谷歌Earth AI革新：地球级智能体实现复杂地理空间推理与决策

【前沿动态】地球尺度智能体正式登场！谷歌融合十余年全球建模技术积淀与Gemini卓越推理能力，倾力打造新一代Earth AI系统。

在地理人工智能领域，谷歌再次引领风潮！

该公司首次实现了行星尺度的复杂地理空间推演，将地球转化为一个高度“可计算与可解析”的智能对象。

依托数十年在世界模型构建领域的深厚积累，并结合Gemini系列模型的先进认知能力，谷歌对其Earth AI进行了里程碑式升级——

从生态环境动态监控到重大灾害应急响应，各类地理空间应用场景均被纳入其智能处理范畴。

谷歌地球AI（Google Earth AI）是一个集成了多类地理空间AI模型与数据资源的综合平台，其中包含由Gemini驱动的高阶空间推理模型，能够自动联接与调度不同的地球AI子系统——例如天气预报模型、人口分布图谱与卫星影像分析模块——从而精准回应各类跨域复杂查询。

此前，谷歌已在Gemini API中整合了其地图服务工具。

谷歌地球能力飞跃， Gemini不止于智能导航

单一人工智能模型的能力日益精进，但现实世界的复杂挑战往往需要融合多学科、跨领域的知识与数据。

台风预计在何处登陆？哪些社区的抗灾能力最为薄弱？应当采取何种防风减灾措施？

解答这类综合性问题，需要对卫星影像、人口统计数据、环境参数等进行统筹处理与协同推理。

今年，谷歌推出的地球AI正是为此目标而生。

而此次升级，通过结合强大的基础模型与Gemini赋能的智能体空间推理能力，谷歌首次实现了对“地球尺度”复杂现实问题的系统性推演与决策支持。

基于持续更新的真实世界数据流，基础模型提供了对地球系统多层次、深维度的认知理解。

而智能体则扮演着全局智慧调度者的角色：它将复杂问题拆解为多步骤执行方案，通过灵活调用各类基础模型、查询海量地理数据库、运用专业空间分析工具来逐步实施计划，最终融合各阶段成果形成完整、可靠的解决方案。

近期，谷歌重磅发布了Earth AI系列创新成果：

• 推出新一代遥感影像与人口动力学基础模型，并同步公开技术细节与综合评估报告
• 提出并实现了创新型空间推理智能体框架

研究显示，借助先进的地理空间推理技术，分析人员不仅能预测风暴路径，更能一次性精准识别出最脆弱的社区群体与面临高风险的关键基础设施。

例如，国际非营利组织GiveDirectly通过融合洪水淹没数据与高精度人口密度信息，成功定位亟需援助的受灾人群，极大提升了人道主义救援效率。

谷歌表示，自去年开始测试的集成对话功能，已能帮助用户从卫星影像中智能识别特定目标与规律。用户仅需输入如“查找藻华区域”的指令，即可驱使谷歌地球自动监控饮用水源地状况。

这项研究的激动人心之处，在于其推动的一系列关键AI落地应用：

波士顿儿童医院开展的精准社区健康干预项目，

GiveDirectly在灾害中快速定位最需援助群体的实践，

世界卫生组织非洲区利用模型预测霍乱暴发风险区的行动，

空中客车公司通过检测植被侵占输电线路情况帮助客户预防停电，

以及芝加哥大学运用气象模型预测印度季风季来临时间，并与印度农业与农民福利部合作，向3800万农民发送精准农业预报。

谷歌自身也开发了实用的AI应急功能——

在2025年加州山火事件期间，谷歌向洛杉矶地区逾1500万居民推送了实时危机警报，并在其地图服务中动态显示可用避难所的位置。

这些成果的背后，是谷歌在地理空间AI领域长期而深厚的积累——其模型已广泛应用于洪水与山火预警，并覆盖气旋追踪、空气质量监测等多个重要场景。

谷歌实现地球尺度推理的里程碑突破

在最新发布的技术论文中，谷歌首次详细披露了“遥感基础模型”与“人口动力学基础模型”的架构与性能，并展示了地理空间推理智能体的强大协同能力：

🌍 智能地理推理：基于Gemini的智能体，能够协调调度多维度Earth AI模型，解答复杂的跨模态、跨领域问题。

🌍 深度洞察升级：集成Earth AI模型与Gemini功能的谷歌地球平台，支持用户通过自然语言在卫星影像中进行智能目标检索与分析。

🌍 云端开放接入：通过Google Cloud平台，向可信的早期测试者直接开放Earth AI核心模型（包括影像、人口、环境模型）的接入能力。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.18318

