我们梳理出几个核心判断。过去，地震科研人员常常被绘图、数据筛选、撰写总结材料等繁琐事务拖慢研究进度，如今一款名为“地震科学智能体”的对话式AI系统正式上线，有望将科研人员从这些低效重复劳动中解放出来，显著提升工作效率。

这并非普通的聊天机器人，而是一套配备了80余个专业数据处理接口的地震数据分析系统。中国地震局地球物理研究所研究员陈石介绍，科研人员通过该系统与最新语言大模型互动，即可像与专业同事交流一样，轻松完成各类科研任务。

这位AI助手究竟能胜任哪些工作？查震例、统地震、画曲线、绘地图、识波形、做分析、写报告，七个核心方向全面覆盖。用户只需输入一句自然语言指令，例如“计算MS(面波震级)7.0地震的矩震级”或“生成一份地震应急图集”，系统便会自动从权威数据源中检索、计算、绘图，10秒内即可输出高清图像。实测数据显示，准确率高达98.5%，远超传统方法的平均水平，且全流程可追溯，每一张图、每一个数据均有据可查。

回到关键问题：这套“地震科学智能体”为何如此强大？答案在于其技术底座——“谛听”大模型。与市面上通用的语言类大模型不同，“谛听”专为处理地震台站连续波形数据而设计。中国地震局地震科学国际数据中心副主任姚志祥表示，为实现这一功能，科研团队让AI学习了全球2600多万条不同类型地震事件的波形数据，并借助国家超算成都中心的强大算力，最终完成了模型训练。

开发这种专门处理地震图像的大模型，此前几乎无人尝试。中国地震局地球物理研究所联合清华大学、国家超算成都中心等多家单位组建攻关团队，但因缺乏可参考经验，许多参数设置只能摸着石头过河。功夫不负有心人，经过反复实验与探索，研究团队首次验证了地震图学习领域的规模定律。然而，在大规模使用国产算力进行模型训练时，又遭遇了效率瓶颈。“为此，我们成立专门团队，持续分析问题、升级系统。”陈石说。好在联合团队汇聚了地球物理、地震学、视觉大模型算法及超算技术等多领域专家，学科交叉融合的智慧，加上团队间的紧密协作，逐一攻克技术难题，最终成功研制出十亿级参数的地震波大模型。

“地震科学智能体”上线后，已有140多家单位、超过500名专业人员申请试用。用户需求高度集中在三大核心场景：专业图件自动化绘制、精准数据快速检索，以及深度科研分析与报告产出。这充分印证了人工智能赋能科学理念在防震减灾领域的实际落地效果——它正加速推动地震科学研究范式的革新，助力防震减灾业务体系向智能化转型升级。

陈石透露，下一步研究团队将持续推动“谛听”系列人工智能技术发展，包括进一步开展多模态地震数据处理大模型研制，加快研发具备一体化感知与智能处理能力的新一代智能地震监测设备。这些技术落地，是防震减灾业务体系迈向智能化升级的必经之路。

记者手记：技术突破，防震减灾底气更足

“地震科学智能体”是“AI+地震科学”深度碰撞的产物，它给科研带来的变革，充分展示了人工智能赋能防震减灾的广阔前景。地震科学本质上是一门基于观测的大数据科学，经过多年积累，已拥有海量地震观测、大地测量、地震工程、地震地质等多学科数据。随着人工智能技术持续发展与应用深入，以及全国地震监测预警网和地球物理观测基础设施的日益完善，人工智能在地震科学研究中的角色将愈发重要。

早在2018年，中国地震局与中国科学技术大学联合研发的“智能地动”地震监测系统就已成功试运行。近年来，我国在人工智能数据集、相关算法与软件研发方面取得多项突破，人工智能赋能防震减灾的底气越来越足。日益夯实的数据基础、不断突破的核心技术、持续壮大的人才队伍，让“AI+地震科学”的未来值得期待。

延伸阅读：“谛听”大模型有多强

“谛听”之名取自中国神话传说中能通过听音辨认世间万物的神兽。科研人员研发的“谛听”，是一种大型地震学数据集及在此基础上训练的人工智能大模型，也是目前国内规模最大、性能最强的地震数据处理大模型之一。

如何练就这只听震“神兽”？数据集是大模型训练的基础。最初，科研团队将2013年至2020年间的震相观测报告与国家测震台网数据备份中心的数据进行清洗、脱敏后，构建了1.0版本的“谛听”数据集。到2025年初，十亿级参数量的“谛听”地震波大模型研制成功，不仅具备高精度震相识别能力，还具备事件分类、震中距及震级预测能力。

1.0版本的“谛听”地震波大模型基于2300万条地震事件波形进行预训练。随着国家地震预警台网建成，未来更多高质量观测数据将持续推动地震学人工智能大模型的发展。凡是涉及观测振动信号、需要依托专业技术从数据中识别与解释信号的场景，都是该模型的“舒适区”。此外，“谛听”大模型还可应用于矿震监测、城市地下空间结构探测、海底地震监测等多个领域。