近日，蚂蚁集团方面宣布联合武汉大学推出基于的20亿参数多模态遥感基础模型SkySense，并透露其论文已被世界计算机视觉顶会CVPR 2024接收。

据悉，SkySense是基于蚂蚁集团自研蚂蚁百灵大模型打造，由该公司AI创新研发部门NextEvo与武汉大学联合研发，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，目前通过内部的MEarth平台提供数据与识别服务。同时蚂蚁集团正在计划开放Skysense模型参数、与行业伙伴共建，共同促进智能遥感技术与应用发展。

据蚂蚁集团方面透露，SkySense是迄今为止全球范围内参数规模最大、覆盖任务最全、识别精度最高的多模态遥感基础模型。而且在国际上权威的17项测试场景中，SkySense的指标均超过国际同类产品，例如在国际高清遥感地物检测榜单FAIR1M 2.0中，SkySense的平均精度（mAP）领先第二名超过3%。

蚂蚁方面还指出，传统的遥感影像理解技术往往侧重于针对单一模态单一任务建模，缺乏对多模态数据、时间序列、地理先验知识的综合建模和利用，限制了其在海量数据和多种任务中的泛化能力。而SkySense突破了以上技术瓶颈，可实现多模态、多分辨率的时序遥感影像建模。

据悉，在应用方面，SkySense可用于地貌、农作物观测和解译等。例如SkySense目前正在尝试通过遥感卫星观测森林覆盖与分布，用于监测蚂蚁森林植被的健康度和生长状况，保护蚂蚁森林的植被资产。

同时SkySense还可基于遥感卫星智能解译，实现对野火小时级的监测与火势预估，辅助应急救灾；通过多光谱、SAR雷达影像实现对包括水稻、玉米、花生、油菜等在内的几十种作物的精确识别，可对作物的长势健康度、收割进度、生长周期、土壤墒情以及农作物病害灾害等进行全方位监测与评估，助力普惠金融和乡村振兴。

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