Earth AI系统构建于多源、多模态的地理空间数据与强大工具集之上（下图左侧）。

随后，影像、人口与环境三大垂直领域的专用子智能体与模型对这些数据进行处理（下图中部）。

最终由Earth AI地理空间推理智能体（下图右侧）进行全局整合与策略调度，从而实现全方位、深层次的地理空间分析与洞察生成。

三大核心基础模型：影像、人口与环境

遥感基础模型显著简化并增强了三大核心分析能力，极大加速了卫星影像的自动化处理流程。

首先，通过合成标注与网络爬取数据，构成了模型训练的核心数据集。

训练完成的视觉语言模型与开放词汇检测模型，可直接应用于图像分类、目标检测与跨模态检索任务；通过对视觉Transformer编码器进行微调，则可进一步提升特定下游任务的表现。

遥感基础模型的训练与应用流程图，核心组件包括视觉语言模型、开放词汇对象检测模型以及预训练的ViT编码器。

用户可使用自然语言提出查询，即可获得快速精准的响应，例如“识别出暴雨后卫星图像中被洪水淹没的道路区域”。

基于海量高分辨率航拍影像与对应文本描述进行联合训练后，该模型在多项公开地球观测基准测试中取得了突破性性能——

基于文本的图像检索任务平均精度提升超过16%，而针对未见类别物体的零样本检测精度，更是达到了传统基准线的两倍以上。

为了深入理解人类活动与地理环境之间复杂的动态交互关系，研究涵盖了“移动性AI”与“人口动力学基础模型”等多个领域。

在此次研究中，人口动力学基础模型引入了两项关键创新：

1、覆盖全球17个国家的统一区域嵌入表示；

2、支持按月更新的人类活动动态嵌入向量。

这些新特性对于时间敏感型预测任务尤为重要，因为它们能更精准地捕捉人类社会行为的周期性变化与趋势。

模型训练分为两个阶段——

第一阶段为离线预训练：通过整合多元地理空间数据（如地图要素、网络搜索趋势、人流活跃度及环境条件），生成紧凑而富有语义的区域嵌入表征。

第二阶段则利用预训练好的嵌入表示，针对具体的下游任务进行动态微调，实现诸如局部统计数据的空间插值、外推、超分辨率重建及趋势预测等多种功能。

人口动力学基础模型的双阶段训练框架示意图。

谷歌在内部使用17个国家的数据对“人口动力学基础模型”进行了评估，结果显示：在预测人口密度、树木覆盖率、夜间灯光强度和海拔高度这四项关键指标时，模型在各国的R²评分（取值范围0-1，数值越高表示拟合度越好）均表现优异。

谷歌基于美国邮政编码，可视化展示了人口动力学基础嵌入向量在不同维度上的相似度分布。不同维度所呈现的模式，清晰地反映了美国人口结构与特征的多样性。

独立第三方研究也验证了该模型的强大性能。

例如，牛津大学的研究人员在预测巴西登革热传播趋势时，引入了该模型提供的嵌入表示，显著提升了长期预测的准确性——将12个月预测周期的 R² 值（衡量模型对实际发病率解释程度的指标）从0.456提升至0.656。

