中国林科院资源信息研究所克日乐成研发我国首个林草行业大模子——"林龙大模子"（ForestDragon），，，标记着我国智慧林草建设迈入新阶段。。。。。

在科技日新月异确当下，，，人工智能（AI）正以亘古未有的速率深入到各个领域。。。。。以DeepSeek为代表的大模子，，，依附高效推理、多模态融合以及对笔直领域的深度优化，，，成为推动行业智能化转型升级的强盛动力。。。。。林草行业因具有地区辽阔、类型重大、事情难度大等特点，，，迫切需要借助以行业大模子为代表的人工智能手艺举行深度融合与立异赋能，，，从而提升林草行业信息化治理水平，，，推动林草质量迈向精准提升的新台阶。。。。。

中国林科院资源信息研究所智慧林首立异团队在恒久耕作和研究积累的基础上，，，乐成攻克要害焦点手艺，，，以DeepSeek大模子为底座，，，研发出林草行业大模子——林龙大模子（ForestDragon）。。。。。这一效果的问世，，，标记着我国在智慧林草研究和应用领域迈出了要害一步，，，为林草高质量生长装上了人工智能的普惠引擎。。。。。

据研发团队认真人、中国林科院首席科学家张怀清研究员先容，，，林龙大模子具备五大显著优势。。。。。其一，，，通过行业文本知识多智能体手艺，，，有用融合林草领域知识，，，乐成填补了通用大模子在林草行业知识方面的缺陷，，，使大模子对林草领域重大问题的明确能力提升60%以上。。。。。其二，，，针对林草行业数据和营业特点，，，构建了林草多模态数据的时空大模子，，，突破了大语言模子在时空数据明确、剖析和推理能力上的局限，，，使林草营业盘算和处置惩罚能力提升50%以上。。。。。其三，，，实现了多模态大模子与专用小模子的协同融合，，，极大降低了开发本钱，，，显著增强了模子的复用性、适用性和通用性，，，开发使用效率提升10倍以上。。。。。其四，，，乐成解决了林草领域低资源条件下的多端兼容和国产化适配问题，，，挣脱了林草行业大模子对高算力的依赖，，，提升了模子的易用性和普惠能力。。。。。其五，，，实现了行业自主产权的开放共享，，，具备强盛的高扩展性，，，能支持功效更新迭代与产品的一连完善。。。。。

现在，，，林龙大模子已在八大应用场景落地生根，，，并支持种种终端的接口挪用。。。。。随着一直扩充完善，，，将为智慧林草全行业笔直领域的科研、应用和工业生长提供有力支持。。。。。

在行业文本处置惩罚方面，，，通过研发林草行业文本知识多智能体，，，可有用镌汰模子明确误差，，，专业知识获取效率和推理准确性提升近10倍。。。。。

在树种类型识别上，，，使用巨细模子融合的协同盘算架构，，，实现多源遥感图像的树种准确识别，，，准确率凌驾93%。。。。。

关于表型参数提取，，，使用三维点云、多光谱、高光谱等多维数据，，，可实现样地-单木-器官多标准林木三维表型参数的精准提取，，，以及林果品种、成熟度、品质等表型的准确识别，，，准确率凌驾90%。。。。。

在野生动物识别领域，，，通过图像、视频、声纹等多模态数据融合，，，能够精准识别野生动物类型、数目、姿态和行为等，，，精度在91%以上。。。。。

针对病虫害监测，，，通过微调SAM大模子可实现林木康健状态监测，，，如对松材线虫病等病害的识别，，，精度凌驾90%。。。。。

在林火识别方面，，，使用微调Grounding DINO大模子，，，能实现重大配景下森林火灾、烟雾等灾难的智能识别，，，精度凌驾92%。。。。。

在生态系统评估中，，，通过自顺应数据智能挖掘算法，，，可实现归一化植被指数、归一化水指数、叶面积指数、干枯物量、产水量、土壤坚持力、净初级生产力、总初级生产力等要害生态参数的精准提取，，，精度在85%以上。。。。。

在谋划治理决议方面，，，使用数字孪生智能模拟与决议算法，，，可实现林分空间结构异质性、林分竞争水平、树种混交度、林分空间结构信息的精准提取，，，并举行结构优化调解，，，决议效率提升5倍以上。。。。。

值得一提的是，，，林龙大模子已在“三北”工程树模区、国家公园、国有林场等投入应用，，，运行状态稳固可靠。。。。。未来，，，林龙大模子将通过一连优化升级、迭代更新，，，进一步深化与林草行业的融合，，，周全推动林草智能化转型与AI工业立异应用，，，赋能智慧林草生长新篇章。。。。。（温雅莉）