AlphaGo击败人类棋手、ChatGPT惊艳世界、生成式AI创造无限可能……现如今，人工智能AI技术正以前所未有的力量重塑着人类认知和改造世界的方式。AI早已超越技术工具范畴，成为解码生物复杂系统的“数字钥匙”。当数字技术浪潮席卷全球，生态环境领域也迎来前所未有的变革机遇——卫星遥感与AI模型结合，一场深刻的科技革命正在生态科学与技术领域悄然发生。
在这场跨越学科边界的技术革命中，一位中国科学家敏锐把握住时代脉搏，将人工智能技术与生态科学深度融合，开创了中国生态科学智能化的新纪元。他就是南京大学现代应用生态科学与技术研究院院长李建龙教授，一位扎根生态科研领域40余年，将毕生精力奉献给中国生态科学事业的知名学者，一位将AI技术深度嵌入生态科学研究的全链条的“拓荒者”。他以“5S一体化技术集成”“AI+生态”，在生态科学的汪洋中辟出一条通向智慧化的新航道，让科技赋能助推的绿色梦想照进现实。
创新构建5S一体化技术 打造生态科技的“数字引擎”
“生态科学不能仅仅停留在理论层面，必须要解决实际问题”，李建龙常说。40多年的实践应用和理论总结，他建立了完整的应用生态科学体系。在传统生态研究依赖人工采样与经验模型的年代，李建龙就敏锐捕捉到数字技术的变革潜力。他率先提出“数字生态”理念，将生态系统视为由物理实体、生物过程、数字信息、人类活动共同构成的“数字孪生体”，主张通过生态系统传感器网络、遥感数据、仿真模型的深度耦合，实现生态要素的全时域量化解析。
在李建龙院士主导的“生态大数据平台”建设中，水、土、气、生等基础数据被转化为可计算、可预测的数字资产，为后续AI建模奠定数据基石。典型案例如“蒙草生态种质资源库”，通过2.7万余种乡土植物数据的数字化存储与AI分析，实现了草原修复从“经验试错”到“精准匹配”的跨越，让“小草诺亚方舟”的构想在大数据支撑下成为生态修复的标杆工程。
面对传统3S技术(RS/GIS/GPS)在复杂决策中的局限性，李建龙院士突破性提出“5S一体化技术”体系，即在遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)的基础上，融入专家系统(ES)与智能化决策知识系统(IDSS)。这一创新不仅实现了生态数据的自动化采集与处理，更通过AI算法赋予系统“思考能力”。在巢湖污水处理厂的地埋式设备改造中，5S系统实时分析水质数据、预测处理负荷，使设备运行效率提升30%，同时通过智能调度实现能耗降低25%;在精准农业领域，搭载AI图像识别的无人机系统可自动分辨杂草与作物，指导变量喷洒农药，让“农药零漂移”的绿色农业从概念变为现实。这种“数据采集—智能分析—决策执行”的闭环，标志着生态技术从“工具集成”迈向“智慧涌现”。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，李建龙院士又将深度学习等AI算法引入5S一体化系统，升级为“5S+AI”一体化智能决策系统。这一系统如虎添翼，能够实现对生态系统“看得清、看得准、用得好”的全面监测与精准评估，为生态保护与修复提供了强有力的技术支撑。
AI赋能草业科学与教育 助推草业科学高水平发展
作为我国草地遥感领域的奠基人，李建龙早在上世纪90年代初就预见AI与草业的融合前景。“草地是地球的皮肤，人工智能就是我们诊断和治疗这片皮肤的听诊器。”李建龙院士如此形容AI技术与草地生态学的关系。
在栽培苜蓿草地智能感知系统研究中，李建龙院士团队利用无人机可见光遥感数据，建立了苜蓿草地盖度的深度学习模型，模型准确度高达92%。团队还比较了多元线性回归(MLR)和随机森林(RF)等机器学习方法，发现随机森林模型能显著提升苜蓿产量的估测精度。利用经度、纬度、海拔和苜蓿关键生物物理指标草高、盖度及二者乘积构建的苜蓿产量RF模型，最优估测模型测试集的精度达到0.69。为实现多点位高时频的网络化、自动化和智能化栽培苜蓿生长数据采集与动态分析系统提供了重要的技术支撑。
近年来，李建龙团队进一步创新性地整合多源卫星数据，结合合成少数过采样技术(SMOGN)进行样本增强，构建了高精度苜蓿产量估算框架。这一创新使模型能解释66%的产量变异，为草地农业精准管理提供了创新技术支撑。
李建龙院士还积极参与推动草业技术标准化工作，他参与制定的《基于无人机的紫花苜蓿田间智能监测技术规程》，是国内首项牧草田间表型智能监测地方标准。该标准创新性引入无人机遥感技术，通过搭载高精度云台相机、激光雷达及RTK定位系统，实现苜蓿株高、鲜重、纤维含量及粗蛋白等关键表型参数的全生育期无损监测。基于机器学习算法构建的监测模型精度达精度≥0.80，为苜蓿种质资源筛选和优质种植提供了科学化、标准化的技术范本。
