多模态遥感数据生成式基础模型

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多模态遥感数据生成式基础模型‌是一种能够处理和分析多种类型遥感数据（如光学、红外、雷达等）的模型。这类模型通常具有更强的泛化能力和更广泛的应用范围。

目录

• 简介
• 相关咨询
  • 蚂蚁集团：百灵大模型推出20亿参数遥感模型，可用于地貌地物观测解译
• 参考文献

简介

以中国科学院空天信息创新研究院研发的“空天·灵眸”3.0版为例，它是我国首个面向多模态遥感数据生成式基础模型，也是首个专为遥感领域打造的行业基础模型。该模型能够处理和分析可见光、合成孔径雷达、热红外、多光谱等多传感器卫星数据，以及航空遥感飞机、无人机等不同航空平台观测的数据，实现了自动化、高精度解译处理。

另外，蚂蚁集团也研发了一款名为SkySense的多模态遥感基础模型。该模型具有20亿参数，能够在17项测试场景中指标均超过国际同类产品，是目前国际上参数规模最大、覆盖任务最全、识别精度最高的多模态遥感基础模型之一。SkySense可用于地貌、农作物观测和解译等，有效辅助农业生产和经营，并可广泛应用于城市规划、森林保护、应急救灾、绿色金融、农业监测等重要领域。

这些多模态遥感数据生成式基础模型的发展，推动了遥感技术与人工智能技术的深度融合，为遥感数据的自动化处理和分析提供了新的解决方案。

相关咨询

蚂蚁集团：百灵大模型推出20亿参数遥感模型，可用于地貌地物观测解译

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新浪科技讯2月28日上午消息，新浪科技获悉，蚂蚁集团已推出20亿参数多模态遥感基础模型SkySense，这是蚂蚁百灵大模型在多模态领域最新的研发成果，其论文已被世界计算机视觉顶会CVPR 2024接收。SkySense可用于地貌、农作物观测和解译等，有效辅助农业生产和经营。

据介绍，SkySense在总计17项国际权威公开数据集进行了测评，其测试任务类型包括了土地利用监测、高分辨率目标识别、地物变化检测等7种常见遥感感知任务，并与国际上已发布的包括IBM和NASA联合研发的Prithvi等共18个全球主流同类模型做了测试结果比较。数据显示，17项测评中SkySense均名列第一。譬如，在国际高清遥感地物检测榜单FAIR1M 2.0中，SkySense平均精度（mAP）领先第二名超3%。

在刚刚公布的CVPR2024论文入选结果上，SkySense的研究成果亦被收录。据了解，蚂蚁集团正在计划开放Skysense模型参数，与行业共建，促进智能遥感技术与应用发展。

SkySense由蚂蚁AI创新研发部门NextEvo与武汉大学联合研发。NextEvo是蚂蚁AI核心技术研发团队，主导了蚂蚁百灵大模型的研发工作，其研发方向涉及CV、NLP、多模态、AIGC、数字人(19.650,0.03,0.15%)、AI工程化等核心技术。去年，该部门升级了多模态团队，由杨铭带队全面布局多模态技术。