中国网/中国发展门户网讯  随着“人工智能赋能科学研究”（AI for Science）由概念探索转向体系化实践，林草科学正面临范式重构的关键期。人工智能已经在结构生物学、地球系统科学及大气科学等研究领域实现了深度融合并形成较为成熟的应用范式，但对于具有空间尺度跨度大、演替过程长期连续、结构层级复杂等特征的林草科研体系而言，人工智能与科学研究的融合仍处于探索性应用与初步整合阶段。林草学科作为资源、生态和产业高度耦合的综合学科，长期以来，我国林草科研中的人工智能应用整体呈现出阶段性推进、过程衔接不足与结果难以回溯等特征，在应对全球气候变化与生态系统复杂变化背景下，现有林草科研在跨尺度系统认知、复杂过程机理刻画与多情景综合推演等方面整体能力仍显不足，科研过程缺乏闭环支撑与动态迭代能力，从而制约了对复杂生态系统的整体性认知与预测能力提升。面对国际前沿在人工智能与自动化等技术的快速发展，我国林草科研亟待突破经验驱动的局限，实现向智能驱动的结构性跃迁。

将人工智能理论及其技术系统性嵌入生态认知、资源经营与治理决策等科学研究全过程，已成为提升林草科研创新能力的关键路径。基于此，本文围绕人工智能驱动的林草科研新范式，系统梳理其演进逻辑、学科内涵及技术支撑体系，旨在构建具有中国特色的林草科研智能化转型框架，为推动林草科学在全球智能化变革中形成战略持续创新能力提供参考。

人工智能驱动林草科学研究的逻辑与范畴

沈国舫指出，林草业既是生态保护与修复的主体力量，也是兼具物产供给、生态调节、文化传承等服务功能的产业部门，集中体现了“水库、钱库、粮库、碳库”的战略定位。林草科学的本质在于其“资源—生态—产业”高度耦合的复合结构属性。基于此，本文从系统论视角将林草科研对象结构化重构为生命系统、生产系统与管理系统的三元耦合框架（图1）。其中，林草生命系统（基础层），聚焦森林、草原、湿地、荒漠等自然生态系统的结构、功能与动态演替；林草生产系统（价值层），聚焦资源培育、经营利用及生态服务向物质/社会价值转化的实现；林草管理系统（调控层），聚焦政策调控、资源监管与生态治理体系建设，对前两者进行协调与约束。该三元结构并非简单的林草科研领域的划分，而是通过物质流、能量流、信息流与价值流等深度融合的有机整体。呈现由个体、区域到全球的多级嵌套空间特征，兼顾生态韧性、产业效率与国家安全等多重目标。

因此，人工智能对林草科研范式的重构，绝非仅停留在数据处理等局部能力的提升，而是面向三元耦合结构的系统性嵌入，主要体现在5个方面：人工智能深度融入林草科学研究全流程，覆盖科学问题形成、实验与观测设计、长期监测、数据分析和情景推演等关键环节；对生命系统非线性规律的深度挖掘、对生产系统全产业链的智能优化，以及对管理系统复杂决策的精准支撑；林草科研基础设施与实验装备加快向数据资源、基础模型、算法平台与智能装备协同发展的新形态升级；林草科研工作者与智能系统之间的人机协同关系不断深化，智能辅助分析与决策能力显著增强；林草科研组织与治理模式持续优化，跨学科协同和整体科研效能不断提升。这种从“局部辅助”向“全系统智能渗透”的转变，构成了人工智能时代林草科研新范式的逻辑核心。

林草科研对应人工智能的范式与映射关系

为增强对“人工智能赋能林草科学研究”内涵的整体把握，需从科研对象、研究过程与服务目标3个维度，系统梳理林草科研体系与人工智能技术之间的内在对应关系（图2），明确人工智能在林草科研新范式中的功能定位、作用边界与融合方式，构建覆盖林草生态系统、资源系统与产业系统的统一技术映射框架。

从研究对象看，林草科研对象不仅包括森林、草原、湿地、荒漠等自然生态系统，也涵盖经济林、人工林、木材资源、林草生物质及其加工利用过程。具有完整的生命周期、明显的时序演变规律和对环境与人为调控的动态响应特性，呈现出“有生命、有周期、可经营、可利用”的特征。依托人工智能在时间序列建模、动态预测、多阶段演化推演和复杂过程模拟等方面的突出优势，可为林草系统长期变化规律智能识别和多情景发展路径智能分析提供支撑。

