探索生成式AI大模型预训练方法，研究跨模态地理空间生成式大模型体系架构，面向各种复杂地理场景，顾及影像、矢量、文本等多模态数据差异性特征，基于Transformer等先进的深度学习网络，建立空间地物的局部和全局特征的依赖关系，引入掩膜自编码结构，研究自动提取地物通用特征的方法，采用地物特性引导的自监督学习方法，研究跨模态空间数据的共性语义空间表征，使得地理空间AI模型具有较强的泛化能力。