近日，中國科學院空天信息創新研究院(以下簡稱“空天院”)牽頭、中科星圖股份有限公司(以下簡稱“中科星圖”)參與申報科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目，“遙感跨模態基礎模型關鍵技術研究”項目獲批。為落實國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》總體部署，科技部根據《新一代人工智能重大科技項目實施方案》，啟動實施科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目。2030—“新一代人工智能”重大項目，以推動人工智能技術持續創新和與經濟社會深度融合為主線，目標是搶占人工智能技術制高點，妥善應對可能帶來的新問題和新挑戰，促進大眾創業萬眾創新，使人工智能成為智能經濟社會發展的強大引擎。

　　構建海量遙感樣本集 推動遙感跨模態發展

　　中科星圖參與申報的“遙感跨模態基礎模型關鍵技術研究”項目將構建一套包含千萬幅數據/億級目標實例的遙感多模態多任務遙感樣本集，研發支持千億級參數規模的國產化遙感跨模態基礎模型，支持場景分類、語義分割、目標檢測、變化檢測、三維重建等不少于10種下游任務，面向國土資源、城鄉建設、國防安全、水利環保、應急救災等不少于5個領域開展應用示范與評估。

　　近幾年，在通用視覺領域，“海量數據、大規模算力、復雜網絡模型”推動了模型規模向大型化邁進。但應用到遙感領域時，仍存在“機理特性表征難、場景任務泛化差、模型可解釋性不足”的瓶頸。不同傳感器遙感數據成像機理不同、時空基準不一，且受傳感器參數、分辨率等成像條件影響，不同模態數據差異極大。單模態解譯方法對電磁特征利用不足，難以有效利用多模態互補信息，導致在多模態數據下模型泛化能力較差，實際應用能力受限。

　　“遙感跨模態基礎模型關鍵技術研究”項目相關研究成果可作為我國國產化對地觀測衛星地面系統預訓練模型基準，未來將推動遙感領域跨模態大模型的發展。項目構建的大規模樣本庫，可為遙感智能解譯產業提供數據支撐，進一步推進技術與產品演進。項目成果涵蓋的國產化預訓練套件擬適配目前最新的自監督算法和主流預訓練模型，并針對自監督大數據訓練方面進行性能優化，封裝統一、簡潔易用的接口，便于各行各業研究者基于國產化軟硬件平臺嘗試最新的自監督預訓練技術和主流模型，推動業務上的應用和落地。

　　研究遙感跨模態基礎模型 賦能千行百業

　　目前，全球已發射并處于工作狀態的對地觀測衛星數量已達到700余顆，隨之而來的是衛星遙感數據分析市場的擴大。據衛星咨詢公司NSR預測，到2027年，全球衛星數據分析市場總額將達到181億美元。多源遙感數據量的激增、遙感數據分析市場巨大的前景和傳統遙感技術的瓶頸三者之間的溝壑急需一種全新的高效、精準、便捷的技術手段來填平。

　　此次牽頭申報科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目的空天院，是我國空天信息領域創新發展的重要科技力量，具備從遙感數據接收、信息處理、融合研判、智能挖掘、共享服務到綜合應用的完整技術鏈路，擁有我國地球觀測領域唯一的兩個大科學裝置“中國遙感衛星地面站”和“航空遙感飛機”，持續積累了全球范圍內30余年對地觀測數據。

　　“遙感跨模態基礎模型關鍵技術研究”項目形成的系列算法模塊、解譯樣本數據庫、通用預訓練套件以及全國大范圍調查監測成果，將通過中科星圖等行業龍頭企業持續進行市場推廣與成果轉化，提高遙感數據應用率，不僅能為新一代遙感跨模態基礎模型理論突破、關鍵技術攻關與成果驗證應用奠定理論和實踐基礎，還可服務于生態監測、應急防災、國土調查等應用領域，填補國內地物信息提取、深度應用與定量化評估等方面的技術空白和生態短板，為千行百業賦能。