从研究过程看，林草科研覆盖科学问题形成、实验与观测设计、长期监测、数据分析和情景推演等关键环节，涉及多尺度、多要素、多过程的综合研究。对应人工智能在多模态数据融合、高维特征自动提取、复杂关系建模和跨尺度关联分析方面的核心能力，可提升对资源结构与功能耦合关系、生态过程、经营过程和产业过程协同机理的研究水平，突破传统范式在跨尺度系统认知、复杂因果关系解析和多情景动态推演的研究瓶颈。

从研究目标看，人工智能推动林草科研向“数据驱动—模型支撑—智能决策”的综合研究体系转型，突出对生态质量精准评估、生态过程机理刻画、林草资源培育调控及经营管理方案优化的系统支撑。在此过程中，围绕多模态数据解析、关键参数高效反演、复杂生态过程建模及跨尺度情景推演等核心能力，进一步强化对林分结构优化、林草种配置与更新策略、立地适宜性评价及全周期培育过程动态调控的支撑能力，推动科研目标由“认知与评估”为主，向“预测—优化—决策”一体化跃升，从而为生态治理精细化调控、森林培育科学经营、经营管理智能优化及产业发展路径动态选择提供持续支撑。

通过上述多维对应关系的系统梳理，人工智能并非简单赋能某一类林草研究方向，而是具备支撑林草科学从生态系统研究向“生态—资源—产业一体化智能认知”的范式级转变。人工智能由传统意义上的“通用分析工具”，转变为深度嵌入林草科研对象认知、研究过程组织与服务目标实现全过程的关键基础能力，从而为林草科研范式由经验驱动、分散研究向数据—模型—决策协同驱动的系统性转型，提供清晰、可实施的技术映射与方法框架。

人工智能驱动林草科研范式更新基础能力支撑

以数据为基础的学科支撑体系

基于林草科研对象生命周期长、观测周期长、空间覆盖广等特点，林草科学数据体系不仅承担科研活动的基础支撑功能，也逐步演化为人工智能驱动科研新范式中的核心基础设施。在“人工智能赋能林草科学研究”框架下，数据已不再局限于被动的研究输入，而是深度参与模型构建、知识生成与应用迭代的关键要素，成为贯穿科研全过程的核心驱动力。

面向学科体系重构，林草数据体系需要从传统的数据汇聚与服务模式，向支撑智能化科研范式运行的基础性资源体系转型，其功能内涵由“数据存储与共享”拓展为“数据治理、模型支撑、知识生成与科研协同”的综合体系。围绕这一目标，数据根基建设的重点任务主要包括：构建高质量、标准化、可持续更新的多模态林草数据资源体系，系统覆盖林草资源全生命周期及其动态演化过程；面向人工智能应用需求，构建直接用于人工智能训练的高质量数据集，包括为人工智能应用准备的高质量数据集（AI-ready）与行业基准数据集，支撑模型训练、验证与性能评估；推动数据、模型与应用之间的协同演进，形成“数据驱动—模型优化—应用反馈”的闭环机制；探索跨部门、跨区域的数据协同与共享机制，逐步构建开放互联、共建共享的林草数据生态。

通过上述转型，数据体系将由传统的科研支撑要素，提升为驱动林草科研范式变革的核心基础设施，在人工智能引领的学科发展进程中发挥基础性、战略性与引领性作用。

以算力为引擎的科研基础设施体系

面向人工智能时代数据密集、模型复杂、迭代快速和任务耦合的特点，传统以单任务和高性能计算为主的算力体系，难以支撑人工智能深度嵌入林草科研全流程的需求。在“人工智能赋能林草科学研究”框架下，算力不再只是加速计算的工具，而是支撑数据、模型、知识与决策协同演进的核心引擎。

国家层面亟须统筹布局一套融合科学计算、人工智能计算与数字孪生仿真于一体的林草超级计算平台。该平台需要打破传统高性能计算与人工智能计算相互分离的模式，形成对机理模型计算、深度学习训练、多情景仿真和实时推演任务的协同调度能力，为林草领域的大规模数据处理、行业大模型训练、生态系统数字孪生与情景推演提供统一而稳定的算力支撑。算力建设的重点任务应涵盖：构建契合林草科研需求的异构融合算力体系，整合中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、人工智能加速器和云边协同计算资源，支撑林草科学数据处理与复杂模型运行；围绕数字化样地、林草数字孪生和行业大模型，建立长期稳定、可持续的科研算力保障机制，确保科研流程依托持续可用的算力资源；推动算力平台与林草科学数据及模型平台的深度衔接，使算力在科研流程中具备可调度、可复用、可共享的基础属性；探索算力资源在科研、管理和决策支撑中的协同使用方式，提升算力投入的整体科研产出效率。

