近日，中国林业科学研究院资源信息研究所智慧林草创新团队宣布，他们基于DeepSeek大模型构建的国内首个行业专用大模型——"林龙大模型"正式问世。这一突破性进展标志着我国在智慧林草领域的技术应用迈入新阶段。

作为林业和草原管理的重要领域，传统的作业模式面临着范围广、种类多、实施难度大的挑战。通过将人工智能技术，尤其是大模型技术与行业需求深度融合，可以显著提升信息化管理水平，推动林草资源的科学化、精准化管理。

据相关负责人介绍，"林龙大模型"具有五大核心优势：

首先，在知识融合方面，该模型采用了多智能体技术，专门针对林草行业的特点进行优化，弥补了通用大模型在专业领域理解能力的不足；其次，在数据处理方面，模型创新性地构建了时空大模型，解决了传统模型在时间和空间维度分析上的局限性。

再者，在模型架构上实现了多模态大模型与专用小模型的协同融合，极大提升了开发效率和应用场景的适用性。此外，该模型还成功突破了低算力环境下的应用限制，并完全适配国产化技术要求，大幅降低了使用门槛。

最后，林龙大模型采用了自主知识产权的技术架构，具有良好的扩展性和二次开发能力。

目前，这一创新成果已在多个应用场景中取得显著成效。包括但不限于：

在"三北"防护林工程区，通过无人机影像分析和数字孪生技术，实现了生态效益的精准评估与优化建议；在海南热带雨林国家公园，利用多模态数据融合技术，成功实现对长臂猿种群的精确监测。

测试数据显示，该模型在多个关键指标上表现优异：

树种识别准确率超过93%，林果表型参数识别准确率在90%以上，野生动物监测精度达到91%，病虫害识别准确率超过90%，森林火灾预警准确率在92%以上，生态指标提取误差控制在合理范围内。