此前，谷歌已在中期天气预报、季风爆发预测、空气质量监测及河流洪水预警等领域实现了技术突破。

近期，更将环境模型的能力升级至支持全球范围的降水临近预报，并将重大河流洪水预警的覆盖范围扩展至全球20亿人口。

地理空间推理智能体：释放地球数据潜能

解决现实世界中的复杂问题，往往需要融合多种专业模型的洞察与结论。

地理空间AI的未来，不在于孤立运行的单一模型，而在于由高级AI智能体协调的、高度集成化的多模态生态系统。

谷歌全新推出的、由Gemini驱动的地理空间推理智能体，便能够智能地协调调度这些Earth AI中的多样化能力。

研究证实：通过多模型融合与协同推理，预测与决策能力得到显著增强。

Earth AI的终极目标是协助用户解答那些需要跨模型、跨数据源进行多维推理的复杂现实问题。

此类查询可按其复杂程度分为三个层级：

1. 描述与检索型查询：进行事实查找，例如“2020年8月，纽约市的最高气温记录是多少？”
2. 分析与关联型查询：揭示不同数据源之间的模式关联，例如“卡特里娜飓风登陆时，路易斯安那州有多少家医院位于遭受严重风暴潮影响的区域？”
3. 预测或推断型查询：进行未来信息预测，例如“到今年11月，印度哪些城市的脆弱人口将面临最高的洪水冲击风险？”

为了系统性解决这三大类复杂查询，谷歌专门设计了“地理空间推理智能体”。

为了迭代优化响应结果，智能体持续执行“思考与规划→数据操作/模型推理/训练→反思与修正”的循环，直至生成基于可靠证据链的最终答案。

地理空间推理智能体的运行框架示意图。

例如，当用户需要识别受特定风暴威胁的脆弱人群时，智能体通过以下透明化的推理步骤实现精准分析：

1. 环境风险建模：调用环境模型，精准划定受飓风级风力威胁的地理区域范围。
2. 人口密度分析：查询Data Commons人口统计数据库，识别预测登陆区域内的高人口密度县市。
3. 行政边界匹配：从BigQuery公共数据集中获取目标县市的官方行政边界数据。
4. 空间叠加计算：对风力影响区域与行政边界进行几何空间交集运算。
5. 脆弱区域定位：基于人口动态基础模型与县级统计数据实时训练机器学习模型，精准定位社会经济最脆弱的邮政编码区域。
6. 关键设施识别：运用遥感基础模型的目标检测能力，在最脆弱区域的卫星影像中，自动识别医院、避难所等关键基础设施的位置。

这种分层式、模块化的推理机制将原始地理数据转化为可用于灾害应急管理的决策知识，充分体现了多模态AI在公共安全与应急响应领域的突破性应用价值。

为评估智能体性能，谷歌开发了两种创新评估方法：基于公开数据构建的、包含可验证真实答案的问答基准测试，以及面向复杂预测场景的危机响应案例研究。

Earth AI智能体将天气预测模型、人口动态数据与地理空间分析工具有机结合，实现了灾害风险的自动化识别与可视化推理。

在标准问答基准测试中，地理空间推理智能体取得了0.82的综合准确率，显著优于Gemini 2.5 Pro（0.50）和Gemini 2.5 Flash（0.39）等基线智能体。

这一结果有力地印证了为智能体配备专业地理空间模型与工具链对于处理此类复杂查询的至关重要性。

创新探索永无止境

过去两周内，从基因组学解码到量子计算演进，乃至地理空间认知前沿，谷歌研究院取得了一系列令人瞩目的新成果。

这些突破完美印证了谷歌研究负责人Yossi Matias所倡导的“魔法循环”研究范式：通过前沿基础研究应对全球性挑战与机遇，并直接将其转化为可落地的现实应用方案。

这些方案不仅惠及全球数亿民众，更不断揭示出值得深入探索的新科学问题。

科学研究是人类改善日常生活、应对社会挑战、把握时代机遇的核心驱动力，这也意味着科研与创新的征程永无终点。

在更强大的模型与更智能的工具驱动下，这一“魔法循环”正在加速运转，产生跨越学科领域的连锁创新反应。

参考资料： 

https://blog.google/technology/research/new-updates-and-more-access-to-google-earth-ai/ 

https://research.google/blog/google-earth-ai-unlocking-geospatial-insights-with-foundation-models-and-cross-modal-reasoning/ 

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7387289443260436480/ 

https://arxiv.org/abs/2510.18318%20https://ai.google/earth-ai