我国家的第一个针对森林和草行业的大型模式已

中国林业科学院资源与信息研究所的智能森林和草丛创新团队最近成功地开发了该国森林和草行业的第一个模型 - 该国大型模型，标志着明智的森林和研究和应用领域的草丛迈出的关键一步。 森林和草产业具有广阔领域，复杂类型和努力工作的特征。它与人工智能技术紧急整合在一起，该技术由大型模型代表，以提高信息管理水平并促进森林和草质的准确改善。 中国林业科学院的首席科学家张华明（Zhang Huaiqing）确定，该模型具有五个主要好处： 通过了解多衰老行业的文本，我们可以有效地包括森林和草领域的记忆，它会出现森林和草丛中一般大型模型的缺点行业知识，并将对森林和草地领域的复杂问题的理解增加超过60％。鉴于森林和草地的数据和业务特征，我们将建立一个时空的大型森林和草多模式数据模型，打破了一般模型在理解，分析和推理时空数据方面的限制，并增加了丛林和森林业务能力的计算和处理，超过50％。我们将知道多模式大型模型和特殊小型模型的协调整合，降低开发成本，大大提高了模型的可重用，可用性和大学，并提高了开发效率和超过10倍的使用；在森林和草地领域低资源条件下，成功解决了多末端的兼容性和国内适应问题，摆脱了高计算能力中大型森林和草的希望，提高了使用的易用性和模型的通用技能；实现独立行业所有权的公开共享，并通过强大的扩展，可以支持运营的更新和重复以及产品的持续改进。 当前，该相模型已在八种应用程序中实施，包括行业文本处理，识别物种类型，捕获表型参数，野生动植物识别，害虫监测，森林火灾识别，生态系统审查和业务管理决策。 “For example, in thE 'Three Norths' Project Area, the Big Model can automatically identify the vegetation type, distribution, structure, etc. Based on the pictures taken by the drone, and carry out accurate assessment of the ecological benefits of the engineering area, and use digital twin intelligent simulation and decision-making algorithms to optimize and adjust the structure, providing decision-making solutions for improving the quality of forest and grass该地区的植被，提高决策效率超过5倍。 “张华平说，例如，在海南热带雨林国家公园中，共享的大型模型可以通过多模式数据（例如图像，视频，语音纹理等）准确地判断海南吉本斯的数量和位置。 It is understood that the Longlong Model has an accuracy of identification of tree species types over 93%, an accuracy of identification of forest and fruit varieties, maturity, quality, etc., anAccuracy of identification of wildlife types, numbers, postures and behaviors is more than 91%, an accuracy of identification of diseases such as pine nematode disease exceeds 90%, an accuracy of identification of forest fires, smoke and other复杂背景下的灾难92％，并且获得基本生态参数（例如归一化指数，水产量，土壤维持和总基本生产率）的准确性超过85％。 “人们的每日”（八版本，2025年4月18日） （编辑：李方，阳光） 分享让许多人看到