社彩 | AGI 协会预告：星载 AI 如何洞察地球？
搭载于太空的 AI 怎样“注视”地球？当卫星配备“红外视觉”与“智能中枢”，地球观测将呈现何种新貌？在数据洪流当下，怎样从海量对地观测资料中，快速锁定火灾、洪灾等关键资讯？此次，我们荣幸邀请到上海财经大学 16 级计算机系校友、现任职上海交通大学应急管理学院助理研究员雷佳乐学长重返母校，带来关于“面向视频级红外遥感的智能卫星网络”的前沿科技分享。崇尚科学 探索未知常规卫星遥感常受光照与气象制约，而视频级红外遥感正突破此局限。如今，无论是在夜间监测、森林火灾识别，还是海洋温度反演、基础设施安全监控等场景，该
智绘地理·融通未来:人工智能与现代地理学研讨会在乌鲁木齐举行
2026年5月23日，由新疆维吾尔自治区科学技术协会指导、中国科学院新疆生态与地理研究所主办、新疆维吾尔自治区地理学会承办的“智绘地理·融通未来——AI赋能新时代地理科学创新发展”学术研讨会在乌鲁木齐顺利召开。自治区科协秘书长艾斯克尔·台外库力出席会议并致辞，来自遥感地理信息、荒漠化防治、水资源管理、旅游地理、干旱气象等领域的11位专家、科研院所代表及高校师生共百余人齐聚新疆科技馆，共同探讨人工智能与现代地理学交叉融合的创新路径与应用前景。开幕式合影本次研讨会共设置1场主旨报告、5场专题报告，内容涵盖智能
AI赋能气象卫星海洋遥感：技术演进与应用新篇
点击上方蓝字关注我们摘 要面对气象卫星海洋遥感中数据量大、类型复杂且高维的挑战，人工智能（AI）正引领该领域的深刻变革。本文探讨了AI为气象卫星在海洋应用中提供的新策略，重点阐述了在卫星数据融合增强、海洋参数反演、天气监测及智能决策等核心领域的应用现状。此外，文章还指出了当前面临的多源数据处理难题、物理机制与数据驱动模型的融合挑战以及服务链条的贯通难题。展望未来，突破数据处理瓶颈、发展物理约束AI模型、探索前沿技术并推动场景化智能服务落地，将是提升海洋遥感“监测精密、预报精准、服务精细”能力的关键。0 引
AI赋能地理学创新发展学术论坛在乌鲁木齐成功举办
2026年5月23日，由新疆维吾尔自治区科学技术协会支持、中国科学院新疆生态与地理研究所承办、新疆维吾尔自治区地理学会协办的"智绘地理·融通未来——AI赋能新时代地理科学创新发展"学术论坛在乌鲁木齐成功举办。自治区科协秘书长艾斯克尔·台外库力参会指导，区内外遥感科学、荒漠化防治、旅游地理等领域的11位权威专家、科研机构代表及高校师生共计百余人参会交流，共同探索人工智能与地理学融合发展的创新路径与实践方向。论坛开幕式由新疆地理学会秘书长、中科院新疆生地所李生宇正高级工程师主持。新疆地理学会理事长、中科院新疆
共筑绿色家园——环保先锋的实践之路
新华社北京5月20日电题：共筑绿色家园——环保先锋的实践之路 蓝天白云、清水绿岸，是每个人心中美好的向往。5月20日，国务院新闻办举行“新征程上的奋斗者”中外记者见面会，5位代表围绕“坚持环保为民，共绘美丽中国”讲述自己的生态环保故事。 从工业企业大气污染治理，到解决群众身边的餐饮油烟困扰，都是重庆市涪陵区生态环境局大气环境保护科科长何双江关注的问题。他带来了重庆市大气污染防治的成绩单——2025年PM2.5浓度降到31微克/立方米，创有监测记录以来最好水平。 涪陵区是重庆市的工业大区，近年来空气质量改善
山西民企收购卫星资产，金利华电复牌即封涨停
从山西煤化工企业到A股资本平台，再到高光谱遥感卫星业务，韩长安、韩泽帅父子的这番转型天然带有传奇色彩。 5月19日晚，金利华电（300069.SZ）进一步披露重组预案，真正值得关注的是相较此前停牌公告新增的内容与遗留的"悬念"。 此前，金利华电仅表示拟发行股份及支付现金收购中科西光全部或部分股权，并同步募集配套资金。 至最新预案阶段，交易框架已较为明朗。该公司拟收购西安中科西光航天科技有限公司（下称中科西光）82.50%股权，交易完成后中科西光将成为上市公司控股子公司。 与此同时，中科西光的股权架构、业务
人工智能技术驱动流域径流预测、气候演变分析及其在水资源管理中的深度应用
在线直播课程直播时间：2026年5月30-31日、6月6日-7日【四天实战教学、提供完整资料、代码及长期回放】课程导言径流模拟是流域水资源调控、防洪减灾及生态修复中的关键技术环节。随着“十五五”水利规划的深入实施以及全球气候变化的持续影响，精确的径流预测已成为确保水安全的重要基础。近年来，遥感与地理信息系统技术的飞速发展，使得以SWAT模型为代表的分布式水文模型在径流模拟方面展现出卓越的空间分析与过程模拟能力。然而，传统建模流程仍存在数据处理繁琐、建模效率不高等问题。与此同时，人工智能大模型与水文模型的交
千名专家云集长沙 共商AI遥感新篇