通过建设支撑生命系统模拟与智能推演的新一代林草人工智能超级计算平台，算力体系将从“计算支撑条件”升级为“林草科研新范式的运行引擎”，为生命系统的长期模拟、复杂过程推演和跨尺度预测提供基础保障。

以模型为核心的智能认知与知识生成体系

在人工智能驱动的林草科研新范式中，模型的功能发生了重要转变，它不再只是用于完成单一任务的算法工具，而是逐步承担起连接数据、表达机理、形成知识和支撑决策的多重核心作用。林草科研的对象通常具备物理、化学和生物等多重复杂的耦合过程特征。因此，当前的研究迫切需要建立一种能够“理解自然语言与生命语言”的人工智能模型新体系。

在此基础上，需要系统地推进林草行业基础模型和垂直大模型的研发工作，突破传统模型对林草生态过程、生长发育、资源变化和产品生产行为的综合认知瓶颈。通过将林草大数据与机理模型产生的结果嵌入统一的模型空间，使人工智能模型不仅能够学习数据之间的相关性，还能够更深层次地建立对林草生命系统运行规律的结构性认识。模型体系的重点任务应涵盖：构建并完善面向林草行业的基础大模型与垂直模型体系，形成覆盖林草生态系统、资源系统与产业系统的行业通用模型底座；深化机理模型与数据驱动模型的协同融合，使形成的模型既满足物理和生物规律约束，还具备较强的学习能力和泛化性能；研发具备可解释、可迁移、可扩展的模型新架构，支撑多区域、多尺度和多类型的林草科研领域应用；推动模型由传统“分析工具”演进为“科研伙伴”，参与林草科学问题凝练、实验方案设计及未来情景推演等关键科研环节。

通过构建能够理解林草生命系统机理的行业基础模型与智能模型生态，人工智能将成为林草科研的核心认知单元与知识生成引擎，支撑科研范式由“数据分析驱动”迈向“生命系统智能认知驱动”。

以行业应用为牵引的智能科研与决策支撑体系

在“人工智能赋能林草科学研究”框架下，行业应用并非科研活动的终点，而是牵引数据、算力和模型等其他要素持续发展的动力。在人工智能驱动的林草科研新范式中，应以国家战略需求和行业重大科学问题为导向，构建一个包含科研、应用、反馈和优化等形成闭环的完整运行机制，达到加速科学发现与促进知识向实际应用转化的目的。

依托现有的国家级数据中心、行业大模型及各类算力平台，有必要系统布局一批面向林草生态安全、资源管理、林业生产与产业发展等关键方向的战略性科研应用场景，引导人工智能模型深度嵌入问题分析、情景推演与决策支持等核心科研与业务环节。在这一持续应用与迭代过程中，科研应用将由单一的技术研发，逐步演化为检验模型有效性、促进数据体系完善并推动林草科研范式持续升级的重要实践载体。该方向的重点任务应涵盖：聚焦国家公园治理、“三北”工程成效评估和森林草原灾害防控等重点领域，构建以人工智能为核心的科研决策支撑体系；强化应用系统与科研模型之间的联动与融合，使科研成果在实际应用中的运行与反馈，转化为推动模型持续学习与性能提升的重要数据来源；探索科研应用在管理决策、政策评估和多情景分析中的协同运行机制，提升科研成果对实际决策的支撑能力与综合影响；系统推进应用示范与推广，总结形成可复制、可推广的人工智能科研应用模式，促进相关技术在林草行业内的规模化应用。

通过以应用为牵引，面向林草行业重大科学问题与战略需求的人工智能驱动科学发现机制，人工智能将真正融入林草科研全流程，推动林草科研从“成果产出导向”向“持续科学发现与智能决策支撑导向”转型（图3）。

人工智能驱动的林草科研应用与实践

行业重大需求方向

人工智能驱动的林草科研实践应以行业重大需求为突破口，以行业关键问题牵引科研流程重构为核心，围绕国家生态安全、林草资源可持续利用和林草产业高质量发展的重大现实需求。将数字化样地、数字孪生、大模型、智能感知装备与机器人等代表性人工智能技术，系统性地嵌入林草科研的问题形成、观测实验、长期监测、分析建模与情景推演等全过程，并在实践中同步推动科研基础设施、科研组织方式和科研人员角色的深刻变革，构建支撑全周期、连续化、可复用的新型林草科研体系。

