海草床。南海生态中心供图 作为项目实施的核心技术力量，突击队全程参与调查。这支由多学科青年科研人员组成的队伍，专业背景涵盖海洋生物、海洋化学、海洋地质、物理海 洋学、环境科学等领域，他们以青春之力扛起生态守护重任，成为项目顺利完成的关键保障。 为精准掌握海南海草资源"家底"，自项目启动以来，突击队主动承担起繁重的野外调查与数据处理分析任务。现场调查中，队员们克服高温、高湿和海 上作业风险等诸多挑战，为抢抓退潮的短暂窗口期，他们常常凌晨出发，徒步穿越泥泞的滩涂，顶着烈日布设样带样方，采集样品，细致记录海草群落各项 关键指标。傍晚返回实验室后，队员们又马不停蹄地对采集的海草、底栖生物、沉积物和水质样品进行预处理与初步分析，确保数据的及时性与准确性。这 种"白天野外攻坚+夜晚实验室分析"的高强度工作模式，却是突击队的工作常态。通过系统性的调查，项目较为全面地掌握了海南海草资源的分布特征和生 态状况，为后续保护修复工作奠定了坚实基础。 and The Society of The al care CPASS 1 1997 2017 the first and and the company the first of ...

数据集核心突破 - 构建了首个面向珊瑚图像理解的多模态视觉问答数据集，旨在解决珊瑚监测识别依赖人工判读的行业痛点[1] - 该数据集基于跨区域的20科67属1.28万张珊瑚图像样本，从16个维度形成了27万个问答对[1] - 与通用问答数据集相比，该数据集在视觉问答任务和生态健康评估任务上的平均准确率分别提升44%与36%[1] 技术应用与行业价值 - 将专业的生态学知识和分析识别转化为直观、结构化的信息，使非专业用户可借助多模态大模型获取专业级生态信息[1] - 用户提供珊瑚图像和问题即可自动获取科学答案，为快速、高效、精准的珊瑚监测提供了可能性[1] 未来发展路径 - 研究团队计划通过优化珊瑚知识图谱、利用多源珊瑚数据持续开展预训练等方式，进一步提高AI模型能力[1] - 未来将重点提升AI模型对珊瑚科（属）级分类、健康状态、生态关系等方面的理解能力[1]