AI 地图生成器实测：图像模型和 QGIS 智能体，谁能做出真实地图

在“AI map generator”（AI 地图生成器）这个词上排名靠前的工具，大多数画出来的是一张看起来像地图的图片。如果要做真实地点的地图，您需要的是读取 GIS 数据的 AI，而不是猜测像素的 AI。在我对巴西累西腓（Recife）的测试中，两个图像模型在它们画出的 1 km 范围内放进的真实公园和学校数量为零，而 QGIS 内的一个 GIS 智能体找到的 50 个公园和 18 所学校全部与 OpenStreetMap 吻合。

我在 2026 年 11 月 7 日做了这项测试，只用一条提示词，并在运行之前就写好了它的通过标准：

A map of the parks and schools within 1 km of the metro stations of central Recife, Brazil, with a legend and a scale bar

（意思是：一张巴西累西腓市中心地铁站 1 km 范围内公园和学校的地图，带图例和比例尺。）

下面是每类工具实际交出的结果，如何在 QGIS 中免费手工做出同一张地图，以及把这句话交给 QGIS 内的智能体之后发生了什么。

什么是 AI 地图生成器？

AI 地图生成器是指任何能把文字提示变成地图的工具。实际上，这个标签涵盖了三类完全不同的东西，而 Google 把它们混在同一页结果里。2026 年 11 月 7 日，我拉取了美国地区“ai map generator”的前几个自然搜索结果，9 个结果中有 6 个是奇幻、龙与地下城（Dungeons & Dragons）或桌游战斗地图生成器（Recraft、Reddit 的 r/DnD 帖子、Adobe Firefly、TT-RPG、ZSky AI 和 OpenArt）。只有 3 个涉及真实地点，而且没有一个展示用开放数据制作、带图例和比例尺的真实区域地图。

这三类工具是：

1. 奇幻和游戏地图生成器（Recraft、Adobe Firefly 的奇幻地图工具、TT-RPG、ZSky、OpenArt、Perchance）。这些是专门调校过的文生图模型，用来画虚构的大陆、羊皮纸风格的世界或地下城网格。很适合跑团，但不是为真实地理设计的。
2. 通用图像模型（例如 Google 的 Gemini 图像模型，或 ChatGPT 和 Midjourney 里的图像工具）和标点地图工具（例如 Proxi 的 MapsGPT 或 PamPam）。图像模型画出一张模仿街道地图的扁平 JPEG。标点地图工具凭大语言模型的记忆在网页地图上放置标记；MapsGPT 自己的页面就写着它的结果“Places come from public data and an AI's best guess”（地点来自公开数据和 AI 的最佳猜测），还补了一句“It's a good starting point, not a guarantee.”（这是个好的起点，不是保证。）
3. 在 QGIS 等桌面 GIS 软件内运行的 GIS 智能体。它不画像素，而是从 OpenStreetMap 等来源下载矢量图层，运行空间工具（按米计算的缓冲区、相交），为图层设置样式，并制作一个可以编辑或导出为 PDF 的打印布局。

如果您需要为小说画一座岛，第一类就够了。如果有人要根据这张地图出行、施工或做决策，只有第三类是在真实坐标上工作的。

测试：累西腓的一条提示词，四种做法

我选累西腓，是因为它东边有清晰的海岸线，两条河（Capibaribe 河和 Beberibe 河）在市中心附近交汇，有一条地铁线（Metrorec），而且 OpenStreetMap 覆盖很好。运行任何工具之前，我先从 OpenStreetMap 拉取了基准数据（railway=station 加 station=subway、leisure=park 和 amenity=school），并写下了通过规则：

• 车站必须是真实的 Metrorec 车站，顺序正确，至少包括 Recife 站和 Joana Bezerra 站。
• 图像上的每个公园或学校标注都要和 OSM 核对：累西腓是否存在这个名称和类型的要素，它是否位于某个真实车站 1 km 范围内？
• 比例尺必须与 Recife 站和 Joana Bezerra 站之间 1,192 m 的真实直线距离相符，误差在 25% 以内。
• 对 GIS 智能体：在米制 CRS 中做真正的 1,000 m 缓冲区，公园和学校数量与我自己的 OSM 几何核查一致，布局带图例和比例尺，并注明数据来源。

