校企合作：AI为松树顽疾做“早筛”

　　夏日的南京市溧水区林场，松林苍翠，一架无人机按预设航线飞掠松林上空，多光谱影像实时回传后台，屏幕上，AI自动标注出疑似病树位置，并生成导航坐标……这些不知疲倦的“巡山员”，目标是被称为“松树癌症”的松材线虫病。

　　8月12日，百度伐谋在南京发布AI4S(人工智能助力科学)“1+10+N”战略，以自演化智能体为核心底座，集中展示十大跨学科科研标杆成果，涉及林业、材料、脑科学、金融科技、光电、汽车、能源、数学和具身智能等多个领域。其中，由百度伐谋与南京林业大学联合上线全国首个AI+早期松材线虫病防治一体化平台，就为松材线虫病的早发现、早判断和现场复核提供了全方位支持。

　　“以前靠人工徒步巡查和肉眼观察，大片松林子转一遍要好几天，还容易漏。”林场的一位工作人员指着监控屏幕介绍，现在无人机飞一趟就能覆盖大片区域，“AI把可疑的松树标出来，我们重点核查，目标明确多了。”

　　作为长期从事林业病虫害智能监测研究的高校团队，南京林业大学研究团队已形成自主可控的“视觉前”早期识别与空地协同智能监测技术体系。

　　据南京林业大学信息科学技术学院、人工智能学院副院长林海峰教授介绍，南林研究团队此前主要利用无人机影像、可见光和多光谱数据，判断松树的生理状态。“团队在与自演化智能体伐谋合作中，研究人员负责提出科研问题、确定评价标准，并结合林业知识判断实验结果；伐谋自演化智能体基于确定的研究目标与评价体系，自动化生成、测试、比对各类特征组合，完成大规模的试错寻优。”

　　优化后的识别效果提升明显：前期特征筛选和消融实验时间预计可以压缩约80%；早期病害召回率由89.1%提升至98.0%；模型针对早期病害类别的专项识别能力由78.5%提升至88.7%；干旱和枯草导致的误报率则由13.6%降至5.1%。

　　“这意味着绝大多数早期病树能在外观尚正常时被AI识别出来，同时大幅降低枯草、干旱等干扰因素造成的误判。”林海峰表示。

　　据了解，目前，南京林业大学相关技术已在江苏、辽宁、安徽等省份规模化应用，累计推广面积超过200万亩。引入AI大模型后，该技术有望进一步支撑50万至100万亩重点风险松林的早期预警能力提升。

　　“面对人工智能为代表的新一轮科技革命，高等教育必须主动拥抱AI，在育人理念、学科体系、科研范式上实现深度重构。”南京林业大学党委书记孙爱武表示，希望通过校企合作，“以科技守护绿水青山，以创新赋能林业发展”。

　　百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖则表示：“AI正在从提升信息获取效率，进一步走进真实任务场景，提出新假设、发现新路径。”(唐娟)