近期，国内科研机构在智慧林草领域取得重要突破。基于DeepSeek大模型技术，我国首个专为林草行业打造的智能系统——"林龙"平台正式问世。

作为林业资源管理的重要领域，林草行业面临着覆盖范围广、业务类型多、技术要求高等特殊挑战。传统的信息化手段难以满足现代高效管理需求，亟需借助人工智能技术实现升级。

据项目首席专家介绍，该系统具有五大显著特点：

一是采用先进的知识增强技术，专门针对林草行业的复杂特性进行优化，使模型对专业知识的理解能力提升60%以上；

二是创新性地构建了时空数据处理框架，解决了传统模型在空间数据分析方面的局限性，业务处理效率提升50%；

三是实现了大模型与小模型的高效协同，大幅降低了开发成本，系统复用性和适应性显著增强，资源利用率提高10倍以上；

四是突破了低算力环境下的技术瓶颈，在国产化设备兼容性和易用性方面取得重要进展；

五是建立了开放共享的技术生态，为后续功能升级和产品优化预留充足空间。

目前，该系统已在多个实际场景中成功应用。例如，在"三北"防护林工程区，通过无人机影像自动分析植被分布特征，实现了生态效益精准评估；在海南热带雨林国家公园，利用多模态数据技术准确监测长臂猿种群动态。

测试数据显示，该系统对树种识别准确率超过93%，对林果表型特征识别准确率达到90%以上，在野生动物监测、病虫害识别等方面表现同样出色。特别是在森林防火和生态参数提取方面，准确率达到92%和85%以上。

这一创新成果为提升我国林业资源管理水平提供了重要技术支撑，标志着我国在智慧林草领域的研究应用迈入新阶段。