城识我知：一城风物，一点新知
guozhao265
征文大赛
2026-05-21
【腾讯位置服务开发者征文大赛】城识我知：一城风物，一点新知
作者: guozhao265 发布时间: 已于 2026-05-08 21:45:48 修改
来源: https://blog.csdn.net/guozhao265/article/details/160668971
一、项目背景与痛点剖析
随着 AI 技术与位置服务的深度融合，地图产品已从基础导航工具，逐步升级为具备智能交互、知识承载、生活服务能力的综合平台。但当前主流地图及社交文旅平台普遍存在明显短板：产品多以商业出行、餐饮娱乐、景点攻略为核心导向，大量散落在民间的老城记忆、街巷典故、逸闻野史、民俗非遗内容，缺乏系统化的沉淀入口；传统地图以商业化 POI 收录为主，对无名老街、民间轶事、本土人文记忆等非商业化内容长期缺失，导致这些珍贵的城市人文印记难以被挖掘、被传承。
同时，现有文旅平台多为固化的景点介绍，采用单一死板的分类逻辑，缺少贴合用户游玩偏好、人文兴趣的内容梳理方式；普通用户只能被动浏览现成攻略，无法便捷参与内容补充、纠错完善，难以形成 “大众共建、全民传承” 的知识生态。为此，我们参考百科类产品大众编辑、词条勘误的成熟模式，结合腾讯位置服务的核心技术能力，打造「城识我知」原创城市人文风物众包共建平台，聚焦非商业化人文内容沉淀，打造可发布、可增补、可勘误、可沿路漫游的城市人文知识生态，让城市每一处街巷风物都被记录、被传承。
二、项目核心定位与创新亮点
2.1 核心定位
「城识我知」是基于腾讯位置服务打造的城市人文风物众包共建平台。产品摒弃传统地图导航与商业生活服务的内卷，专注城市街巷、历史古迹、逸闻野史、自然风物、民俗非遗五大人文领域，构建用户自主发布、众包增补、AI 自治勘误、沿路人文漫游的轻量化共建生态，实现 “行走城市、读懂风物、全民共建、留住记忆” 的产品核心价值。
与高德地图周边、大众点评等商业软件形成鲜明差异，本产平台刻意剔除所有商业化元素，彻底摒弃餐饮、酒店、商超等商业POI收录、商业广告植入、流量变现导向等逻辑，不做任何商业场景的延伸，专注于非商业化城市人文内容的沉淀与传承，坚守纯粹的人文属性，这也是产品区别于各类商业平台的核心特征。
2.2 创新亮点
- 位置与人文深度绑定：打破传统地图与内容平台的壁垒，将UGC在地知识精准锚定地理坐标，让行走即阅读、边走边读成为常态。
- 专属人文互动体系：摒弃同质化点赞评论，打造深表认同、我来增补、漫游路线、到此留痕四大专属互动，区别于主流社交的流量导向。
- 百科式众包共建：借鉴百科词条编辑勘误逻辑，设置统一增补/勘误入口，配套贡献人展示与知识沿革时间线，保障开放性与严谨性。
- AI自治勘误：多人协同核验触发AI自动更正，全程无需人工审核，既高效自治又防单人恶意篡改。
- 路线人文知识图鉴：不复制传统导航，原创路线沿途人文动线，内置散步/慢跑/驾车三种漫游模式，把普通出行升级为沉浸式城市人文阅览体验。
三、核心功能落地设计
3.1 人文点位自主发布
用户可在地图任意空白位置自主打点，创建全新人文知识点位，按照五大人文风物谱系归属对应类别，发布城市街巷、历史古迹、逸闻野史等原创内容。系统严格屏蔽餐饮、酒店、商超等商业 POI，仅保留城市地标、古迹景观、民俗点位及用户原创人文内容，坚守平台纯粹的人文属性。
3.2 人文风物谱系全局筛选与智能聚合
平台采用五大人文风物谱系作为唯一分类体系，涵盖老城街巷、历史古迹、逸闻野史、自然风物、民俗非遗。该体系贯穿点位发布归类、首页左侧分类筛选、路线沿途内容筛选全场景，逻辑统一简洁，既方便用户按兴趣精准查找所需人文内容，也形成了区别于普通地图商业化分类的独特人文梳理逻辑。
平台基于用户实时定位，自动筛选周边指定半径内的人文知识点与地标景观，按照内容质量、用户认同数量进行智能排序。支持同一地理点位汇聚多条用户分享的人文知识，用户可滑动切换浏览不同创作者的在地感悟，每条内容独立展示文案介绍与 AI 精简摘要，实现人文内容的高效聚合与便捷浏览。
3.3 AI 智能交互问答
用户可通过自然语言发起人文类提问，例如 “这条老街有什么历史故事？”“本地有哪些小众人文打卡点？”。系统通过 AI 意图识别，精准匹配周边人文知识点与地标信息，生成通俗易懂、简洁精准的解答。针对同一点位的多条内容，AI 会自动聚合提炼核心要点，为用户提供精简优质的在地资讯，提升信息获取效率。
同时，基于 AI Agent 实现智能交互，用户可通过文字指令完成点位检索、信息查询等操作，进一步弱化手动地图操作，提升人文阅览的便捷性与智能化体验，让人文知识的获取更高效、更贴合用户需求。
3.4 内容管控
为保障平台人文内容的纯粹性、严谨性，规避商业化侵蚀与内容乱象，针对共创模式下可能出现的问题，制定以下管控举措，防范软广、软文泛滥，杜绝无效内容、同质内容堆积，规避信息垃圾与违规信息：
- 软广与软文防控：建立AI智能审核机制，通过大模型关键词识别、内容语义分析，自动筛查包含商业推广、引流导向、广告植入的内容，一经识别立即拦截；同时设置用户举报入口，针对疑似软广内容，结合多用户举报反馈，由AI二次核验，确保平台无商业化软文、软广信息。
- 无效/同质内容管控：制定内容发布规范，明确人文内容需具备真实性、独特性，禁止发布无意义、重复堆砌、复制粘贴的同质内容；通过AI内容去重算法，对用户发布、增补的内容进行相似度比对，相似度达到设定阈值的内容，自动提醒用户优化，避免同质内容泛滥；同时优化内容排序逻辑，优先展示优质、原创内容，降低无效内容的曝光度。
