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本文介绍了通义千问大模型在科研领域的应用，包括中科院青藏所发布的“洛书”大模型，用于预测水资源动态；南海海洋所的“瑶华”珊瑚礁多模态大模型，用于分析珊瑚礁生态；以及国家天文台的“星语4.0”，用于天文观测。这些AI模型通过与科研结合，提高了效率和精度，为解决地球级难题提供了新的思路和方法。
💧**“洛书”大模型**：集成了科学模型“思源”和通义千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，可对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测，辅助水电站等产业用户作出决策。
🪸**“瑶华”珊瑚礁多模态大模型1.0版**：基于Qwen2-VL基座模型研发，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，并结合SAM图像分割技术，可量化珊瑚覆盖率与健康状态。
🔭**“星语4.0”天文观测助手**：底层模型已从Qwen2.0升级至QwQ-32B，接入由10台望远镜组成的近邻星系巡天项目（NGSS），可实现对观测目标的自动排序、望远镜调度和生成数据报告，将观测中的人工干预减少了90%，并应用于天文科教平台，为中小学和天文爱好者提供丰富的天文科学教育内容。
原创 通义千问 2025-03-31 13:48 浙江
地球级难题，轻松计算～
水资源动态预测、天体瞬变现象、珊瑚生态退化
这些「地球级难题」遇上AI
都变成了可以计算的数学题
当气候变化按下加速键，青藏高原正在经历一场无声的危机——“亚洲水塔失衡”。
「亚洲水塔失衡」过去50年，青藏高原气候变暖幅度达同期全球均值2倍，这不仅改变了冰川等固态水与湖泊、河流等液态水的库存比例，还因区域大气环流的变化重塑了水体的空间分布格局。
气候的变化会加剧水资源供给、能源供需以及粮食生产之间的不确定性。如何科学的预测三者之间复杂关系的变化，从而辅助水电站等产业用户作出决策？
中国科学院青藏所近日发布的全球首个水能粮大模型——洛书，集成了科学模型“思源”（Hydro Trace）和通义千问推理模型QwQ-32B以及多模态模型Qwen2.5-VL，可对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测。目前洛书大模型已在青藏高原及部分能源企业开展测试工作。
“洛书”大模型监测水文时空变化
| 把数据结构和时空特征注意力算法教给QwQ-32B后，它能描绘不同时空尺度的气候环境变化对关键水资源的影响。有了这个能力，用户只需对洛书提问，就能获得定制的科学数据分析报告。
以水电站为例，“洛书”可以在几十秒内，量化回答任意某年、某月甚至某日，对其来水量影响最大的气候环境变量是什么，影响作用的地点在哪里，并据此分析气候变化带来的潜在影响。所有这些分析，QwQ的推理过程是全程透明可见的，这对我们科研成果的转化和实际应用至关重要，能够让产业用户真正信任采纳我们的研究结论。
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在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。
然而，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。
针对这一困境，中国科学院南海海洋研究所杨红强研究员团队基于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，目前模型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。
珊瑚礁多模态大模型“瑶华”
| 下一步该模型将接入QwQ-32B，汇集珊瑚礁地貌、地化、生态、水文、海平面和气象等多种数据类型，进一步挖掘QwQ-32B的数据整合与推理分析能力，将“瑶华”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，对“瑶华”持续迭代，其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。
通过将珊瑚礁研究与人工智能深度融合，“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。
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抬头望向星空，中国科学院国家天文台的科研人员，也在用AI更好地观测宇宙。
天文观测助手——“星语4.0”的底层模型已从Qwen2.0升级至QwQ-32B。从1.0到4.0，星语基于通义开源的新模型不断版本迭代。目前，基于“星语4.0”打造的望远镜观测系统已接入由10台望远镜组成的近邻星系巡天项目（NGSS）。
该项目已成功探测到SN2024xin、AT2025pk等瞬变源。
星语4.0已接入近邻星系巡天项目
此外，国家天文台基于QwQ-32B升级了“星语”的科教应用，在天文科教平台上新增了多项功能，为20万所中小学和广大天文爱好者提供丰富的天文科学教育内容。
| 接入QwQ-32B后的“星语”，在望远镜观测系统中可实现对观测目标的自动排序、望远镜调度和生成数据报告，将观测中的人工干预减少了90%。
我们正在尝试将这种智能模式推广到多望远镜的协同观测上：相比过去基于协议的协同模式，现在每个望远镜通过智能体进行组网。组网后的望远镜可基于多智能体博弈进行观测规划，这不仅降低了望远镜组网的难度，还增强了系统应对复杂场景的能力。
李瑀旸 中国科学院大学天文与空间科学学院博士生 星语项目组核心技术成员 | |
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强强联合，这下超AI的～
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