人工智能GIS（AI GIS）技术是当前重要的研究方向。是指将AI技术与各种GIS功能进行有机结合，包括融合AI技术的空间数据处理和分析算法（即GeoAI）以及AI与GIS的相互赋能的一系列技术的总称。AI GIS近年来逐渐成为地学科研与应用的主要热点。
以GIS、遥感和卫星定位技术为基础的地理空间可视化、分析、决策、设计与控制的现代地理智慧，是GIS区别于其他信息技术的最为独特的价值，包括地理可视化、地理决策、地理设计、地理控制4个层次。随着人工智能技术的引入将会迎来新一轮技术的革新，创造更大的价值。
AI GIS技术由3部分组成:：
GeoAI：是融合AI的空间数据处理与分析算法，是AI和GIS充分融合的产物。
AI赋能GIS（AI for GIS）：是利用AI能力提升GIS软件的功能和用户体验。
GIS赋能AI（GIS for AI）：是GIS利用其可视化和分析技术，对AI输出结果进行空间可视化和进一步的空间分析。
机器学习是人工智能的核心，而深度学习是核心中的热点研究方向。
而空间深度学习能从地理空间数据中直接识别时间与空间特征，并自动高效地构建复杂特征，使数据驱动的地球科学研究成为趋势。
AI赋能GIS是指利用AI技术提升GIS软件的智能化水平，包括AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互等多个方面。
为了对AI GIS的3个方面进行有力支撑，可以自底向上构建4层结构，形成较为完整的AI GIS技术体系。最底层为数据层，之上为领域库，在框架层中可以通过合理抽象和封装兼容多种AI框架，最上面的功能层即具体介绍的AI GIS三个方面。
为了服务于多种GIS应用场景，AI技术需要与组件GIS、桌面端 GIS、服务器GIS等在内的多种形态的GIS软件进行深度融合，共同构建AI GIS产品体系。
人工智能GIS展望
利用AI GIS完善发展新一代GIS技术体系是解决当前GIS系统智能化问题的有效方法，AI GIS初步实现了遥感图像、视频等地理信息的计算机视觉提取，以及语音识别，自然语言处理等AI技术的引入赋能。但目前AI GIS还属于弱人工智能（Narrow AI）阶段，离通用AI（AGI）阶段还较为遥远，因此以通用AI为代表的技术也是AI GIS未来发展的重要方向。《地理信息科学学报》