- 违规信息与信息垃圾防控：依托大模型合规审核能力，对发布内容进行实时审核，重点拦截涉政、低俗、虚假信息、恶意篡改历史等违规内容；建立内容分级管控机制，对多次发布无效、违规内容的用户，限制其发布、增补权限；针对已发布的违规、垃圾信息，AI定期巡检并自动删除，同时保留删除记录，确保内容生态的干净、严谨。
四、基于腾讯位置服务的技术实现方案
4.1 项目整体架构
本项目完全基于腾讯位置服务生态开发，技术栈轻量化、易落地、易复现，代码由 CodeBuddy 快速完成开发与 Demo 搭建。产品采用四层轻量化架构设计，分别为前端交互层、业务服务层、智能协同层、腾讯位置服务底座，架构逻辑清晰、耦合度低，既适配 MVP 阶段的快速落地，也为后续迭代扩展预留空间。
- 前端交互层：包含地图操作、点位知识发布、AI 智能问答、路线沿途知识图鉴等核心交互场景，聚焦用户体验，操作简洁易懂；
- 业务服务层：承载点位知识管理、在地风物聚合、沿路点位串联梳理等核心业务能力，保障产品功能的稳定运行；
- 智能协同层：以 AI Agent 为调度中枢，依托 MCP 协议实现通信协同，完成内容摘要、合规审核、增补聚合、沿路知识提炼等 AI 核心能力；
- 腾讯位置服务底座：提供 JSAPI GL 地图渲染、逆地理编码、路线规划、范围检索等基础技术支撑，为产品全场景的位置服务提供可靠保障。
4.2 核心技术栈
本项目采用「地图底座 + AI智能 + 协议协同 + 开发工具」四位一体的技术架构，各层级紧密配合，共同支撑产品功能落地。
4.2.1 技术栈总览
4.2.2 技术栈分层说明
- 地图底座：腾讯位置服务 JavaScript API GL，实现 3D 地图渲染、标记点绘制、信息弹窗、逆地理编码、POI 检索、导航路线规划等核心地图能力，为产品提供稳定的位置服务支撑；
- 技能调用：借助腾讯 Map Skills（tencentmap-jsapi-gl-skill），实现地图能力的模块化调用，提升开发效率，降低代码冗余；
- 协议协同：基于 MCP 协议，实现 AI Agent 与地图技能的无缝调度、自动化交互，保障智能协同层与地图底座的高效联动；
- AI 能力：集成大模型 API（负责内容生成、润色、摘要、分类、打标、勘误审核、智能问答等）、AI 意图识别、智能信息聚合等能力，支撑产品的智能化功能落地；
- 前端框架：采用原生 HTML + CSS + JavaScript 开发，轻量化无依赖，适配 PC 端与移动端；
- 相关工具：墨刀AI（原型设计）、CodeBuddy（代码开发）、CloudBase（云端托管）、元器（Agent构建）、元宝（提示词优化）、混元大模型（AI智能）。
4.2.3 腾讯位置服务能力依赖
4.2.4 能力调用架构
前端交互层 (HTML/CSS/JS)
↓
MCP Client
↓
CloudBase 云开发 (MCP Server)
↓
混元大模型 (AI 智能处理)
↓
腾讯位置服务 (地图/检索/路线)
4.3 技术实现细节、运行效果及Demo演示
4.3.1 关键代码实现
4.3.1.1 腾讯地图 GL 初始化与 SDK 加载
<!-- index.html 中加载腾讯地图 GL SDK -->
<!-- 关键参数：libraries=service 加载服务类附加库 -->
<script src="https://map.qq.com/api/gljs?v=1.exp&key=你的KEY&libraries=service"></script>
// src/js/map.js - 腾讯地图初始化
import { AppState } from './state.js';
export function initTencentMap() {
if (AppState.mapInstance) return;
var myLocation = getCurrentLocation();
AppState.mapInstance = new TMap.Map(document.getElementById('tencentMap'), {
center: new TMap.LatLng(myLocation.lat, myLocation.lng),
zoom: 14,
mapStyleId: 'style2',
pitch: 0,
showControl: false,
minZoom: 10,
maxZoom: 18
});
var tilesLoadedOnce = false;
AppState.mapInstance.on('tilesloaded', async function() {
if (!tilesLoadedOnce) {
tilesLoadedOnce = true;
renderMapMarkers();
}
});
}
4.3.1.2 地理编码与逆地理编码服务
// 地理编码：地址转坐标
function geocodeAddressGL(address) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (!isServiceReady()) {
reject(new Error('地图服务未初始化'));
return;
}
var geocoder = new TMap.service.Geocoder();
