武大联合蚂蚁集团推出新一代遥感大模型，12边形性能全面提升

8月9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++，这款模型凭借其全能表现被业界誉为"12边形战士"。相关研究成果已发表在顶级学术期刊《自然·机器智能》上。

在遥感领域，现有基础大模型在应对复杂动态地球观测场景时仍面临诸多挑战，包括多模态遥感影像数据融合效果不理想、下游任务微调需要大量数据支持、遥感语义信息挖掘不够深入等问题。

为解决这些技术瓶颈，研究团队在前期研发的多模态遥感大模型SkySense基础上，成功开发出升级版SkySense++。

这款新模型基于11个不同卫星载荷采集的2700万组多模态遥感影像数据，创新性地采用两阶段渐进式学习方法完成预训练。这种方法显著降低了大模型对复杂微调流程和海量标注数据的依赖，大幅提升了模型在实际应用中的实用性和泛化能力。

研究团队在农业、林业、灾害管理等7个重要领域的12种典型地球观测任务中对SkySense++进行了全面测试。

测试结果表明，SkySense++在所有12项任务中均展现出卓越性能，全面超越其他同类模型。具体来看，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，平均交并比提升幅度高达14.08%。

值得一提的是，SkySense++的前身SkySense模型曾在计算机视觉领域顶级会议CVPR上发表，并在2024年世界人工智能大会上正式发布。

此次升级的SkySense++在农业生产评估、灾害应急响应、国土资源监测等实际应用场景中表现更为出色和稳定，同时还新增了免微调部署功能，进一步提升了模型的易用性。