阿里达摩院发布业内首个遥感 AI 大模型（AIE-SEG），号称“率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一”、“一个模型实现‘万物零样本’的快速提取”，并可识别农田、水域、建筑物等近百种遥感地物分类，还能根据用户的交互式反馈自动调优识别结果。
产品概述
阿里达摩院发布的遥感AI大模型（AIE-SEG）是业内首个统一图像分割任务的AI解决方案，实现“万物零样本”快速提取，支持识别近百种遥感地物（如农田、水域、建筑物），并通过交互式反馈自动优化结果。该模型整合卫星和无人机图像分析，服务于城市规划、耕地保护和应急救灾等领域。
核心功能
- 多模态交互：用户输入自然语言指令（如“提取影像中的耕地农田”），系统自动识别并定位目标。
- 全要素提取：支持任意地表目标识别，建立多级语义标签体系，覆盖卫星与无人机图像。
- 交互式修正：允许人工纠偏（例如区分“水田”与“水域”），提升识别精度。
- 变化检测：实现通用及多分类变化监测，动态跟踪地物变迁。
性能优势
在特定场景下，该模型实例提取准确率提升25%，变化检测准确率提升30%，大幅超越传统遥感模型。基于阿里云技术，提供开箱即用的API服务，用户可定制功能（如“水体提取”或“光伏识别”），缩短分析时间。
应用场景
- 农业管理：例如山东省国土测绘院合作项目，用于冬小麦长势监测，识别精度超90%，提升粮食产量预测效率。
- 灾害防治：国家自然灾害防治研究院应用滑坡和倒塌建筑物识别，仅需十几分钟完成受灾信息提取，较人工提效数十倍，支持科学救灾决策。
- 城市运营：优化自然资源管理，助力耕地保护和应急响应。
评测分析
AIE-SEG核心优势
- 突破性统一模型设计，简化多任务处理，减少25%-30%错误率。
- 零样本学习能力强大，无需预训练数据即可识别新地物，降低使用门槛。
- 实际应用高效（如十几分钟完成灾害分析），显著提升农业、防灾等场景的运营效率。
主要不足
- 依赖高质量遥感数据输入，低分辨率图像可能影响精度。
- API定制需一定技术背景，非专业用户上手曲线较陡峭。
- 计算资源消耗较高，大规模部署可能增加云端成本。