geocoder.getLocation({ address: address })
.then(function(result) {
if (result.data && result.data.length > 0) {
resolve(result.data[0]);
} else {
reject(new Error('未找到该地址'));
}
})
.catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
// 逆地理编码：坐标转地址
function reverseGeocodeGL(latlng) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (!isServiceReady()) {
reject(new Error('地图服务未初始化'));
return;
}
var geocoder = new TMap.service.Geocoder();
geocoder.getAddress({ location: latlng })
.then(function(result) {
if (result.data && result.data.length > 0) {
resolve(result.data[0].address);
} else {
resolve('未知位置');
}
})
.catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
4.3.1.3 多模式路线规划服务（Walking / Driving / Bicycling）
// 路线规划核心函数
// mode: 'walk'(步行) / 'drive'(驾车) / 'jog'(骑行/慢跑)
function searchRouteGL(startLatLng, endLatLng, mode) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (!TMap || !TMap.service) {
reject(new Error('地图服务未初始化'));
return;
}
// 【技术亮点】根据模式动态选择服务类
var RouteClass;
if (mode === 'drive') {
RouteClass = TMap.service.Driving; // 驾车路线
} else if (mode === 'jog' || mode === 'bicycle') {
RouteClass = TMap.service.Bicycling; // 骑行/慢跑路线
} else {
RouteClass = TMap.service.Walking; // 步行路线
}
var routeService = new RouteClass();
routeService.search({ from: startLatLng, to: endLatLng })
.then(function(result) {
var routes = result.result && result.result.routes;
if (routes && routes.length > 0) {
resolve({ routes: routes });
} else {
reject(new Error('未找到路线'));
}
})
.catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
// 多模式路线规划（漫游路线）
export async function planAllRoamingRoutes(startLatLng, endLatLng, nearbyPoints) {
var modes = ['walk', 'jog', 'drive'];
var results = {};
var promises = modes.map(async function(mode) {
try {
results[mode] = await searchRouteGL(startLatLng, endLatLng, mode);
} catch (error) {
console.error('mode=', mode, '失败:', error);
}
});
await Promise.all(promises);
return results;
}
4.3.1.4 AI Agent 智能问答调度（腾讯云开发 + 混元大模型）
// src/js/ai.js - AI Agent 智能助手
import { CLOUDBASE_CONFIG } from './config.js';
async function initCloudBaseAI() {
const cloudbase = (await import('@cloudbase/js-sdk')).default;
cloudbaseApp = cloudbase.init({
env: CLOUDBASE_CONFIG.env,
accessKey: CLOUDBASE_CONFIG.accessKey
});
await cloudbaseApp.auth().signInAnonymously();
