中国林科院资源信息研究所近日成功研发我国首个林草行业大模型——"林龙大模型"（ForestDragon），标志着我国智慧林草建设迈入新阶段。

在科技日新月异的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度深入到各个领域。以DeepSeek为代表的大模型，凭借高效推理、多模态融合以及对垂直领域的深度优化，成为推动行业智能化转型升级的强大动力。林草行业因具有地域广阔、类型复杂、工作难度大等特点，迫切需要借助以行业大模型为代表的人工智能技术进行深度融合与创新赋能，从而提升林草行业信息化管理水平，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草创新团队在长期耕耘和研究积累的基础上，成功攻克关键核心技术，以DeepSeek大模型为底座，研发出林草行业大模型——林龙大模型（ForestDragon）。这一成果的问世，标志着我国在智慧林草研究和应用领域迈出了关键一步，为林草高质量发展装上了人工智能的普惠引擎。

据研发团队负责人、中国林科院首席科学家张怀清研究员介绍，林龙大模型具备五大显著优势。其一，通过行业文本知识多智能体技术，有效融合林草领域知识，成功弥补了通用大模型在林草行业知识方面的缺陷，使大模型对林草领域复杂问题的理解能力提升60%以上。其二，针对林草行业数据和业务特点，构建了林草多模态数据的时空大模型，打破了大语言模型在时空数据理解、分析和推理能力上的局限，使林草业务计算和处理能力提升50%以上。其三，实现了多模态大模型与专用小模型的协同融合，极大降低了开发成本，显著增强了模型的复用性、适用性和通用性，开发利用效率提升10倍以上。其四，成功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，摆脱了林草行业大模型对高算力的依赖，提升了模型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，具备强大的高扩展性，能支持功能更新迭代与产品的持续完善。

目前，林龙大模型已在八大应用场景落地生根，并支持各种终端的接口调用。随着不断扩充完善，将为智慧林草全行业垂直领域的科研、应用和产业发展提供有力支撑。

在行业文本处理方面，通过研发林草行业文本知识多智能体，可有效减少模型理解偏差，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，利用大小模型融合的协同计算架构，实现多源遥感图像的树种精确识别，准确率超过93%。

对于表型参数提取，利用三维点云、多光谱、高光谱等多维数据，可实现样地-单木-器官多尺度林木三维表型参数的精准提取，以及林果品种、成熟度、品质等表型的精确识别，准确率超过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、数量、姿态和行为等，精度在91%以上。

针对病虫害监测，通过微调SAM大模型可实现林木健康状况监测，如对松材线虫病等病害的识别，精度超过90%。

在林火识别方面，利用微调Grounding DINO大模型，能实现复杂背景下森林火灾、烟雾等灾害的智能识别，精度超过92%。

在生态系统评估中，通过自适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、凋落物量、产水量、土壤保持力、净初级生产力、总初级生产力等关键生态参数的精准提取，精度在85%以上。

在经营管理决策方面，利用数字孪生智能模拟与决策算法，可实现林分空间结构异质性、林分竞争程度、树种混交度、林分空间结构信息的精准提取，并进行结构优化调整，决策效率提升5倍以上。

值得一提的是，林龙大模型已在“三北”工程示范区、国家公园、国有林场等投入应用，运行状态稳定可靠。未来，林龙大模型将通过持续优化升级、迭代更新，进一步深化与林草行业的融合，全面推动林草智能化转型与AI产业创新应用，赋能智慧林草发展新篇章。（温雅莉）