数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）在大数据和人工智能时代的发展趋势主要体现在以下几个方面：
高精度化：随着测量技术和数据处理算法的不断改进，数字高程模型的精度将不断提高。通过更精确的测量和更复杂的数据处理方法，可以获得更精确的地形数据，使其在各种应用中更加可靠。
多源数据融合：未来数字高程模型的发展趋势是将来自各种传感器和数据源的地形数据进行融合，包括激光雷达、卫星遥感、摄影测量等多种数据源，以获得更全面、更精确的地形信息。
实时更新：随着大数据和人工智能技术的发展，数字高程模型的数据更新频率将大幅提高，甚至可以实现实时更新。这将使得地形数据始终保持最新状态，为各种应用提供更及时的支持。
个性化应用：结合人工智能和大数据技术，未来数字高程模型将能够为不同领域和个性化需求提供定制化的地形数据解决方案，从而更好地满足各种应用的需求。
面向行业应用：随着大数据和人工智能技术的不断渗透到各个行业，数字高程模型的应用也将更加多样化，涉及到城市规划、交通建设、环境保护、农业生产等各个领域。
在实际应用中，数字高程模型的发展趋势需要结合具体的行业需求和技术发展，不断优化算法、提高数据质量，并且加强与其他相关技术的融合，以实现更广泛、更深入的应用。