10月20日消息，阿里达摩院发布业内首个遥感AI大模型，一个模型即可识别农田、农作物、建筑等地表万物，让AI进一步下沉到田间地头，大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率，该模型已在AI Earth地球科学云平台开放使用。

遥感技术在城市运营、耕地保护、应急救灾等国计民生中的应用甚广，遥感AI则可以大幅提升既有数据的利用深度，输出更精细化、更准确的分析结果，如结合卫星照片与历史气象情况，“算”出某一块农田里作物的长势状况，让种地不再被动，而是更主动地“看天吃饭”。

以往，由于遥感卫星的影像数据规模巨大、地物分类复杂，要识别不同的地表物体，需要分别训练多个专用的遥感模型，且单个模型存在识别准确率低、泛化性差等问题。2023年4月，Meta发布的论文《Segment Anything》让计算机视觉进入快速迭代的大模型时刻，也推动遥感AI朝着“一个模型解决多个任务”的方向发展。

达摩院此次提出的遥感AI解译通用分割模型（AIE-SEG），率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一，一个模型即可实现“万物零样本”的快速提取，可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，且多项任务处理下依旧保持高精度的识别，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。在一些特定场景下，对比传统的遥感模型，实例提取的准确率可提升25%，变化检测的准确率可提升30%。

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