人工智能技术不包括地理信息技术的。人工智能的技术包括的技术有：1、机器学习。2、知识图谱。3、自然语言处理。4、机器翻译。5、语义理解。6、问答系统六种技术。
在城东等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供网站建设、网站制作 网站设计制作定制网站设计,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,营销型网站,成都外贸网站建设公司,城东网站建设费用合理。
而地理信息技术有：1、地理信息系统（GIS）：操作对象是空间数据。2、遥感（RS）：利用遥感器从空中来探测地面物体性质。3、全球定位系统（GPS）：一种结合卫星及通讯发展的技术。
两种技术结合，会使双方得到更好的发展与使用。
GIS为各种涉及空间数据分析的学科提供了新的技术方法，而每个相关学科都提供了一些构成GIS的技术与方法。
首先，地图是记录地球表面信息的一种形式，从历史发展来看，GIS脱胎于地图，而计算机制图技术更是为地图特征的数字表示、操作和显示提供了成套方法，为GIS的图形输出设计等提供了理论支持。同时，地图还是目前GIS的基础数据源，但地图强调的是数据分析、符号化与显示，地理信息系统更注重空间分析。
其次，数据库也是GIS的技术基础之一。数据库管理系统主要用于存储、管理和查询各类数据，并尽可能具备一些简单的统计分析功能，这是现代地理信息系统不可缺少的重要组成部分。
第三，遥感作为空间数据的采集手段，成为GIS的重要信息源与数据更新途径。遥感（RS）图像处理系统包含复杂的解析函数，并有许多方法用于信息的增强与分类；大地测量为GIS提供了精确定位的控制信息，尤其是全球定位系统（GPS），可快速、廉价地获取地表特征的数字位置信息；航空拍摄及其精确测量方法的应用使得摄影测量成为GIS主要的地形数据来源。总之，遥感是GIS的重要数据源与更新手段。
第四，计算机科学的发展对GIS起着关键性的影响。按照国际通行的定义，GIS软件的开发和使用基本属于计算机应用理论与方法在加入空间位置要素后的自然延伸，始于计算机出现不久，在最近10～15年，计算机不仅在容量与速度方面都有了质的飞跃，而且随着多媒体、网络、数据库、软件工程、电子技术等的飞速发展，GIS的发展也在突飞猛进（黄杏元，2004a，2004b，2004c）。几乎每一次计算机技术的重要进展都带动地理信息系统技术的重大进步，如空间数据的管理、网络GIS、三维GIS等技术，每一步的重要发展都与计算机信息技术的进展有关。计算机辅助设计提供了数据输入、显示与表达的软件与方法；计算机图形学是现代地理信息系统的基础之一，它提供了图形处理、显示的软硬件及其技术方法；网络的普及使地理信息系统已成为许多机构必备的工作系统，尤其是政府决策部门在一定程度上由于受地理信息系统影响而改变了现有机构的运行方式、设置与工作计划等；人工智能的发展也给地理信息系统的技术进步带来了积极的影响（周成虎，1995）。
简而言之，地理信息系统就是能够输入、存储、管理并处理分析地理空间数据的计算机系统。它随计算机技术发展应运而生，是信息系统技术发展到高级阶段的产物。
现阶段地理信息行业的人工智能化体现在以下几个方面：
1、迎来新机遇，构建智慧城市“大脑”
随着市场需求的激增，以及空间大数据、物联网、人工智能、数字孪生、高性能计算、5G等IT新技术的飞速发展，GIS（地理信息系统）将迎来新的黄金发展期。尤其在智慧城市的建设中，GIS将作为“大脑”而存在，为城市信息化奠定技术基础。构建在云计算、大数据、人工智能、高性能计算基础上的多维动态新一代GIS，将在智慧城市、智慧产业，以及地理控制方面，发挥越来越重要的作用。
2、地图导航与计算机视觉的结合
视觉类人工智能技术的应用，让原本需要大量人工处理的内业工作，转变为由机器自动化、规模化的生产地图数据。16年百度世界大会上，百度地图事业部总经理李东旻提到，在团队内部地图数据自动化生产率已经达到了80%。
3、地图导航与人机交互技术的结合
地图导航与人机交互技术的结合，其用途一方面是面向驾驶场景帮助用户解放双手专注驾驶，提高安全性；另一方面，人机交互效率的提升，也有效降低操作的门槛，用言语表达的方式直诉需求。其最大帮助，莫过于让依靠移动端导航的司机、骑行用户完全解放双手并通过语音交流来使用各种地图上的功能，从而让注意力更集中于驾驶或骑行本身⌄保障出行过程的安全。
4、从时空地理信息大数据中利用人工智能挖掘价值
以地图为载体的大数据已经作为重要的资产，通过对其中的数据的挖掘、甄别、提取，可以为公众出行效率的提升，提供更为精准的出行决策或建议。通过对大数据的充分挖掘和利用，可以让导航平台承载一颗更聪明的出行规划“大脑”。高德地图、腾讯地图，以及百度地图等图商，其实都善于将地图导航软件中由用户贡献的脱敏大数据“数”尽其用。
快速、高效、可靠、易于管理的蓝海大脑液冷工作站具备出色的静音效果和完美的温控系统。在满负载环境下，噪音控制在 35 分贝左右。借助英伟达 NVIDIA 、英特尔Intel、AMD GPU显卡可加快神经网络的训练和推理速度，更快地创作精准的光照渲染效果，提供高速视频和图像处理能力，加速AI并带来更流畅的交互体验。
型号 蓝海大脑人工智能服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm15000rpm,600GB,1.2TGB,1.8TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306
声卡：7.1通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB3.2 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等
1人工智能和GIS是两个不同的field，但是gis可以用人工智能的很多东西。
2传统的GIS通过对地理数据的处理、分析和模拟，能够解决复杂地理问题中确定性的问题。但是无法解决地学中的非线性、不确定性和模糊性的问题。仅靠传统的G1S方法处理复杂地理空间问题，具有很大的局限性。
3人工智能与GIS结合起来，会大大提高目前GIS空间分析的能力。
