GeoGPT是由浙江省之江实验室研发的行业专用生成式AI大语言模型，已于2024年12月18日完成生成式AI服务备案，备案编号为ZheJiang-GeoGPT-202410250013，是国内面向地球科学领域落地的首批垂直领域大语言模型之一。近年来，通用大语言模型在自然语言理解与生成领域实现了技术突破，但通用模型存在垂直领域专业知识储备不足、领域逻辑推理能力薄弱、无法适配地学领域多源异构数据处理需求等痛点，GeoGPT正是为破解地学领域科研与产业数字化转型痛点打造的专属大模型，填补了国内地学专用大模型的产品空白。

GeoGPT的核心功能覆盖了地学领域从知识问答到辅助科研生产的全链路需求。首先，它支持专业地学知识的精准问答，能够针对地质学、地理学、气象学、海洋科学、自然资源管理等细分领域的专业问题输出逻辑严谨、符合学术规范的回答，可替代传统地学知识库实现精准知识检索与解读；其次，它具备地学数据解析与报告生成能力，能够对野外考察记录、遥感影像标注、地质钻探数据、气象监测序列等多源地学数据进行结构化处理，自动生成符合行业规范的考察报告、分析简报与成果总结；此外，GeoGPT还支持地学研究的辅助推理，能够根据给定的地质构造线索、环境变化数据推导区域演化过程，为科研假设的提出提供参考。

在技术特点层面，GeoGPT基于之江实验室通用大模型底座，通过10亿级规模的专业地學语料训练完成领域适配，涵盖了中英文地学经典著作、核心期刊论文、行业标准规范、历史科考档案等多类型专业资源，解决了通用模型地学专业知识覆盖率低、 hallucination（幻觉）问题突出的缺陷；针对地学领域多模态数据处理需求，GeoGPT原生支持文本、矢量地理数据、遥感影像、监测时序数据的跨模态理解，能够实现文本描述与地理空间信息的相互转换；同时，模型适配了国产地理信息处理工具栈，可直接对接主流国产GIS平台，不需要复杂的二次开发即可完成业务嵌入，降低了行业用户的使用门槛。

当前，GeoGPT已经在多个地学相关场景实现落地应用。在自然资源勘查领域，它可以帮助地质工作者快速整理区域地质资料，辅助成矿规律分析，缩短勘查项目的前期资料梳理周期；在生态环境治理领域，它能够对接生态监测网络数据，辅助分析区域生态变化趋势，为生态修复方案编制提供参考；在防灾减灾领域，它可以基于历史地质灾害案例数据，辅助对灾害隐患点的风险等级进行初步研判，支撑基层防灾工作开展；在科研教育领域，它可以作为地学专业师生的学习助手，帮助初学者快速梳理专业知识体系，辅助科研人员快速完成领域文献综述梳理，提升科研效率。作为浙江省孕育的本土专业大模型，GeoGPT也为浙江省自然资源普查、海洋经济发展、地质灾害防控等地方核心需求提供了AI支撑，助力地学领域的数字化转型与创新发展。