在2024年中国国际大数据产业博览会上，一项重大成果引发关注——中国科学院地球化学研究所与阿里云联合推出了国际首个“月球科学多模态专业大模型”，简称月球专业大模型。该模型基于阿里云通义系列模型构建，目前在月球撞击坑年代判定与形态识别方面，准确率已达到80%以上。

中国科学院院士、中国月球探测工程首任首席科学家欧阳自远在发布会上指出，随着深空探测活动的快速推进，探测数据正呈现井喷式增长。科学大数据已成为驱动科技创新的强大引擎。在数据管理层面，我国已取得一定先发优势；而在数据应用方面，必须充分运用现有的人工智能技术优势。基于阿里云通义模型构建的月球专业大模型，将显著加速海量数据的处理，助力科研工作者挖掘新的科学发现。

那么，这一模型具体如何运作？当前其最佳应用场景为月球撞击坑识别，准确率已超过80%。月球专业大模型以视觉、多模态及自然语言等通义系列模型为基础，结合RAG检索增强等技术，在阿里云百炼专属版上完成微调与训练。人类研究月球地质演化，除了依赖探测器返回的样品，主要依靠对月球撞击坑等地质对象的分析。撞击坑的大小、深度、形态等特征，是研究月球地质演化的重要依据。

然而，目前月球上直径一公里以上的撞击坑数量已超过100万个，直径一公里以下的撞击坑数量更是难以统计。若完全依赖人工识别，完成所有撞击坑的判别几乎是一项“不可能完成的任务”。

而月球专业大模型的引入，极大地提升了科研效率。科研工作者只需输入月球撞击坑图像及相关问题，模型便可调用通义视觉、多模态模型，从17种多模态数据（包括光谱、高程、重力等数据）中判定该图像对应的模态类型。同时，通过检索知识库并调用通义语言模型，它还能回答该撞击坑的形态、大小、年代等问题，并提供推理过程。中国科学院地化所研究员刘建忠表示：“通过对海量数据的精准把握，大模型不仅能对撞击坑进行分类，还能解决一些目前尚未攻克的科学难题。”

接下来，月球专业大模型将嵌入“数字月球云平台”，推动该平台向智慧化升级。这一平台由中国科学院地化所牵头建设，是国际上月球探测数据最全面的云平台，集科学研究、工程应用和科普教育于一体。它将与FAST等大科学装置共同成为科研基础设施的重要组成部分，助力我国月球与行星科研创新加速发展。

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