阿里达摩院近日宣布推出了业内首个遥感人工智能大模型。该模型可识别地表上的各种元素，包括农田、农作物和建筑等。这一突破性的技术将极大提高在灾害防治、自然资源管理和农业估产等遥感应用领域的分析效率。

据了解，达摩院的遥感AI解译通用分割模型(AIE-SEG)是业内首个实现了图像分割任务统一的模型。这个模型具备强大的能力，能够实现“万物零样本”的快速提取，包括近百种遥感地物分类。在多项任务处理下，它保持了高精度的识别能力，并且可以根据用户的反馈自动调整识别结果。

首次实现图像分割任务统一化

阿里达摩院是阿里巴巴集团下属机构，成立于2017年10月，是一所致力于开展基础科学和颠覆式技术创新研究的企业驱动型“新型研发机构”，在全球8个地区设立研究中心，拥有高校教授30多人、IEEE Fellow 级别科学家近10人。它以科技驱动人类愿景为动力，立足于基础科学、创新性技术和应用技术进行研究。

达摩院提出的遥感AI解译通用分割模型(AIE-SEG)开创了历史，首次实现了遥感领域中图像分割任务的统一化。一个模型不仅能够实现“万物零样本”的快速提取，还能够识别近百种遥感地物分类，而且在处理多项任务时依然能够保持高精度的识别能力。此外，该模型还能够根据用户的交互反馈自动调整识别结果。

在某些特定场景下，与传统的遥感模型相比，它的实例提取准确性提高了25%，变化检测准确性提升了30%。

山东省国土测绘院与达摩院合作使用这一技术，提高了冬小麦遥感解译的效率，实现了90%以上的识别精度，为农业管理者提供了更好的粮食产量预测和农业生产效益提升支持。另外，国家自然灾害防治研究院利用该遥感AI大模型进行滑坡和倒塌建筑物的识别，相比传统的人工识别方式，提取受灾信息的效率提高了数十倍，为科学救灾提供了高效、精准的遥感分析支持。

目前，该遥感AI大模型已经在AI Earth地球科学云平台上开放使用。用户可以通过“开箱即用”的API调用服务，根据需要定制各种遥感AI解译功能，例如水体提取、耕地变化监测、光伏识别等。达摩院视觉技术实验室AI Earth算法负责人罗浩表示，遥感多模态是推动人类更好地理解地球的关键。达摩院将继续推进遥感AI大模型的研究，助力地球科学的探索与应用。

实现方式和六大特点

阿里达摩院研发的遥感AI大模型的创新点主要包括以下几点：

实现了遥感图像的端到端处理：该模型采用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习算法，能够对遥感图像进行端到端的自动化和智能化处理。这种处理方式避免了传统图像处理方法在处理遥感图像时遇到的问题，提高了处理效率和准确性。

多尺度特征融合技术：该模型采用了多尺度特征融合技术，能够有效地检测和识别遥感图像中的目标。这种技术可以同时获取和融合不同尺度的特征信息，提高了模型的鲁棒性和准确性。

支持多任务处理：该模型支持多任务处理，可以同时完成多个不同的遥感图像处理任务。这种处理方式提高了处理效率，同时也方便了用户在不同任务之间的灵活切换。

高精度目标检测和识别能力：该模型具有高精度目标检测和识别能力，能够准确地检测和识别遥感图像中的各种目标。这为城市规划、土地资源调查、环境监测、灾害预警等领域提供了更高效、更精确、更可靠的工具和手段。

强大的泛化能力：该模型具有强大的泛化能力，能够适应各种不同场景的遥感图像处理任务。这使得该模型在实际应用中具有更广泛的应用前景和更高的实用价值。

提供了用户友好的接口和服务：该模型提供了用户友好的接口和服务，方便用户进行定制和扩展。这使得用户可以根据自己的需求灵活地使用该模型，同时也为模型的推广和应用提供了便利。

综上所述，阿里达摩院研发的遥感AI大模型在遥感图像处理领域具有多项创新点，提高了处理效率和准确性，方便了用户在不同任务之间的灵活切换，同时也具有广泛的应用前景和高的实用价值。

AI遥感大模型市场规模将超过百亿

随着遥感技术和人工智能的结合，遥感AI在农业、环境监测、城市规划等领域展现出巨大潜力。遥感数据的大规模获取和处理能力，以及AI算法的精准分析和预测能力，为解决现实问题提供了新的可能性。目前，国内外企业纷纷涉足遥感AI市场，投入大量资金和人力资源进行研发与应用。

从目前遥感技术发展情况来看，遥感技术可按搭载传感器的遥感平台、遥感探测器的工作方式以及遥感探测的工作波段等划分为不同类别。从各国(地区)发射遥感卫星数量来看，截止到2021年年底，美国全年发射遥感卫星数量排名第一，数量为86颗;其次为中国，发射遥感卫星61颗;第三为欧洲，发射数量为18颗。日本、俄罗斯、印度发射各6、5、1颗。

截至2021年4月，在遥感卫星各用途方面，光学成像卫星为79颗，占遥感卫星总量的36.74%;其次为电子情报，存量卫星数量为52颗，占比24.19%;第三位为地球科学，卫星数为为15颗，占比6.98%;其他应用占比相对较少。

目前，随着数字经济与实体经济融合程度不断加深，以及互联网平台的数字化场景向元宇宙转型，人类对数字内容总量和丰富程度的整体需求不断提高。AIGC作为当前新型的内容生产方式，已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大创新发展，市场潜力逐渐显现。与此同时，在推动数实结合、加快产业升级的进程中，金融、医疗、制造、工业等各行各业的AIGC应用也都在快速发展。

据IDC，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。另外，AI为自动驾驶、交通物流所赋予的价值也不容忽视，据预计，AI为交通领域创造3800亿元的经济价值。泰伯研究院报告显示，到2025年，AI遥感大模型市场规模将超过200亿元。

数慧时空技术负责人卢宇航表示，现实世界可以无限分割，通过遥感技术、样本标注的方式，样本是采集不完的，而通过少量数据加上大模型训练，可以更加高效地补划样本，提高地图精度，AI也在弥补传感器对地面不同景观的理解不足问题。

文章来源： 前瞻网，多知网，人工智能酱，cc温柯