4月20日，商汤科技基于“商汤日日新SenseNova”大模型体系的AI遥感大模型，聚焦“AI技术如何下沉到现代农业应用场景”，以商汤AI遥感大模型和AI大装置SenseCore打造“大模型+大算力”基座，展示AI+遥感大幅提升了图像解译效果和效率。在农业数字化、智能化转型趋势下，智能遥感技术的跃迁，正为深入挖掘遥感数据在农业场景的应用价值，破局数字农业行业痛点起到关键性作用。

遥感大模型破解农业应用难题

商汤AI遥感大模型以通用视觉大模型为基础，借助通用视觉大模型10亿级模型参数，实现全国不同地形地貌、不同影像类型、不同影像时间和谱段的高泛化能力，使AI遥感大模型拥有先进的地物解译能力和媲美人工标注的图斑效果，并涵盖了46类语义分割、5类目标监测、4类变化检测、2类超分辨率算法。

基于AI遥感大模型，商汤已经建立了亚米级南北方耕地监测模型、2米级主粮作物监测模型、10米级主粮作物监测模型等农业领域专属模型，以及间接服务于农业的全要素地物检测模型。目前，商汤AI遥感大模型已在种植业监测、非农非粮监测、耕地用途管控、涉农信贷、涉农保险领域得到广泛应用。

商汤耕地检测模型实现了基于亚米级影像的全自动耕地地块预测识别，地块识别效果媲美人工勾绘，8小时可完成南方区域2000平方公里耕地识别，工作效率相比人工作业提升60余倍，极大提高了耕地地块识别效率，降本增效明显。

商汤农作物检测模型基于2米和10米分辨率影像，结合时序AI训练架构研发，涵盖了小麦、玉米、水稻、大豆、棉花等主要农作物，同时支持针对苹果、柚子、柑橘、茶叶、枸杞、甘蔗等地方特色农作物定制化检测模型研发。农作物检测模型5小时内可以完成一个区县农作物识别，工作效率相比人工作业提升5倍，作业范围越大提升效率越显著。

· 水稻识别成果

· 小麦识别成果

· 玉米识别成果

· 大豆识别成果

· 棉花识别成果

基于AI遥感大模型全要素地物检测能力，商汤实现了快速识别耕地范围内非农非粮要素，或根据前后两期影像快速检测非农非粮变化的能力，为相关业务开展提供了坚实基础。同时，商汤在AI遥感大模型能力的基础上，积极推动AI算法在碳汇测算、GEP核算、遥感生态等方面的应用，促进AI遥感在更多业务方向的落地。

三位一体产品矩阵助力农业智能化

作为第一产业，农业正在步入智能化技术驱动的全新发展阶段。包括AI在内的各类创新技术，正为农业产业的可持续发展贡献积极作用。 商汤在智能遥感领域多年深耕，已构建起体系完整的算法模型体系，并形成了Sense Remote Detection智能遥感解译软件、SenseRemote Layers智能遥感解译算法生产及应用平台，SenseEarth可视化在线云解译平台等三位一体的产品矩阵，灵活满足从算法生产、算法应用到在线解译等多种需求。随着AI大模型带来的范式创新，AI遥感技术也有望以更低成本、更高的效能“下沉”到农业产业的更多细分场景中，助力数字农业技术升级和推广。