图像模型在真实城市上错在哪里

我通过 Gemini API 把这条提示词分别发给 gemini-3-pro-image 和 gemini-3.1-flash-image 各一次，使用默认设置，没有系统提示词。每个模型只生成一张图，这只是单次样本，不是统计基准，所以下面的数字请看作我这次运行的结果，而不是固定比率。

乍一看，两张图都很有说服力。虽然提示词是英文的，两个模型都用葡萄牙语写了标注，把大西洋放在右侧（累西腓的海岸确实在那边），画了带 1 km 圆圈的红色地铁图标，还加了图例和比例尺。

把这些名称和 OpenStreetMap 一核对，这张地图就站不住了。在 Pro 的图上，10 个不同的公园和学校名称中有 7 个是累西腓的真实地点（例如 Parque 13 de Maio、Parque da Jaqueira、Ginásio Pernambucano 和 Colégio Damas）。有一个是街道而不是公园（Praça do Arsenal），还有两个在 OSM 中不存在（Parque das Jaqueira 和 Colégio de Mantes）。

更大的问题是位置。图上的每个标注都位于画出的 1 km 圆圈内，因为提示词就是这么要求的。实际上，这 10 个有名称的公园和学校没有一个位于真实地铁站 1,000 m 范围内。最近的是 Liceu de Artes e Ofícios，距 Recife 站 1,101 m；Parque 13 de Maio 距离 1,248 m；Parque da Jaqueira 距离 4,144 m。模型记住了累西腓的真实地名，然后把它们画进了自己的圆圈里。

车站也有同样的问题。Pro 图上 6 个不同的车站名称中，只有 3 个是真实的 Metrorec 车站（Largo da Paz、Joana Bezerra 和 Afogados）。“Recife Antigo”是一个街区，“Larga Bezerra”把 Largo da Paz 和 Joana Bezerra 混在了一起，而“Central”这个标注出现在地图三个不同位置的三个红色图标上。在 OSM 中，Afogados 和 Largo da Paz 相距 489 m；按图上自带的 1 km 比例尺量，Pro 图把它们画成了相距 2.8 km。

Flash 图（gemini-3.1-flash-image，10.9 秒）的标注更差：10 个不同的公园和学校名称中，5 个是累西腓的真实公园或学校，2 个类型错误（Lagoa do Araçá 是一个池塘，Escola Estadual Sizenando Silveira 在 OSM 中只是一个以它命名的共享单车站），3 个在 OSM 中不存在。同样，没有一个真实的公园或学校位于中心区地铁站 1 km 范围内。

它还编造了制图细节。沿顶部和左侧图框，它印上了不属于任何坐标系的坐标刻度（85000、40000、70000），底部那排刻度则融成了无法辨认的形状。在海岸上，它把 Praia de Boa Viagem 画在 Praia do Pina 的北边；而在累西腓，Boa Viagem 位于 Pina 以南约 3.7 km。

只要记得图像模型的工作方式，这些都不奇怪。它没有 GIS 图层，没有坐标系，也没有办法量出 1,000 m。它预测的是看起来像累西腓地图的像素。

如何在 QGIS 中免费做出真实的地图

在看 AI 智能体之前，先介绍用 OpenStreetMap 数据在 QGIS 中制作这张地图的标准免费方法。如果您从没做过布局，我们的如何在 QGIS 中制作地图指南更详细地介绍了基础知识，而我们的 QGIS 下载 OpenStreetMap 数据指南会一步步讲解 QuickOSM。

