近日，我院利用现有GPU服务器，整合统筹资源，优化算力结构，实现DeepSeek、Qwen等多类大模型的本地化部署，并积极开展林草大模型应用探索，提升人工智能在林草工作中的技术服务水平，为管理决策、业务支撑赋能助力、探索路径。

算法、算力、数据是人工智能发展的三个基本要素。我院建立多引擎驱动架构，初步搭建适配林草领域的大模型框架，开展模型训练验证及多模态结合，力求实现通用模型与林草业务的深度融合及本地知识库建立。将规程规范、方案细则等转化为模型可理解的“结构化数据”，协助实现标准文本校验、专业智能问答，工作流程优化，作业效率提升；对数据资源进行整理、清洗、标注，构建统一规范入库标准，为模型训练提供高质量数据集，在多源数据分析、动态变化监测等方面发挥作用；打造统一接口，接入并融合多信息处理及功能应用，实现横向高效联通，支持多用户并发和业务指向，提高系统协同、资源利用、实际服务效率，优化智算感受。

未来，我院将持续算力扩容、深化合作交流、强化探索实践，完善林草大模型分析应用，多方位融入林草业务，切实发展新质生产力，在确保数据安全的前提下，结合“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等方式，实现数据价值的效能挖掘，为林草事业的“人工智能+”行动贡献力量。（大数据中心）