快科技 8 月 9 日消息，近日，武汉大学与蚂蚁集团联合发布了新一代语义增强遥感大模型 SkySense++，堪称 12 边型战士。

其相关研究成果在国际知名学术期刊《自然 · 机器智能》上在线发表。

当前，遥感基础大模型在复杂动态地球观测场景应用中面临挑战，如多模态遥感影像数据融合性能欠佳、下游任务微调依赖大量数据、对遥感语义信息挖掘不足等。

为攻克这些难题，研究团队基于前期多模态遥感大模型 SkySense，研发出 SkySense++。

SkySense++ 基于来自 11 个卫星载荷的 2700 万组多模态遥感影像，采用两阶段渐进式学习完成预训练。有效缓解了大模型对复杂微调流程和大量标注数据的依赖，极大提升了实用性与泛化性。

研究团队在农业、林业、灾害管理等 7 个领域的 12 种典型地球观测任务中，对 SkySense++ 进行全面评估。

实验结果显示，SkySense++ 在这 12 项任务中均表现卓越，性能优于其他模型。与同期最先进方法相比，在全量微调分类与检测任务上，平均精度提升 4.79%；在少样本提示分割任务上，平均交并比提升 14.08%。

SkySense++ 的前序版本 SkySense，曾在国际计算机视觉领域顶会 CVPR 发表，并在 2024 年世界人工智能大会发布。

而此次 SkySense++ 在农业生产评估、灾害应急响应、国土资源监测等任务中，性能更为优异、稳定，还新增免微调部署能力。