中国林业科学研究院资源信息研究所的智慧林草创新团队近日宣布，他们基于DeepSeek大模型开发出了我国首个专为林草行业设计的大模型——林龙大模型。这一成果标志着我国在智慧林草领域的研究和应用取得了重要进展。

林草行业因其覆盖范围广、类型复杂以及工作难度高等特点，亟需借助人工智能技术提升信息化管理水平。林龙大模型的成功研发，为该领域带来了智能化管理的新可能，推动了林草质量的精准提升。

据中国林业科学研究院首席科学家张怀清介绍，林龙大模型具有五大显著优势:

• 通过行业文本知识多智能体技术，有效整合林草领域的专业知识，弥补通用大模型在该领域知识上的不足，使模型对复杂问题的理解能力提升超过60%。
• 针对林草行业的特点，构建了独特的时空大模型，突破了传统模型在时空数据分析与推理方面的局限，业务处理效率提升了50%以上。
• 实现了多模态大模型与专用小模型的协同融合，显著提高了模型的复用性、适用性和通用性，使开发效率提升10倍以上。
• 解决了低资源条件下多端兼容和国产化适配问题，降低了对高算力设备的依赖，提升了模型的易用性和普惠能力。
• 实现了行业自主产权的开放共享机制，具备强大的扩展性，支持功能更新与产品持续优化。

目前，林龙大模型已在多个应用场景中得到实际应用:

• 在"三北"工程区，通过无人机拍摄的画面识别植被类型和分布，并进行生态效益评估和结构优化调整，使决策效率提升5倍以上。
• 在海南热带雨林国家公园，利用图像、视频、声纹等多种数据融合技术，精确判断海南长臂猿的数量和位置。

数据显示:

• 树种类型识别准确率超过93%
• 表型参数提取准确率为90%以上
• 野生动物识别精度达到91%以上
• 病虫害识别精度超过90%
• 复杂背景下的灾害识别精度达到92%
• 关键生态参数提取精度在85%以上

这些数据充分证明了林龙大模型在提升林草行业信息化水平方面的显著成效。