以“林草数字化样地+数字孪生”为核心的林草生态安全与生态治理全过程科研模式

在国家公园智能治理、“三北”工程建设与成效评估、森林草原灾害防控、湿地保护、荒漠化治理和林草病虫害监测等具体的科学研究任务中，科研对象具有空间尺度大、时间跨度长、过程耦合强和不确定性高的典型特征。人工智能在这些方向上发挥的关键作用，是推动科研范式由“事后评估”向“全过程动态推演”转型。

在科学问题凝练与实验方案设计阶段，引入大模型技术对多期样地及各类历史数据进行智能解析，支持研究人员识别林草生态系统退化、灾害发生、草地退化与恢复演替过程中的关键调控因子；在观测与监测阶段，以数字化样地建设为基础单元，综合遥感、无人机、地面传感器和长期定位观测数据等，实现生态要素的标准化、连续化和自动化采集；在此基础上，构建区域或流域尺度的生态系统数字孪生体，将植被生长、碳水循环、扰动响应等过程以模型化方式持续映射到虚拟空间中。在分析与应用阶段，依托生态系统数字孪生环境开展多情景仿真与推演，系统评估不同治理措施与气候情景条件下生态系统演化路径及其差异特征。在这一过程中，人工智能成为生态科研的过程认知引擎，推动科研基础设施由“分散数据系统”升级为“数字化样地—生态数字孪生—行业基础模型—智能推演平台”协同运行的新形态，同时促使科研人员由单一分析角色转向模型构建、机制解释与决策支撑并重的复合角色。

以“林草行业大模型+智能感知”为支撑的林草资源管理科研新流程

在林草资源管理领域，包括森林经营、湿地保护、荒漠化治理、草地生产以及国家公园资源监测等方向，传统的以阶段性调查和数学统计模型为主的研究模式，逐渐显现出时效性不足、空间连续性有限以及主观依赖性较强等局限。在此背景下，人工智能推动数据获取从低频、离散的方式向高频、连续的方式转变，结合智能分析方法，能够对林草资源动态变化进行智能识别和综合评估，实现科研模式从“周期性调查+经验判断”向“持续感知+智能诊断”的系统性转型。

在观测与监测阶段，借助无人机、地面传感器、智能巡护机器人和自动化火险监测系统，实现林草资源状态、病虫害发生及灾害风险的自动化与连续化监测；在数据处理与分析阶段，构建面向林草行业的基础大模型，将多源、多尺度数据统一映射入模型空间，实现对林分结构、资源质量及变化趋势的自动识别与推演；在管理决策阶段，结合情景模拟与推演模型，实现对不同经营与管理措施的长期效果进行系统评估。在这一过程中，大模型不再只是通用算法，而是作为林草资源认知的通用底座，深度参与科研分析与管理决策。科研基础设施随之演化为“资源大数据—行业大模型—智能决策系统”一体化体系，科学研究者与管理人员可在同一模型平台上实现人机协同，实现林草科研与资源管理边界的深度融合。

以“林草智能感知—预测—调控”为核心的林草生产与经济发展科研范式

在经济林精准培育、人工林经营优化、草业种植管理，以及林草产品生产等方面，科研需求一般直接面向林木生长的过程调控、草地生产力优化或林木产品产量品质提升。人工智能可以辅助科研工作嵌入生产的全过程，形成以生产问题为牵引的研究新模式。

依托行业大模型对历史生产数据、环境信息及育种实验结果进行智能解析，识别对产量与品质具有关键影响的因子，借助传感器网络、田间机器人和无人机等，实现林木及草地生长状态、水肥条件、病虫害及环境胁迫等的实时感知与记录。结合预测模型与数字孪生技术，对不同培育措施和经营方案的长期效果开展模拟推演，为精准调控提供科学依据与决策支撑。在人工智能的辅助下，林草科研不再是生产之后的总结，而是“感知—预测—调控”的闭环，能直接参与生产过程决策，推动基础设施向“生产数据平台+智能模型+智能装备”协同转型，重构科研人员、技术系统与生产主体之间的协作关系。