这是第 1 步中的 QuickOSM 对话框，已设置为查询累西腓的 leisure=park：

下面是第 4 步和第 5 步中完成真正空间计算的两个处理对话框，分别是按米做缓冲区和按位置提取：

缓冲区建好后，Extract by location 把下载区域内的 135 个公园筛选到与 1 km 范围接触的 50 个：

把这些图层放在 QGIS 打印布局中的 OpenStreetMap 底图上，就得到一张可核查的参考地图，正好包含这 50 个公园和 18 所学校：

GIS 智能体处理同一条提示词

AI Agent 是我们开发的，所以这一节是在同一句话上测试我们自己的插件。它是停靠在 QGIS 内的一个聊天面板（详见我们的 QGIS AI Agent 完整指南）。它不生成图像，而是读取您的工程，获取矢量数据集，运行 QGIS 处理工具，并制作打印布局。

我在 macOS 上从一个空的 QGIS 3.44.15 工程开始，把强度设为 Medium，权限设为 Balanced，粘贴了完全相同的测试提示词，点了一次发送。没有后续消息，没有提问卡片，也没有手动调整。

它在 88.7 秒内完成（34 次内部工具调用，0 个错误）。它从我们托管的 OpenStreetMap 数据副本（日期为 2026 年 10 月 19 日）读取数据，所以那天拒绝我的公共服务器没有挡住它。它把工程切换到 EPSG:31985（SIRGAS 2000 / UTM zone 25S），提取地铁站，做 1,000 m 缓冲区，裁剪出公园和学校，为六个图层设置样式，并制作了一个 A4 横向布局。

它在面板中的回答是：

已创建 A4 布局 Central Recife parks and schools，带图例和比例尺。图中显示两个地铁站 1 km 直线距离范围内的 18 所已测绘学校和 50 个已测绘公园。“Central”指距累西腓市中心 2.5 km 以内；覆盖程度取决于 OpenStreetMap。我也可以把布局导出为 PDF。

我把它的图层和我自己的 OpenStreetMap 几何核查做了对比：

• **车站：**它选了 Recife 站（-8.06917, -34.88537）和 Joana Bezerra 站（-8.07321, -34.89539）。
• **缓冲区：**它在 EPSG:31985 中的缓冲区图层面积为 5,375,557 m²，与两个相距 1,192 m 的 1,000 m 圆的解析面积（5,376,700 m²）相差不到 0.02%。
• **公园和学校：**50 个公园和 18 所学校，与手工流程的 50 个公园 OSM ID 中的 50 个、18 个学校 OSM ID 中的 18 个吻合。最远的公园顶点距车站 998 m，最远的学校 944 m。
• **数据来源：**布局页脚写着 © OpenStreetMap contributors; © Overture Maps Foundation, TomTom; modified by TerraLab | ODbL 1.0 | October 2026 | SIRGAS 2000 / UTM 25S。

在这一条消息上，它也有真实的局限，从上面的布局就能看到：

• **只有两个车站。**它把“central”定义为距累西腓历史中心 2.5 km 以内，因此漏掉了 Afogados（距 Recife 站 2,475 m）、Largo da Paz 和 Ipiranga。加上 Afogados 后，数量会增加到 63 个公园和 26 所学校。好在它在回答和页面上都写明了 2.5 km 规则，您可以在后续消息里要求加上 Afogados。
• **地图上没有公园或学校的名称标注。**只有两个车站有标注；要看某所学校的名称，需要在 QGIS 中点击该要素，或者让智能体加上标注。
• **没有指北针，页面布局也不够平衡。**我的提示词没有要求指北针，所以智能体没有加。“Joana Bezerra”标注压在它的红点上，Overture 道路和 OSM 水体下面没有栅格底图，A4 页面右侧三分之一大部分是空白。
• **它离 PDF 文件只差一次点击。**它制作了 QGIS 打印布局并提出可以导出为 PDF，所以我自己点了 Layout > Export as PDF…。

和图像生成器的区别在于，这张地图的每个部分都是米制坐标系中真实的 QGIS 图层。移动图例、加指北针、打开学校标注或加上 Afogados 站，都只需在同一张地图上花几秒钟，而不是再掷一次骰子生成一张新的 JPEG。

