武汉大学与蚂蚁集团联合发布新一代语义增强遥感大模型SkySense++

武汉大学与蚂蚁集团近日联合发布了新一代语义增强遥感大模型SkySense++，该成果于8月9日通过国际权威期刊《自然·机器智能》在线发表，标志着我国在多模态遥感智能领域取得重大突破。研究团队由武汉大学张永军、李彦胜教授与蚂蚁集团陈景东专家领衔，武康、张营营等青年学者作为核心成员参与研发。

针对当前遥感大模型在多模态数据融合性能不足、下游任务微调依赖大量标注数据、语义信息挖掘不充分等核心难题，SkySense++创新性地采用两阶段渐进式预训练框架。第一阶段通过像素级-目标级-图像级的多粒度对比学习机制，实现跨模态表征关联；第二阶段引入掩码语义学习范式，显著提升模型对遥感影像的语义上下文理解能力。该模型基于11颗卫星的2700万组多源异构遥感数据完成训练，其技术亮点在于突破性实现了免微调部署能力——仅需少量标注样本作为提示，即可直接应用于新任务。

在农业估产、森林资源监测、地质灾害评估等7大领域的12项典型任务测试中，SkySense++展现出全面领先的性能优势：全量微调场景下分类与检测任务平均精度提升4.79%，少样本分割任务交并比提升达14.08%。相较于前代SkySense模型（曾发表于CVPR 2024），新版本在国土监测、应急救灾等实际场景中的稳定性与泛化能力获得显著增强。

该成果的工程应用价值尤为突出，其首创的轻量化部署方案有效降低了遥感AI技术的使用门槛。研究团队表示，SkySense++将为全球气候变化研究、粮食安全预警、灾害防控等重大需求提供新一代智能分析工具，推动地球观测技术向通用人工智能方向迈进。