当前,我国不动产登记信息化体系虽已初步建成,但在业务流程协同、人机智能交互、服务响应效率等方面仍存在瓶颈,难以满足数字化时代的高效服务需求。对此,本文提出了一种融合大语言模型（LLM）、模型上下文协议（MCP）与原子化服务的系统智能化重构方案。该方案以LLM为交互入口,实现用户对自然语言需求的深度理解与任务分解;以MCP为核心桥梁,负责结构化上下文的传递与管理,连接语义与执行;以原子化服务为功能基石,支撑业务流程根据实时情境进行动态、灵活的智能编排。构建了从“智能咨询”精准理解用户意图到“辅助执行”高效办理业务的端到端智能化流程模型,设计了一套包含用户交互、智能认知、上下文编排、原子化服务等层次的人工智能（AI）原生系统架构,打通了语义理解与后端业务执行的关键环节,实现了不动产登记流程从预设固化到动态智能的转变。不仅为不动产登记业务的智能化升级提供系统性技术方案,还为其他政务服务的智能化重构提供可推广的范例。

耕地“非粮化”一直是粮食安全不可回避的重大问题。第三次全国国土调查及2023年度全国国土变更调查已经获取部分耕地“非粮化”相关数据,但这些数据仍未经过系统性整合,无法融合地理和专业知识并推理产生高价值的知识性输出,使政府在面临海量数据时难以作出最佳判断和决策。本文针对这一问题提出了耕地“非粮化”调查监测成果知识图谱的构建流程和技术框架,旨在为耕地“非粮化”防护提供综合性高质量服务。采用RoBERTa-BiLSTM-CRF深度学习算法对多源异构的各类耕地“非粮化”调查监测数据进行知识抽取,得到耕地“非粮化”业务知识,并据此构建耕地“非粮化”知识系统;以RoBERTa模型为基础开发知识问答系统,实现可交互、高效率、高精度的自然语言问答和分析,实现耕地“非粮化”调查监测成果知识图谱构建与应用;对耕地“非粮化”本体自动化构建、知识抽取、高度自动化完善和更新知识库进行了总结与展望。

低空经济作为战略性新兴产业,随着通信、导航、遥感及人工智能等技术的交叉融合而迎来爆发式增长,低空空域的资源管理、基础设施建设等逐步成为新的研究方向。本研究深入剖析了低空经济的定义、特点、发展现状以及面临的挑战,系统探讨了自然资源部门在其中的发展机遇。研究表明,低空经济作为新兴经济形态,已成为经济高质量发展的重要引擎,但面临空域资源受限、基础设施不足、管控能力欠缺、应用场景不够等挑战。自然资源部门可聚焦低空空域数字化表示、空地一体化空间规划、低空无人机遥感网建设和智能无人导航地图构建等方向,重点解决低空经济发展中的关键性难题。同时,加强低空无人机在自然资源调查、自然资源保护、土地批后监管、执法监督等方面的应用,促进自然资源管理的改革创新。研究认为,低空经济发展逐渐涉及低空空域的规划和管理等核心议题,自然资源部门若能提前布局、积极争取低空空域的管理权限,有望为低空经济发展注入新的强大动力。