以“全链条智能建模”为特征的林产加工与生物质利用跨领域科研模式

在木材工业、林产化工、草业加工及林草生物质资源利用领域，研究内容涉及林木和草本植物生长、采伐运输、加工转化和终端利用等多个环节，覆盖从资源形成到产品利用的完整链条。各环节在时间尺度、空间尺度和研究对象特性上存在显著差异，使得单一过程或单一尺度的研究方法难以全面揭示该体系的运行规律。因此，有必要构建能够贯通生长过程、加工过程与利用过程的系统性研究框架，通过跨过程、跨尺度的综合分析，系统探究资源数量、质量及其转化效率的动态变化特征。

人工智能为全周期系统研究该方向提供了关键技术手段。通过将林木及草业生长数据、材性特征数据、加工工艺参数和终端产品质量数据统一纳入智能模型体系，利用人工智能处理方法，进行原料质量分级、加工工艺优化和产品性能预测；通过构建加工过程的数字孪生模型，对不同原料配置方案和工艺路径进行智能模拟分析，分析其对产品质量变化以及资源利用效率水平的影响。在这一过程中，人工智能成为连接资源端与加工端的协同工具，推动科研方向由单一领域数据库向跨行业、跨过程的智能模型平台演进，促进科研组织方式从以单学科研究为主的模式，转向以跨领域协同攻关为主要特征的研究形态。

前沿人工智能技术探索方向

林草科学研究还应提前布局新一代前沿科研方法与技术体系，为未来林草科学的跃迁式发展提供战略性技术储备。前沿人工智能技术探索应以林草科研的长期发展为导向，聚焦有代表性的前沿科学问题，围绕林草生态系统认知边界的拓展，开展系统性方法创新与集成应用研究，推动林草科研方式的持续演进。重点关注一批尚未大规模落地但有潜在颠覆性影响的前沿人工智能技术方向。该方向不以即时工程或产业需求为导向，而是围绕复杂生命系统理解、跨尺度预测和科研自主能力提升，进行前瞻性理论探索与关键方法储备。

面向自主观测与实验闭环的具身智能系统

林草科研长期面临样地分散、环境复杂、人力成本高和观测连续性不足等现实条件约束。具身智能（embodied artificial intelligence）系统的发展，可为人工智能从“数据辅助分析者”转变为“科研实际执行者”提供关键技术支撑。可探索将具身智能和多智能体协同的观测与执行机制，引入林草生态观测和野外实验全过程。部署自主巡护机器人、林间无人车、无人机集群等具身系统，对数字化样地和实验区的自动巡查、连续监测和事件触发式观测；通过强化学习算法，使具身智能体能够根据环境变化和实验目标，自主调整设备观测频率、外业采样策略和实验输入参数。在更高层次上，具身智能系统能够与林草生态数字孪生及世界模型建立闭环，真实环境中的观测数据可实时回馈至模型，模型推演结果再反向指导实验观测与部署，从而逐步构建“自主观测—自主实验—智能推演—反馈优化”的新型科研体系。该体系有望从根本上重塑林草科研模式，减少对人工经验和人工操作的高度依赖，实现林草科研活动的智能化与自动化。

面向复杂生命系统整体认知的“世界模型”与跨尺度智能推演

森林、草原、荒漠和湿地等林草生态系统，本质上是由生物过程、物理过程、化学过程和人类活动共同作用的开放复杂系统，呈现出强非线性、多尺度耦合和多路径依赖等特征。世界模型（World Model）作为人工智能的重要前沿方向，为构建“可推演、可学习、可解释”的虚拟生命系统提供了新路径。在林草科研中，世界模型可参与科学问题形成阶段，对林草生态系统状态空间进行结构化表达。探索将遥感、数字化样地、长期定位观测、实验数据和管理干预信息统一纳入世界模型框架，在虚拟环境中“理解”生态系统运行规则，模拟不同自然扰动和人为干预下的系统响应，开展多情景、多路径推演，探索生态系统演变的可能轨迹与临界阈值。世界模型的出现和有效利用有望推动林草科研范式由“局部过程建模”向“生命系统整体推演”转变，为跨尺度预测和不确定性分析提供全新工具。