作为一位有着广阔视野的科学家，李建龙院士深知技术创新固然重要，但人才培养更是关键。他在南京大学开设了“人工智能AI赋能生态科学”通识课程和“人工智能生态学”研究生核心课程，成为全国首批将AI基础理论与生态专业教育深度融合的课程体系。课程设计打破学科壁垒：涵盖机器学习、深度学习等技术模块，聚焦生态模型构建、遥感数据解译等专业领域，培养学生用AI思维解决生态问题的能力。他还将科研一线的“5S技术应用”、“蒙草生态大数据平台和环保大数据平台”等案例转化为教学素材，让课堂成为连接理论与实践的桥梁。截至2025年，已有超500名学生通过该课程体系接触到生态智慧化的前沿，其中30%的毕业生选择深耕“AI+生态”交叉领域，成为行业急需的复合型专业人才。
除了校园讲台，李建龙更活跃在社会科普与行业赋能的舞台，在各类社会团体、企业专项培训班、科研院所宣讲“人工智能助力生态科学高水平发展”等讲座30多场，听众覆盖科研工作者、政府决策者、企业技术骨干;作为多个国家部委的智库专家，他参与制定《数字生态经济发展战略》和《数字生态学发展规划》等，推动AI技术纳入生态环境保护顶层设计。这种多维度的传播，不仅提升了公众对AI生态价值的认知，更推动形成“政产学研用”协同创新的生态命运共同体。
突破AI在多领域研究应用 开拓生态科学与教育新边疆和路径
李建龙院士的创新研究不仅局限于草地生态学，还扩展到生态科学的多个领域。在土壤生态健康研究和土壤重金属监测与预警领域，团队利用高光谱技术和卷积神经网络(CNN)进行深度学习和建模，通过计算SHAP值解释建模结果。这项创新不仅提高了土壤养分监测的精度，还为人工智能深度学习在土壤高光谱建模中的应用和食品安全监测预警提供了重要科学依据。
该团队尤其是在农业重金属污染监测与预警研究中，团队利用高光谱成像、光谱反演和人工神经网络理论，立体、动态、多时空监测大面积农田土壤与作物重金属含量，并构建风险预警AI模型。这项技术实现了85%以上的监测精度，能够做出污染分布图，构建重金属污染监测生态眼和生态脑。
李建龙院士团队还参与神农架大九湖湿地与苏州太湖水生态监测项目，将AI技术应用于浮游生物自动化监测。通过搭载人工智能技术的浮游生物自动化监测设备，将原本依赖人工、耗时数天的水质鉴定工作缩短至几小时内完成。该设备通过自动化数字显微镜逐帧拍摄水样中的浮游生物，结合AI图像识别算法，可快速分析种类、密度及生物量等关键指标，并生成详细报告。系统能自动识别400多种浮游植物，常见种类准确率超90%，效率提升数十倍。
还有5S+AI一体化智能决策系统，在推广应用中为相关单位创造了显著效益，实现了遥感资料获取、作物长势及产量监测、数据处理及定位、专家评判和智能化决策等多项功能，为智慧农业建设提供了强有力的技术支撑。
现在，这位63岁的科学家，依然仍活跃在科研一线，带领团队推动生态科学向更高水平发展。他培养的众多学生也已成长为我国生态科学领域的中坚力量，他开创的AI生态学研究方向正引领着新一轮的学科变革。
在李建龙院士的身上，我们看到了一位科学家面对时代变革的智慧与担当，看到了中国生态科学高水平发展的希望与未来。站在“双碳”目标与数字中国建设的历史节点，生态科学正迎来AI赋能的黄金时代和高质量发展阶段。(文/王依)
专家简介
我国著名生态学家、多国外籍院士李建龙院士，男、博士，中共党员，现任南京大学应用生态研究院院长、资深教授、老博导，澳大利亚皇家自然科学院外籍院士及欧洲皇家科学院外籍院士等;曾入选中科院百人计划、天山学者、金山学者和教育部长江学者讲座教授等，是国家教育部和科技部具有突出贡献的中老年杰出教授，国家特殊津贴获得者和国家自然科学基金委战略科学家与咨询特聘专家，以及国家科技部与教育部政府智库专家及国家环保部、自然生态部，农业部和生态文明建设咨询委员会委员等职。也是日本北海道大学，美国密执根州立大学和澳大利亚悉尼大学客做教授;现也是南京大学生态学、生物学、环境科学、计算机科学和农业科学的学科带头人，曾主持完成过国家自然科基金项目(面上、重点和重大)数十多项及86项国际国内各类纵向及横向项目上百项，发表各类科技文章985篇、出版著作18部及获国际奖3项、国家科技奖2项、省部级奖8项及持有发明专利48件、软件著作权65件和为推广企业创造上百亿元经济效益等。
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