const ai = cloudbaseApp.ai();
aiModel = ai.createModel('hunyuan-exp');
return true;
}
function buildSystemPrompt() {
var locationInfo = getCurrentLocationInfo();
let knowledgeContext = '';
if (typeof KNOWLEDGE_DATA !== 'undefined' && KNOWLEDGE_DATA.points) {
knowledgeContext = KNOWLEDGE_DATA.points.slice(0, 50).map(p => {
return `【${p.name}】(${p.category}) 距你${p.distance}km`;
}).join('\n');
}
return `你是「城识我知」城市人文探索助手。\n当前位置：${locationInfo}\n知识库：\n${knowledgeContext}`;
}
async function askAI(userMessage) {
if (isAITyping) return;
isAITyping = true;
try {
const messagesForAI = [
{ role: 'system', content: buildSystemPrompt() },
{ role: 'user', content: userMessage }
];
await streamHunyuanAI(messagesForAI, (chunk) => {}, (result) => {});
} catch (error) {
console.error('AI 问答失败:', error);
} finally {
isAITyping = false;
}
}
4.3.1.5 POI 搜索服务（关键词检索周边人文点位）
// POI 搜索：基于关键词检索人文相关点位
function searchPOIByKeyword(keyword, latlng) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (!TMap || !TMap.service) {
reject(new Error('地图服务未初始化'));
return;
}
var searchService = new TMap.service.Search();
searchService.searchAround({
keyword: keyword,
center: latlng,
radius: 3000, // 3公里范围
pageSize: 20
}).then(function(result) {
var pois = result.data || [];
resolve(pois);
}).catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
// 矩形区域搜索：适合路线沿途范围检索
function searchPOIInBounds(keyword, bounds) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
var searchService = new TMap.service.Search();
searchService.searchInBounds({
keyword: keyword,
bounds: bounds, // TMap.LatLngBounds 对象
pageSize: 50
}).then(function(result) {
resolve(result.data || []);
}).catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
4.3.1.6 智能提示服务（搜索框输入补全）
// 智能提示：搜索框实时补全建议
function getSuggestion(keyword, city) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (!keyword || keyword.length < 2) {
resolve([]);
return;
}
var suggestionService = new TMap.service.Suggestion();
suggestionService.getSuggestions({
keyword: keyword,
region: city,
region_fix: true // 固定当前城市
}).then(function(result) {
var suggestions = result.data || [];
resolve(suggestions);
}).catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
// 前端调用示例（搜索补全）
inputElement.addEventListener('input', debounce(async function() {
var keyword = this.value.trim();
