月球科学大模型V2.0发布：AI实现月球撞击坑智能识别，准确率超93%

中国科学院地球化学研究所在2025中国国际大数据产业博览会上正式发布“月球科学多模态专业大模型V2.0”，标志着人工智能技术在月球科学研究领域取得重要突破。该模型作为“数字月球”云平台的核心智能支持系统，将显著提升月球地质研究的效率和精度。

月球撞击坑是研究月球地质演化的关键依据，其数量、大小、形态等特征对解析月球撞击历史具有重要意义。目前，月球表面直径1公里以上的撞击坑已识别超过100万个，但更小尺寸的撞击坑因数量庞大，传统人工识别方法难以完成全面统计。中国科学院地球化学研究所研究员刘建忠指出，完全依赖人工完成所有撞击坑的识别“几乎是不可能实现的任务”。

新型大模型通过输入撞击坑图像及相关问题，可自动分析其形态、尺寸、形成年代等特征，并生成完整文字描述。在模型研发过程中，科研团队建立了系统性多模态数据标注规范，构建了包含8700个月球撞击坑和7272个其他月球构造的标注数据集。测试数据显示，该模型在撞击坑年代分类与亚类划分任务中的准确率达88%，在月球构造自动识别任务中准确率更高达93%。

“数字月球”云平台作为面向未来的科研基础设施，计划于2027年完成建设并向全球开放共享。该平台已汇聚海量月球探测数据，包括影像、地形、光谱等多源信息，将为科学研究、工程实施和科普教育提供智能化支持。此次发布的V2.0版本在功能上实现多项突破，包括支持14种月球构造类型的自动识别分类，以及基于多光谱影像的岩石智能分类与填图能力。

该模型的研发是人工智能与行星科学深度交叉融合的典型案例，不仅解决了传统研究方法效率低下的问题，也为未来深空探测数据的智能化处理提供了技术范式。随着模型的持续优化和云平台的建设完善，我国在月球科学研究领域的技术优势将进一步凸显。