在人工智能快速发展的背景下，地图与GIS工具的“开源”内涵正面临重新审视。AI 的代码生成与问题理解能力显著降低了实现常规工具的门槛，使得源代码本身的稀缺性和独占价值逐渐减弱。然而，开源的意义并未消失，而是从单纯的“代码共享”转向更广义的“知识资产开放”。这一转变体现为：其一，透明性与可验证性依旧重要，开源保障了科学研究与政策应用中的可追溯性与信任；其二，社区协作、标准化与生态构建的价值愈发凸显，开源不仅是代码，更包括方法、范式、数据、标准与工作流；其三，AI 时代出现了新的开源路径，如提示词模板共享、开放数据驱动、标准协议制定与知识图谱建设。由此，开源不再局限于传统的独立软件或平台插件，而应被理解为一种促进创新与互操作的知识共享机制。AI 时代的Map & GIS 工具“开源”应重新定义为对多元知识资产的开放，其核心价值在于透明性、可复现性与生态协同。

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