阿里達摩院發布業內首個遙感AI大模型，該模型可識別農田、農作物、建築等地表萬物，讓AI進一步下沉到田間地頭，大幅提升災害防治、自然資源管理、農業估產等遙感應用的分析效率，該模型已在AI Earth地球科學雲平台開放使用。 達摩院這次提出的遙感AI解譯通用分割模型(AIE-SEG)，率先在遙感領域實現了影像分割的任務統一，可實現「萬物零樣本」的快速提取，識別農田、水域、建築物等近百種遙感地物分類，且多項任務處理下依舊保持高精度的識別，並能根據用戶的互動式回饋自動調優識別結果。在一些特定情境下，比較傳統的遙感模型，實例擷取的準確率可提升25%，變化偵測的準確率可提升30%。