟等在城市水务、生态系统保护、关键矿产勘查、海洋空间管理等领域的国际经验；聚焦我国耕地保护、生态资源监管、水资源治理和基层执法四类场景，观察数字技术如何进入核查、派单、整改、调度与协同处置等闭环环节；分析行业供给在智能解译、低空巡查、执法协同、辅助研判等环节的产品形态与供需缺口；并以DeepAgent通用推理智能体、纪检监察大模型助手等案例，展示中国人民大学在智能体技术与垂直领域智能应用中的前沿探索。

总体来看，自然资源智慧治理的核心不在于技术叠加，而在于治理流程的重组与治理能力的沉淀。未来需在数据贯通、平台连接和场景牵引的基础上，统筹数据安全、基层承接与跨部门协同，推动构建更具韧性、更可检验的自然资源治理新格局。

Part. 01

政策观察

编者按：自然资源治理数智化转型，本质上是治理方式的一次重组。它既需要数字技术进入调查监测、规划管制、监管执法和评估决策等具体流程，也需要政策体系提供方向、规则和实施路径。在数字中国建设、美丽中国建设和“人工智能+”行动共同推进下，现行政策体系正在推动自然资源治理从“经验判断、事后处置、分散监管”，转向“数据驱动、事前预警、协同治理”。本栏目梳理2017年以来国家与行业层面的政策脉络，以《自然资源数字化治理能力提升总体方案》为核心文本，解析这场转型从宏观战略到行业现状，再到总体布局，并落地为地区实践的政策逻辑。

Part. 02

学界观点

编者按：在已有政策提出方向之后，仍需回答一个基础问题：数字技术怎样才能真正转化为治理能力？本栏目选取六篇代表性文献，围绕保护优先序、动态监测、遥感执法、监管资源配置、基层执行负担和被治理对象行为变化等议题展开。相关研究共同表明，智慧治理的成效，取决于技术能否被组织吸收、被基层承接、被治理对象回应。文后另列更偏技术性的延伸文献，供读者继续了解相关研究进展。

Part. 03

国际前沿

编者按：在全球范围内，数字技术正在改变自然资源管理的基本方式。不同国家依托自身资源禀赋、产业结构和风险暴露，在城市水务、生态系统保护、关键矿产勘查、海洋空间管理以及跨领域数据支撑等方面形成各具特色的应用路径。本栏目选取新加坡、美国、澳大利亚、日本和欧盟等典型案例，重在梳理数字技术赋能自然资源管理的国际前沿进展，为理解全球自然资源智慧治理转型提供参照。

Part. 04

中国实践

编者按：与国际前沿更多呈现不同国家在资源类型和技术场景上的探索相比，中国实践更突出超大规模国土空间治理中的底线管控、生态安全、流域调度和基层执行。近年各地实践表明，数字技术在耕地保护、生态资源监管、水资源治理和基层执法等重点场景中，正从“看见问题”逐步走向“处置问题”，即从监测识别延伸到核查、派单、整改、调度和协同处置等环节。本栏目围绕这四类场景，观察数字技术如何从监测识别延伸到核查处置，以此理解自然资源智慧治理的中国路径。

Part. 05

行业供给

编者按：自然资源智慧治理能否落地，也取决于行业供给能否支撑真实业务流程。当前供给端正在从分散的信息化工具，转向覆盖监测识别、巡查取证、执法处置和辅助研判的综合能力体系。面对不同场景的治理任务，关键要看企业、平台和产品能否进入“发现问题、核实问题、处置问题、研判问题”的业务链条：能否更快识别异常，能否支撑现场取证，能否推动派单整改，能否为审查研判提供依据。本栏目梳理当前行业供给正在形成的核心能力和产品形态，讨论其面临的供需缺口，并展望未来的突破方向。

Part. 06

人大智慧

编者按：本栏目选取中国人民大学在智能体技术与垂直领域智能应用方面的两项代表性探索，分别聚焦通用推理智能体与纪检监察智能辅助场景。两个案例虽应用领域不同，但都体现出一个共同趋势：人工智能系统正在从“被动问答工具”转向能够理解任务、调用知识、组织流程并辅助决策的“研究型、业务型伙伴”。相关探索既展示了人大在大模型、智能体、检索增强生成等关键技术方面的创新能力，也体现了人工智能与治理实践、专业知识体系深度融合的应用潜力。