我国首个林草行业大模型研发成功

近日，中国林业科学研究院资源信息研究所智慧林草创新团队基于DeepSeek大模型，成功研发出我国首个专门服务于林业和草原领域的智能化平台——"林龙大模型"。这一突破性进展标志着我国在智慧林业和草原研究与应用领域取得了重要进展。

林业和草原领域因其地理范围广袤、生态系统多样性显著以及管理复杂度高等特点，亟需借助人工智能技术提升信息化管理水平。林龙大模型的出现为该领域带来了智能化解决方案，推动了对林业和草原资源更精准的管理和质量提升。

据中国林业科学研究院首席科学家张怀清介绍，"林龙大模型"具有五大显著优势：

首先，该模型采用了先进的多智能体技术融合林草专业知识，有效弥补了通用人工智能模型在专业领域理解上的不足，使对行业复杂问题的识别和处理能力提升了60%以上。

其次，针对林业和草原行业的特点，"林龙大模型"构建了专门的时空大数据分析系统，克服了传统模型在时间序列数据理解和空间数据分析方面的局限性，使业务计算效率提升了50%以上。

第三，该模型实现了多模态大模型与专用小模型的有效协同，显著提高了开发效率和模型应用范围。这一创新使得资源利用率提升了10倍以上。

第四，"林龙大模型"成功解决了在低算力条件下运行的问题，并实现了多种设备的兼容性和国产化适配，大大降低了使用门槛，使智能化管理更加普惠。

最后，该系统采用了开放共享的设计理念，具备强大的扩展性，能够持续更新和优化功能。

目前，"林龙大模型"已在多个应用场景中成功落地，包括但不限于林业资源监测、生态保护评估、野生动物保护等多个关键领域。例如，在"三北"防护林建设区域，该系统通过分析无人机影像，实现了对植被分布的精准识别，并为生态效益提升提供科学决策依据。

在海南热带雨林国家公园等自然保护地，"林龙大模型"利用多模态数据融合技术，成功实现对长臂猿数量和活动范围的精确监测。这一技术创新不仅提高了保护效率，也为珍稀物种研究提供了新的方法论。

此外，在病虫害防治方面，该系统能够准确识别松材线虫病等重大林业有害生物，并及时发出预警；在森林防火领域，"林龙大模型"能够精准识别和定位火源，为灾害防控提供有力支持。

据测试数据显示，"林龙大模型"在多个关键指标上表现优异：树种识别准确率达到93%以上，在林果品质评估、野生动物监测等方面也均达到90%以上的准确率。这些性能指标标志着我国在林业智能化领域的技术实力达到了世界先进水平。