近日第三届人工智能与遥感科学交叉论坛（AIRS-2026）于长沙盛大启幕汇聚来自全国120多所高校、科研机构以及企事业单位的逾千名专家学者与行业代表共同出席此次盛会学校副校长张琳、周子龙亲临开幕式现场周子龙在致辞中简要回顾了学校办学沿革，并重点阐述了近年来在学科布局、人才培育及科研平台建设等方面取得的显著成就。他强调，当前遥感科学正处于从传统模式、定量分析向智能化转型的关键历史窗口，推动人工智能与遥感技术的深度耦合，将海量数据转化为科学认知与治理能力，正是本届论坛主题的核心要义。他表示，作为承办方，学校将
EOC团队亮相AIRS-2026，共探AI遥感新未来
5月15日至17日，第三届人工智能与遥感科学交叉论坛（AIRS-2026）在长沙拉开帷幕。本次大会紧扣“AI4RS：开启智慧地球新视角”的宗旨，吸引了全国逾120所高校、科研机构及企业单位的近千名精英学者齐聚，共商AI与遥感技术融合的前沿趋势与未来蓝图。中国矿业大学计算机学院/人工智能学院EOC实验室的赵作鹏副教授率领由研究生宁茂财、李晓雨组成的科研梯队，踊跃投身于这场学术盛宴。该论坛由AIRS工作委员会、国际数字地球学会青年科学家工作委员会以及中南林业科技大学联合主办，中南林业科技大学前沿交叉学科学院与
生成式AI驱动下的全球海表温度精准重建技术
近年来，以DALL-E、Midjourney为代表的生成式人工智能凭借卓越的图像创作能力引发广泛关注。若将这类"无中生有"的生成技术应用于海洋监测领域，会擦出怎样的火花？中国科学院大气物理研究所汪亚研究团队交出了一份令人瞩目的答卷——他们创新性地提出了SAGE框架，运用生成式扩散模型，成功实现了全球海表温度的高精度、具备不确定性感知能力的概率化重建。━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━海表温度作为地球气候系统的关键指标，如同人体的"体温计"，直接调控着大气与海洋间的能量传输，厄
GeoAI 突破：隐含神经表示解决遥感与街景尺度难题
ISPRS 摄影测量与遥感期刊 | 研究动态：面对遥感（RS）与地面街景（SV）在空间尺度上的严重不匹配问题，研究团队推出了 GAIR 框架，借助隐含神经表示（INR）技术达成了跨视角的亚像素级精确对齐。在地理空间人工智能领域，如何有效融合宏观卫星遥感影像与微观地面街景影像始终是一大难题。当前，地理基础模型（GeoFM）的研究遭遇两大瓶颈：首要问题是尺度严重失配，以 Sentinel-2 卫星影像为例，其 10 米分辨率的一个像素往往覆盖地面数百个不同位置的街景，致使街景在遥感图中呈现为“亚像素”级。其次
AI矿产勘查最新动态简报
以下是结构化的学术摘要内容。论文 01：双随机场技术在矿产潜力制图中的实际应用链接：https://arxiv.org/abs/2412.07488论文 02：基于机器学习的遥感数据处理及矿产勘探综述链接：https://arxiv.org/abs/2103.07678论文 03：主动传感器融合下的多目标贝叶斯优化及联合反演链接：https://arxiv.org/abs/2010.05386论文 04：端到端矿产勘探案例：Pilbara露天矿的自动化与AI应用链接：https://arxiv.org/a
AI赋能自然资源行业
当前，人工智能正加速向各行各业渗透，自然资源领域也不例外。无论是遥感影像智能解译，还是地质灾害智能预警，亦或是国土空间智能规划——AI，都在重塑自然资源工作的模式与方法。为贯彻国家“人工智能+”行动战略，工业和信息化部人才交流中心定于2026年5月27日至30日在北京举办“人工智能技术应用工程师高级研修班”。该研修班专为自然资源领域从业人员设计，旨在全方位提升其AI技术应用水平。遥感与测绘：掌握AI辅助数据处理、影像识别与分类的实战技巧地质与灾害防治：精通大模型本地化部署，强化灾害预警模型构建能力国土空间
微纳星空冲刺科创板：民营卫星新赛道突围
今年商业航天领域与过往数年最显著的差异，在于行业资金面开始回暖，估值逻辑正由“故事驱动”转向“订单驱动”。 作者：郑晨烨 封图：图虫创意 5 月 11 日晚，上交所官网公示，北京微纳星空科技股份有限公司（简称“微纳星空”）科创板 IPO 申请已获受理。 据招股书（申报稿）显示，微纳星空计划募资 50 亿元，预计上市时市值将突破 100 亿元。本次保荐机构为国泰海通 (16.020, -0.08, -0.50%) 证券，联席主承销商为国联民生 (9.670, 0.00, 0.00%) 证券。 微纳星空于 2
AI 赋能气象卫星：海洋遥感应用新突破
点击上方蓝字关注我们摘 要面对气象卫星海洋遥感数据所呈现的高维、异构及海量特征，人工智能（AI）技术正引领该领域的技术革新与应用场景重塑。本文综述了 AI 技术为气象卫星海洋研究带来的新视角与解决策略，着重阐述了在卫星观测资料增强融合、海洋要素反演、海洋天气监测及智能决策等关键环节的 AI 应用现状；同时，剖析了当前面临的主要挑战：多源异构数据处理瓶颈、数据驱动模型与物理机制的融合难题、以及服务全链条贯通的阻碍。展望未来，需着力突破数据加工瓶颈、研发物理约束型 AI 模型、探索前沿 AI 技术并推动场景化