圖 造礁珊瑚目標自主識別和解譯

人工智能作為新一輪科技革命的戰(zhàn)略性技術，在2025年國家政府工作報告中明確被列為重點發(fā)展方向，要求推進"人工智能+"行動并支持大模型應用。在科研領域，AI驅(qū)動的科學研究（AI for Science）已成為落實國家人工智能規(guī)劃、加速科研范式變革和提升創(chuàng)新能力的重要支撐，其技術突破正在重塑科學研究的邊界與模式。

中國科學院南海海洋研究所作為國家海洋科技領域的戰(zhàn)略力量，積極響應國家科技創(chuàng)新號召，強化"國家隊"的使命擔當，珊瑚礁生物地貌研究團隊依托超十年積累的海量影像數(shù)據(jù)庫，啟動人工智能驅(qū)動的珊瑚礁研究范式革新，嘗試突破傳統(tǒng)珊瑚礁調(diào)查數(shù)據(jù)判讀和分析的技術瓶頸。

全球氣候變化與人為影響的雙重脅迫下，被稱為"海洋熱帶雨林"的珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)面臨生存危機。南海珊瑚礁亦是如此，加強南海珊瑚礁的研究刻不容緩。但傳統(tǒng)的珊瑚礁調(diào)查數(shù)據(jù)分析和判讀方法高度依賴人工，存在效率低、成本高、主觀誤差顯著等固有缺陷，嚴重制約了南海珊瑚礁研究的廣度和深度。針對這一困境，珊瑚礁生物地貌團隊基于阿里云Qwen2-VL基座模型，研發(fā)了 “瑤華”珊瑚礁多模態(tài)大模型1.0版，通過分析10多萬張水下影像，實現(xiàn)珊瑚種屬識別準確率88%，效率較人工提升數(shù)十倍，實現(xiàn)了珊瑚礁調(diào)查數(shù)據(jù)的智能、高效分析的技術突破，同時結(jié)合SAM圖像分割技術，目前模型可量化珊瑚覆蓋率與健康狀態(tài)，初步實現(xiàn)了珊瑚礁研究范式的轉(zhuǎn)變。

后續(xù)該模型將融合珊瑚礁地貌、地化、生態(tài)、水文、海平面和氣象等多模態(tài)數(shù)據(jù)持續(xù)迭代，進一步挖掘“瑤華”的數(shù)據(jù)整合與多模態(tài)分析潛力，將其應用從基礎的圖像和視頻識別，拓展至更深層次的氣候預測與全球變化模擬，“瑤華”有可能將珊瑚礁從被動的“環(huán)境記錄載體”轉(zhuǎn)變?yōu)榉e極的“全球變化模擬器”，從而為應對氣候變化提供革新性的決策維度。通過將珊瑚礁研究與人工智能深度融合，“瑤華”有望推動珊瑚礁研究范式的轉(zhuǎn)變，從傳統(tǒng)的經(jīng)驗驅(qū)動邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動，進而為脆弱的珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)的保護與管理開辟創(chuàng)新的路徑。

該模型研發(fā)由國家重點研發(fā)計劃—生物動力地貌與生物造礁地表過程項目和國家自然科學基金（42425004）共同資助。

• 信息來源：中國科學院南海所。

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