if (keyword.length >= 2) {
try {
var suggestions = await getSuggestion(keyword);
renderSuggestionList(suggestions); // 渲染下拉提示列表
} catch (error) {
console.error('提示获取失败:', error);
}
}
}, 300));
4.3.1.7 行政区划服务（定位城市与人文谱系关联）
// 行政区划查询：获取城市边界与人文区域划分
function getDistrictInfo(districtName) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
var districtService = new TMap.service.District();
districtService.search({
keyword: districtName,
level: TMap.constants.DistrictLevel.CITY // 查询市级行政区
}).then(function(result) {
if (result.result && result.result[0]) {
var district = result.result[0];
resolve({
name: district.name,
center: district.center, // 行政区中心点
bounds: district.bounds, // 行政区边界
districtId: district.id
});
} else {
reject(new Error('未找到该行政区'));
}
}).catch(function(error) {
reject(error);
});
});
}
// 获取行政区边界并渲染人文分区
async function renderDistrictBoundary(districtName) {
try {
var info = await getDistrictInfo(districtName);
var bounds = new TMap.LatLngBounds(
new TMap.LatLng(info.bounds.southwest.lat, info.bounds.southwest.lng),
new TMap.LatLng(info.bounds.northeast.lat, info.bounds.northeast.lng)
);
// 渲染边界线
var polylineLayer = new TMap.MultiPolyline({
id: 'district-boundary',
styles: {
style1: new TMap.PolylineStyle({
color: '#666666',
width: 2,
opacity: 0.6,
lineStyle: 'dashed'
})
},
geometries: [{
style: 'style1',
paths: info.bounds.border
}]
});
AppState.mapInstance.addLayer(polylineLayer);
return info;
} catch (error) {
console.error('行政区渲染失败:', error);
}
}
4.3.2 工具使用
4.3.2.1 CodeBuddy 快速开发地图功能
CodeBuddy 作为智能开发助手，在本项目中实现了地图功能的快速开发与迭代：
地图初始化快速搭建：借助 CodeBuddy 的代码生成能力，直接输出腾讯地图 GL 初始化模板代码，用户仅需功能微调；
服务类调用自动化：路线规划、POI搜索、逆地理编码等高频服务类调用，CodeBuddy 可根据自然语言描述自动生成 Promise 封装代码，降低异步处理复杂度；
交互逻辑快速实现：弹窗渲染、列表渲染、事件绑定等前端交互逻辑，CodeBuddy 可根据功能描述快速生成 DOM 操作代码，配合腾讯地图 API 实现快速原型验证。
// CodeBuddy 辅助生成的地图标记代码模板
function createMarker(latlng, title, onClick) {
var marker = new TMap.MultiMarker({
id: 'marker-' + Date.now(),
styles: { ... },
geometries: [{ position: latlng, title: title }]
});
marker.on('click', onClick);
AppState.mapInstance.addLayer(marker);
return marker;
}
4.3.2.2 混元大模型 AI 问答与内容摘要生成
混元大模型在项目中承担智能问答与内容摘要的核心能力：
智能问答调度：用户输入自然语言查询（如"附近有什么老街故事？"），前端通过 MCP 协议将请求发送至 AI Agent，Agent 调用混元大模型生成回答。回答内容基于人文知识点库与用户位置信息进行上下文增强，确保回复贴合本地人文场景；
内容摘要自动化：用户发布的点位长文本介绍，由 AI 自动提炼为精简摘要（100字以内），便于在路线图鉴、信息流中快速展示。摘要生成调用混元大模型的文本生成接口，输入原文本与摘要长度约束，输出精炼内容；
