岩土工程规划的核心挑战在于地质条件的不确定性与隐蔽性，传统依赖有限勘探点的“经验插值”模式，在复杂城市地下空间开发中已显现出其局限性。近期，一种融合人工智能与多源地质数据的三维建模技术正在引发行业变革。该技术通过集成工程钻探、地球物理勘探（如高密度电法、面波勘探）、历史工程数据库乃至遥感地质解译等多源异构数据，利用机器学习算法（如地质生成对抗网络）构建高精度、概率化的三维地质模型。与过去的“确定性模型”不同，新模型可量化展示土层分布、断裂带位置、岩溶发育区等的空间概率与不确定性范围，实现“透明地层”。

在规划阶段，此项技术的价值得以凸显。例如，在规划一条地铁线或一个大型地下综合体时，规划师可基于此模型进行多方案比选，系统可自动计算不同线路走向、基坑开挖深度所面临的软弱土层厚度、承压水头风险、施工扰动影响范围的概率分布，并优化勘探点布设方案。这标志着岩土工程规划正从依赖工程师个人经验的“艺术”，转向基于海量数据与智能算法的“科学”，极大提升了规划的前瞻性、经济性与安全性，为后续精细化设计提供了可靠的数据底盘。