政大不動產研究中心楊松齡主任（右）致贈感謝狀予林峰田特聘教授（左）
近年來，人工智慧（AI）技術迅速發展，不僅在學術界引起關注，產業界與政府部門也積極引入AI，以確保在快速變遷的科技環境中不被淘汰。為了讓學生更了解AI在不動產領域的應用，政大不動產研究中心與社科院地政學系於2025年3月7日聯合舉辦「AI在不動產的應用」校園講座，特別邀請國立成功大學規劃與設計學院前院長林峰田特聘教授分享他的專業見解。
政大不動產研究中心主任楊松齡在致詞時表示，中心一直致力於推動不動產相關研究與建置產官學平台，AI已為現今科技環境中不可或缺的重要科技，如何將其運用不動產之研發，為未來必然之趨勢！爰此，特與地政學系共同舉辦本次講座，以帶領學員們進入新領域外，並鼓勵同學積極參與不動產研究中心學術與實務交流，中心本於宗旨可以配合提供學習或活動上的需求，歡迎隨時與研究中心聯絡。
國立成功大學都市計劃學系 林峰田特聘教授
數位孿生技術：虛實整合助力國土永續發展
本次講座分為兩大主題，首先在「智慧國土概論」部分，林峰田教授介紹了「智慧國土」已邁入NGIS 2.0時代。他指出，現今資訊科技逐漸從平面發展至立體圖像，為了提升國土管理效能，國家發展委員會提出「NGIS-DT」的概念，即結合國土資訊系統（NGIS）、數位孿生（Digital Twins）及AI等先進科技，透過虛實整合的方式，即時監測和模擬國土資源的使用狀況，並運用數據模擬預測未來發展趨勢，實現國土永續發展的目標。
針對跨部會的國土資訊整合需求，國發會提出「國土空間資訊框架」（NGSF），分為三個層級：
- 基礎層：提供網路、儲存、運算等基礎設施，採「基礎設施即服務」（IaaS）模式，由科技部國網中心負責。
- 平台層：提供資料交換與分析工具，亦稱「圖析層」，由內政部及數發部共同召集的圖資標準分組負責制訂圖資標準；內政部召集的國家底圖分組負責維護共用的地形圖、地籍圖、都市計畫圖…等基本底圖。
- 應用層：政府與民間企業可依需求使用平台層提供的數據與工具，開發各種應用服務。
林教授以「高雄市虛擬三維城市展示平台」為例，展示數位孿生技術的應用價值。該平台透過將傳統平面地籍圖升級為立體建物模型，能夠模擬日照、風廊、能源消耗等城市環境因素，也能提供即時建物查詢、量測工具，並結合不動產交易數據進行分析。此外，數位孿生技術還能搭配擴增實境（AR）、虛擬實境（VR）、延展實境（XR）等技術，不僅改善都市規劃設計，也讓一般民眾能更直觀地了解未來城市發展的模樣。
AI模擬都市空間：大型語言模型（LLM）應用與風險
講座的第二部分聚焦於「AI在空間理論與規劃的應用」。林峰田教授將AI概括為「透過資訊技術輔助人類決策」，其中包含資訊分析、知識結構、類神經網路等三大領域。他分享了一項研究，透過多主體模擬（Multi-Agent Based Modeling, MABM） 軟體 NetLogo，模擬城鎮發展過程，並修正了傳統中地理論（Central Place Theory）的假設。結果呈現了「高層級城鎮數量較少、距離較遠」以及「不同層級城鎮交錯分布」的特性，與中地理論所舉德國慕尼黑周邊城鎮的實際分布模式相符，也打破了六角網空間結構的迷思。
除了模擬技術外，決策樹（Decision Tree）、專家系統（Expert System）、大數據分析(Big Data Analysis)、大型語言模型（LLM）等AI技術也能應用於不動產開發與國土規劃，重新思考生活圈的概念。然而，林教授提醒，大型語言模型在應用時需特別注意：
- 規則限制：LLM的決策基於訓練數據，可能無法涵蓋特定領域的專業規範。若給了錯誤的訓練數據，則可能誤導使用者。
- 即時性問題：LLM無法即時更新數據，可能會產生過時資訊。
- 權威性風險：LLM的回答即使具有某一領域的權威性，但是當跨領域知識整合時，則可能產生同名異義、雞同鴨講，甚至指鹿為馬的現象。
最後，林峰田特聘教授強調，雖然大數據與AI可以協助分析與決策，但目前仍缺乏真正的創新能力。人類可以透過小數據的深度洞察與創新思維，發展出超越AI的獨特見解。因此，若能妥善利用AI技術，將有助於打造更智慧、更理想的不動產環境。
地政學系同學專心聆聽林教授演講分享