面向人机深度协同的脑机接口与科研认知增强探索

随着林草科研领域所面临的问题日益复杂，科研工作者在信息处理、情景理解和多目标权衡中的认知负荷显著增加。当前，脑机接口技术与认知增强技术仍处在初步研究阶段，但为未来科研中“人机模型”深度协同提供了较大的潜力。在林草科研的前沿领域探索中，可重点关注脑机接口在理解复杂科研情景、模型交互和决策推演中的潜在应用场景。在林草多情景生态推演或经营方案评估过程中，可以尝试利用脑机接口技术捕捉科研人员的直觉判断和对不同结果的偏好反馈，用于反向约束和优化智能模型的推演过程。在调整复杂模型结构或在解释模型内在机制时，该技术可以增强科研人员对高维模型行为的理解能力。这一研究方向在短期内难以形成工程化应用，它的主要价值在于为未来的科研任务提供一种新型的“认知增强型科研协同”科研协同模式探索空间，重新界定科研人员与智能系统各自的角色和重构两者之间的协作边界。

面向极端复杂计算问题的量子计算与新型算力探索

林草科研涉及大量生态系统模拟、长期情景组合推演，以及高维参数空间搜索等复杂任务，对算力和计算效率提出了极高的要求。量子计算与经典计算混合的架构，有望帮助突破现有计算瓶颈，为解决当前算力限制提供潜在途径。在前沿探索层面，可重点研究量子计算在生态系统组合优化、复杂网络分析和不确定性量化等问题中的应用潜力，探索量子算法与生态模型、世界模型和行业大模型的协同耦合方式。尽管该方向距离大规模应用尚有一定距离，但提前开展方法论和算法适配等相关研究，有助于林草科研在未来的计算范式变革中实现前瞻性布局与技术储备。

实施路径、组织模式与技术体系协同推进机制

面向人工智能驱动的林草科研范式系统性转型，应坚持技术路线、组织模式与制度环境协同推进，遵循“由易到难、由点到面、由技术突破到体系重构”的基本实施路径，推动林草科研智能化从示范性探索向规模化应用与制度化运行发展。在这一过程中，不仅需要突破关键技术瓶颈，更需要构建与之相匹配的学科组织结构与人才培养体系，使技术创新、组织变革与制度保障形成相互支撑、协同演进的整体机制。

以场景牵引的渐进式推进机制

在实施路径上，遵循“单点突破—场景扩展—体系集成”的推进策略，优先选择数据基础完善、问题边界明确和应用需求紧迫的典型研究领域。可通过构建“场景牵引模型、模型反哺数据、数据支撑应用”的循环机制，使人工智能模型在真实科研与管理场景中不断校正与进化，形成能够适应生命系统长期演变特征的持续迭代能力。并在实践中逐步拓展至多要素耦合和综合服务场景，避免“一次性建设、难以持续”的研究模式。

基于基础模型的专用化与场景化演进

在行业模型发展策略上，坚持在通用或林草行业基础模型上，开展轻量化、专用化和场景化模型研发，重点聚焦提升对林草生命系统动态演变的表征能力和对管理决策需求的适配性。优化模块化架构和持续迭代机制，使模型能够随数据积累和应用场景拓展不断演进，避免“一次开发、难以复用”的建设模式。同时，强化模型的可解释性和稳定性，确保其在长期科研和管理实践中的可持续运行。

“人工智能+林草科学”复合型人才培养与学科体系重构

系统构建“人工智能+林草科学”复合型人才培养体系，形成“数据理解、模型构建、系统认知与场景应用”相融合的能力结构，使人才既能够把握人工智能技术方法和思维，又能够理解生命系统运行机理，并将模型成果转化为决策支持工具。通过课程体系交叉融合、双导师或跨学科协同指导以及真实科研与行业场景嵌入式训练，构建完整能力链条。优化交叉方向与组织载体建设，整合数据、算力与模型资源。评价机制也应由单一论文导向转向数据贡献、模型创新与应用成效并重的多维评价体系，为复合型人才成长提供稳定的制度保障。

构建支撑长期发展的制度与生态保障环境

为确保人工智能驱动的林草科研范式能够可持续推进，应同步完善配套制度环境，健全数据共享与协同使用机制，推动跨部门、跨区域数据流通，构建标准统一、权责明确、安全可控的数据治理体系。完善科研组织结构，鼓励跨学科联合攻关，构建以问题为导向的协同创新机制，打破传统学科壁垒。

（作者：张怀清、刘洋、杨廷栋、张京、朱学岩、陈艳、蒋娴、崔泽宇、谭晶维、雷可欣，中国林业科学研究院资源信息研究所 国家林业和草原科学数据中心；朱教君、高添，中国科学院沈阳应用生态研究所；《中国科学院院刊》供稿）