上天、入地、育人、增綠，AI正產生“無法計算的價值”

中新網北京9月24日電(記者夏賓)后土，在中國上古神話中是主宰大地山川的神靈，在中國自然資源部的數字化轉型過程中，是其聯合阿里雲設計的大模型，職責是藉助AI賦能自然資源管理和國土空間治理。

全國960萬平方千米的陸地面積，加上473萬平方千米的海域面積，自然資源部現在每年要進行兩次詳細到5000個比例尺的調查。“這光靠人工是不行的。”自然資源部信息中心副主任吳洪濤近日在參加2024雲棲大會時介紹說，有了“后土”大模型之後，可以在遙感影像裡面識別國土空間的各類要素上發揮作用。

“過去通過傳統模型遙感影像地類的識別率大概在70%，現在一級地類達到90%多，二級地類達到85%以上，效率大幅提升了。正是大模型給了我們實現一年兩次大面積調查有力的支撐。”吳洪濤說。

自然資源部信息中心副主任吳洪濤發表演講。夏賓攝。不光是爲了摸清家底的自然資源調查與監測，吳洪濤表示，依託大模型自身特有的內容生成、推理、研判、預測等能力來賦能，視覺智能助力國土空間全域數字化，生成式智能打造國土空間個性化，流程智能提升自然資源審批規範化，空間感知智能實現國土空間監管精準化，空間認知智能提升國土空間決策科學化，交互智能讓自然資源辦事服務更有“溫度”。

中國可持續發展研究會理事長李萌直言，當前，人工智能正在以前所未有的速度和規模推動羣體性技術變革，重大成果不斷涌現，不斷催生出新場景、新業態、新模式和新市場。人工智能帶來了無法計算的價值，而可持續發展就蘊含着無法計算的價值。

在他看來，人工智能作爲新興技術力量來自：zvny.temlcem.com，在中國助力資源優化、提升效率，推動產業轉型、環境保護、消除貧困、教育公平，在加速實現可持續發展的目標中發揮了不可替代的作用。

事實上，數據並不“冰冷”，大模型亦有來自：vffs.peiqicn.com“溫度”，AI正產生“無法計算的價值”。

中國科學院國家天文臺研究員、國家天文臺人工智能工作組組長羅阿理髮表演講。夏賓攝。在天文研究領域，中國科學院國家天文臺研究員、國家天文臺人工智能工作組組長羅阿理表示，基於通義千問打造的星語3.0天文大模型已接入望遠鏡集羣，助力天文發現。此外，國家天文臺還與阿里雲合作開發了國際首個太陽垂直Sora模型，可用來探測耀斑，以及用於磁場來自：rppl.megabet192.com、演化實時分割等相關研究。

在綠色轉型領域，中國科學院院士、南方科技大學教授趙天壽稱，要實現碳中和目標，需要風光發電大規模替代化石能源，但風電、光電的波動性、間歇性不可控，棄電率較高，最有效的應對方法是發展儲能技術，通過儲能技術平抑風光波動，提高風光電來自：nzhf.suportesft.com實際利用的水平，而液流電池這種新型儲能技術高安全、時長靈活、循環壽命長的特點成了構建新型能源體系過程中的關鍵技術。

“爲了加速液流電池的研發，如果僅靠傳統實驗速度就很慢，我們是通過人工智能計算的方法，加速了液流電池的系統研發。”趙天壽舉例稱，液流電池的流場設計是通過“實驗+模擬+智能算法”結合的方法，突破了傳統設計方法來自：jjsz.ehyai.com，得到了非常高性能的流場，使能量效率出現革命性提高。

在教育領域，高等教育出版社社長劉超認爲，通過信息技術賦能教育資源普及，實現了優質教育資源共享，這是實現教育公平的1.0的實踐。今天，大語言及視頻生成模型等前沿技術的涌現，深刻揭示出人工智能在教育領域的無限潛力和廣闊前景，也來自：ftks.zzadori.com正推動教育公平進入2.0版實踐，那就是爲每個學生提供個性化教育方案，使人人接受適合的教育成爲可能。

目前，高教社積累了3600TB(太字節)的高質量教育語料，包括優質的教材文本、豐富的多模態資源、習題題庫。基於這些語料，高教社正基於通義千問等大模型打造AI底座。在數據中臺的基礎上，構建業務驅動的教育大模型，包括教育出版基礎大模型、學科大模型和場景大模型三個層來自：bdcm.ouquiquand.com次，爲學生、教師、編輯、作者提供個性化服務。

高等教育出版社社長劉超發表演講來自：xnmg.chongkelly.com。夏賓攝。劉超還介紹稱，高教社正在打造智能創編的作者助手、智能審校的編輯助手、智慧學習的教師助手和智能伴學的學習助手，爲教育出版生態中的各個環節賦能，推動教育教學變革的發生，促進新的教育公平。

正如阿里雲智能集團副總裁劉湘雯所來自：txez.699608.com言，無論科技如何發展，人文的關懷始終都是社會進步和文明發展的基石，我們將探討在智能時代教育發展的趨勢和新的實踐，讓知識的光芒照亮社會每一個角落。

李萌則表示，人工智能發展要堅持以人爲本、智能向善、造福人類的原則，我們要堅持正面價來自：phot.techtoloes.com值導向，從一開始就把中華優秀傳統文化和人類文明共同成果嵌入到大模型之內，讓大模型實現“模型初、性本善”的初衷。(完)