松树"癌症"能早筛了！全国首个AI松材线虫病防治平台在江苏上线

交汇点讯 8月12日，在南京举行的百度AI开放日暨百度伐谋专场活动上，全国首个AI+早期松材线虫病防治一体化平台正式上线。该平台由百度伐谋与南京林业大学联合研发，覆盖多光谱特征筛选、模型识别、无人机巡检、地图定位和现场复核等环节。这套系统已投入松林监测应用，可在松树外观尚未出现明显变色时识别早期病情，为松材线虫病的早发现、早判断和早处置提供技术支撑。

松材线虫病被业内称为“松树癌症”，松树染病后针叶逐步失绿，最快四十多天即可整株枯死，且早期外观与健康松树几乎无异。“等到树冠明显变红变黄，病害往往已经扩散，后续采伐、运输和清理成本大幅增加。”南京林业大学信息科学技术学院研究团队成员告诉记者，溧水林场松林分布广、地形起伏大，传统人工巡山排查效率有限，“漏掉一棵病树，可能就连累一片林子。”

记者在南京市溧水区林场看到，无人机按预设航线飞掠松林上空，采集的多光谱影像实时回传平台，AI自动标注疑似病树位置并生成导航坐标，地面核查人员据此精准抵达现场复核。“以前靠人走眼看，大片松林子转一遍要好几天，还容易漏。”林场一位工作人员说，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。”

“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，南林大愿意把论文写在绿水青山间，与企业一道破解林业生产中的实际难题。“希望校企携手，以科技守护绿水青山，以创新赋能林业发展，共同书写校企合作新篇章。”孙爱武说。

记者了解到，南林大团队长期开展林业病虫害智能监测研究，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，主要利用无人机影像、可见光和多光谱数据判断松树生理状态。“我们构建了一个包含107个候选特征的特征池，涉及不同光谱波段、植被指数及其组合。”研究团队成员介绍，过去需要依靠林业经验逐项筛选，再通过大量实验验证，“组合数量太大，人工全部验证耗时很长，也容易被已有经验局限。”

在与百度伐谋的合作中，南林大团队负责提出科研问题、确定评价标准，并结合林业知识判断实验结果；百度伐谋则在固定模型和评价标准下，自动生成、测试和比较不同特征组合，优先筛选出更值得进入后续实验的方案。“我们定方向和标准，AI负责大规模试错和寻优。”该团队成员说，经过持续搜索，团队从107个候选特征中筛选出约5个关键特征，前期特征筛选和消融实验时间预计压缩约80%。

优化后的识别效果明显提升。据介绍，衡量模型整体检测效果的mAP@0.5指标由86.4%提升至90.8%；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。”研究人员表示。

据南林大研究团队介绍，该校相关林业病虫害监测技术目前已在江苏、辽宁、安徽等省份规模化应用，累计推广面积超过200万亩，通过早期精准防控为国家节约防治成本约7亿元。引入百度伐谋的自演化搜索能力后，该平台有望进一步支撑约50万至100万亩重点风险松林的早期预警能力提升，预计可节约核查、防控和模型迭代等相关成本约3000万至5000万元。

“对于已经定义清楚的问题，AI可以帮助人们更快验证和找到更优解；对于尚未完全定义清楚的问题，AI则可以帮助科研人员提出新假设、发现新路径。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，AI正在改变科研、教学、生产和生活的很多方式，也正在走进企业和科研机构的真实任务场景，成为中国引领全球科技创新的重要力量。

8月12日同期发布的还有百度伐谋AI4S“1+10+N”战略，以百度伐谋自演化智能体为底座，集中展示十大跨学科科研标杆成果，并启动面向100位各领域学者的AI4S科学家计划。十大成果覆盖林业、材料、脑科学、金融科技、光电、汽车、能源、数学和具身智能等领域。“AI4S的价值不止于单次效率提升，更在于对科学发现和产业创新的持续支持。”李安南说。

新华日报·交汇点记者 张宣