王斌
遥感技术在城市运营、耕地保护、应急救灾等国计民生中的应用甚广，遥感AI则可以大幅提升既有数据的利用深度，输出更精细化、更准确地分析结果，如结合卫星照片与历史气象情况，“算”出某一块农田里作物的长势状况，让种地不再被动，而是更主动地“看天吃饭”。
以往，由于遥感卫星的影像数据规模巨大、地物分类复杂，要识别不同的地表物体，需要分别训练多个专用的遥感模型，且单个模型存在识别准确率低、泛化性差等问题。10月20日，阿里达摩院发布业内首个遥感AI大模型，可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，且多项任务处理下依旧保持高精度的识别，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。在一些特定场景下，对比传统的遥感模型，实例提取的准确率可提升25%，变化检测的准确率可提升30%。
山东省国土测绘院自2022年起与达摩院在自然资源调查、耕地保护等领域展开合作，调用遥感AI大模型进行山东全省冬小麦的长势监测研究，识别精度达到90%以上，有效提升了冬小麦遥感解译的效率，帮助农业管理者更好地预测粮食产量、提升农业生产效益。
国家自然灾害防治研究院基于遥感AI大模型进行滑坡和倒塌建筑物的识别，在历史的自然灾害区域遥感图像的测试中，提取这些受灾信息仅需十几分钟时间，相比人工识别方式效率提升数十倍，为科学救灾提供高效、精准的遥感分析支持。