// AI 内容摘要生成（混元大模型调用）
async function generateSummary(longText) {
const response = await cloudbaseApp.ai().createModel('hunyuan-exp').chatComplete({
messages: [{
role: 'user',
content: `请将以下人文介绍精简为100字以内的摘要：\n${longText}`
}],
temperature: 0.7,
max_tokens: 200
});
return response.choices[0].message.content;
}
意图识别与路由：混元大模型还承担用户意图识别任务，判断用户查询属于点位搜索、路线规划、还是人文知识问答，进而路由至对应功能模块。
4.3.2.3 MCP 协议前后端 AI 能力调度
MCP（Model Context Protocol）协议在本项目中实现前后端与 AI 能力的标准化调度：
协议架构：前端交互层 → MCP Client → MCP Server（腾讯云开发 CloudBase）→ 混元大模型。前端通过 MCP 协议封装用户请求（JSON格式），经云开发网关透传至大模型，大模型返回结果后经协议解析回传前端渲染；
// MCP 协议请求封装示例
async function mcpRequest(intent, params) {
const request = {
protocol: 'mcp-v1',
method: intent, // 'humanity.search' | 'route.plan' | 'ai.chat'
params: params, // { keyword, location, mode }
sessionId: getSessionId()
};
const cloudbase = cloudbaseApp;
const result = await cloudbase.callContainer({
service: 'ai-agent',
path: '/dispatch',
method: 'POST',
data: request
});
return JSON.parse(result.data);
}
能力扩展：MCP 协议的标准化接口设计，便于后续扩展更多 AI 能力（如图片识别、多轮对话上下文管理），只需在 MCP Server 侧注册新方法，前端无需改动即可调用新能力；
前后端解耦：MCP 协议屏蔽了大模型调用的复杂性，前端仅需关注交互逻辑，无需处理鉴权、超时、重试等细节，降低开发成本。
4.3.3 运行效果截图
图1地图主页运行效果图2点位发布弹窗运行效果
图3路线沿途人文图鉴运行效果
图4AI 智能问答运行效果
4.3.4 演示视频
本项目已完成可运行Demo搭建（由 CodeBuddy 快速开发实现），Demo可正常演示核心功能：
- ✅ 点位发布、汇聚查询与增补勘误
- ✅ 城市漫游（选点定位、散步/慢跑/驾车三种漫游模式）
- ✅ AI 智能问答、AI摘要与知识生成
演示视频：
📹 嵌入式视频: https://live.csdn.net/v/embed/525191
演示视频
五、未来展望
当前阶段，「城识我知」项目仍处于打磨完善阶段，主要以产品创意呈现、核心功能梳理为主，重点梳理 “发布 - 增补 - 勘误 - 漫游” 的核心闭环，暂未涉及大规模落地，当前核心工作是梳理平台建设思路、完善基础框架，同时搭建简单的交互逻辑，确保每一步都贴合产品定位。
当前主流地图 APP 均以导航、商业服务为核心，普遍缺失非商业化的人文内容，而「城识我知」精准填补了这一空白 —— 聚焦城市人文记忆的挖掘与传播，不涉及商业引流，不添加冗余功能，仅围绕人文点位、街巷典故、民俗文化展开，打造纯粹的人文体验。 结合项目定位，「城识我知」未来尝试与腾讯地图生态联动，依托腾讯位置服务的技术支撑，逐步完善人文点位布局、优化交互体验，同时平台的人文数据亦可反哺腾讯地图生态。
后续，我们将在现有基础上，持续优化产品细节，完善人文内容补充、勘误纠错等核心功能，打磨产品调性，逐步丰富人文场景，让 “城市人文 + 位置服务” 的模式落地，既保留人文底蕴，又依托腾讯位置服务的技术优势，让更多人通过这一平台，感受城市的人文温度，传承城市文化脉络。
六、总结
「城识我知」跳出传统地图商业出行与普通文旅攻略的同质化内卷，以城市人文风物众包共建为核心定位，依托腾讯位置服务的基础技术能力，构建起五大人文谱系分类、专属共建互动、百科式内容增补勘误、沿途人文漫游图鉴的完整产品生态。
产品聚焦 “人文传承、大众共建” 核心价值，剔除冗余功能，每一项设计都围绕人文传承、大众共建、文旅漫游展开，既避开了主流平台功能重复的短板，又形成了自身独有的产品差异化竞争力。未来，我们将持续依托腾讯位置服务的技术优势，不断优化产品体验，让位置服务不止于行路导航，更能读懂城市街巷、传承民间风物、留存本土岁月记忆，为城市人文传承注入新的活力。
感谢腾讯位置服务提供强大的技术底座与本次征文大赛展示平台，也欢迎各位开发者、人文爱好者点赞、评论、转发，一起探讨位置服务与城市人文共建的更多可能性。
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