近日，中国科学院南海海洋研究所珊瑚礁生物地貌研究团队凭借逾10年积累的海量影像数据库，正式开启人工智能（AI）驱动下的珊瑚礁研究范式革新之旅，成功突破传统珊瑚礁调查数据判读与分析的技术瓶颈，并研发出“瑶华”珊瑚礁多模态大模型1.0版，为珊瑚礁研究的高效开展提供了强大助力。

全球气候变化与人为影响的双重胁迫下，被称为"海洋热带雨林"的珊瑚礁生态系统面临生存危机。南海珊瑚礁亦是如此，加强南海珊瑚礁的研究刻不容缓。但传统的珊瑚礁调查数据分析和判读方法高度依赖人工，存在效率低、成本高、主观误差显著等固有缺陷，严重制约了南海珊瑚礁研究的广度和深度。

“瑶华”多模态大模型结构示意图。研究团队供图

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为破解这一困境，珊瑚礁生物地貌团队在国家重点研发计划——生物动力地貌与生物造礁地表过程项目和国家自然科学基金项目的共同资助下，基于阿里云Qwen2-VL基座模型，研发了“瑶华”珊瑚礁多模态大模型1.0版，通过分析10多万张水下影像，实现珊瑚种属识别准确率88%，效率较人工提升数十倍，实现了珊瑚礁调查数据的智能、高效分析的技术突破，同时结合SAM图像分割技术，“瑶华”目前可量化珊瑚覆盖率与健康状态，初步实现了珊瑚礁研究范式的转变。

据介绍，该模型将融合珊瑚礁地貌、地化、生态、水文、海平面和气象等多模态数据持续迭代，进一步挖掘“瑶华”的数据整合与多模态分析潜力，将其应用从基础的图像和视频识别，拓展至更深层次的气候预测与全球变化模拟，“瑶华”有可能将珊瑚礁从被动的“环境记录载体”转变为积极的“全球变化模拟器”，从而为应对气候变化提供革新性的决策维度。

研究人员表示，通过将珊瑚礁研究与AI深度融合，“瑶华”有望推动珊瑚礁研究范式从传统的经验驱动向数据驱动转变，为脆弱的珊瑚礁生态系统的保护与管理开辟出一条创新之路。