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什么情况下用哪种工具

• 地点是虚构的，就用奇幻地图生成器（Recraft、Firefly、TT-RPG、OpenArt）。大多数“AI map generator”搜索结果就是为此而做的，它们做得很好。
• 有人会去实地、会在报告中引用或会在上面施工的地点，绝不要用图像模型。 gemini-3-pro-image 和 gemini-3.1-flash-image 的危险不在于画得难看，而在于它们看起来像成品，却把累西腓真实学校的名字放在离实际位置 3 到 4 km 的地方。如果您只有浏览器里的聊天机器人，就让它写 PyQGIS 代码，而不是画图；我们对 ChatGPT 用于 QGIS 的测试展示了哪些可行、盲写脚本会在哪里失败。
• 想零成本完全控制每个查询、符号和布局元素，或者正在学习空间连接和米制投影的原理时，就用手工 QGIS。
• 想在一分半钟内得到真实的 OpenStreetMap 或 Overture 图层、真正的米制缓冲区和可编辑的布局，并且不介意最后自己整理一下标注或加个指北针时，就用 QGIS 内的 GIS 智能体。我们所有的 QGIS 工具都在 QGIS AI 中心。

**我们如何测量。**测试于 2026 年 11 月 7 日进行。两次图像运行调用了 Gemini API（generateContent，responseModalities: ["TEXT","IMAGE"]，默认设置，无系统提示词，每个模型 n = 1 张图），模型为 gemini-3-pro-image 和 gemini-3.1-flash-image。基准数据来自同一天的 OpenStreetMap API（/api/0.6/map，八个瓦片，覆盖经度 -34.9245 到 -34.8745、纬度 -8.0885 到 -8.0585）和 Nominatim 查询。AI Agent 的运行使用 macOS 上的 QGIS 3.44.15 和 AI Agent 1.9.4，Medium 强度、Balanced 权限，在空工程中进行；智能体查询的 OpenStreetMap 数据副本日期为 2026 年 10 月 19 日，Overture Maps 道路数据副本为 2026 年 10 月 21 日。一条提示词和一座城市是很小的样本；换一座城市、用葡萄牙语提示词或重复运行图像模型，都会改变具体的标注数量。

常见问题

ChatGPT 或 Gemini 能做出真实城市的准确地图吗？

生成图像的方式不行。图像模型画地图时，预测的是像素，而不是读取 GIS 坐标。在我们对累西腓市中心的测试中，两个 Gemini 图像模型都画出了带图例和比例尺、用葡萄牙语标注、看起来很可信的地图，但每张图上 10 个有名称的公园和学校中，位于它们所画 1 km 地铁范围内的真实地点都是 0 个。要做准确的地图，请使用 QGIS 等 GIS 软件，或在真实 OpenStreetMap 图层上工作的智能体。

有没有能做真实地点地图的免费 AI 地图生成器？

有，但有限制。MapsGPT 等网页标点工具每小时可以免费生成几张交互式标点地图，不过它们自己的页面也说明这些点是“an AI's best guess”（AI 的最佳猜测）。如果要做带多边形、比例尺和打印布局的真正 GIS 地图，QGIS 完全免费且开源，而 QGIS 的 AI Agent 提供免费套餐，每月 5 个 Low 强度任务，无需银行卡或 API 密钥（Pro 每月 300 个任务，并可使用 Medium 或 High 强度）。

AI 能用我自己的 GIS 数据或电子表格生成地图吗？

图像生成器无法读取 Shapefile、GeoPackage 或坐标 CSV。QGIS 内的 GIS 智能体可以：打开您现有的工程，或者把 CSV、GeoPackage、Shapefile 或 GeoJSON 拖进 AI Agent 聊天面板，然后让它基于您的图层，结合 OpenStreetMap 或 Overture Maps 数据，做缓冲区、连接、设置样式或制作打印布局。

为什么大多数“AI 地图生成器”搜索结果都是奇幻或龙与地下城地图？

因为文生图模型非常擅长在没有真实基准的地方编造海岸线、羊皮纸纹理和地下城房间。2026 年 11 月我们查看“ai map generator”的 Google 前 9 个结果时，有 6 个是奇幻或桌游战斗地图工具。如果您需要真实地点的地图，请找 GIS 工具或 QGIS 插件，而不是图像生成器。

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