——记南京大学著名生态学家李建龙外籍院士的科教育人先进事迹

在数字技术与生态文明建设深度融合的时代浪潮下，人工智能正为生态科学注入颠覆性动能。南京大学现代应用生态科学与技术研究院院长、资深教授、多国外籍院士李建龙，深耕生态科研与教育领域四十余载，以开拓性视野推动AI与生态科学深度融合，开创性构建了人工智能生态学学科新体系及完善了我国城市生态学学科体系，深耕城市生态科教与实践，用理论创新、技术突破与人才培育，助力我国生态科学高水平发展，书写了科技赋能绿水青山、科教支撑生态文明建设的卓越新篇章和开拓了一条智慧生态学高质量发展的创新之路。

锚定数字生态科学，开创AI+生态技术新范式

现代生态科学的生命力在于解决实际问题，这是李建龙始终坚守的科研初心。20世纪90年代，传统生态研究仍依赖人工采样、经验模型，效率低、精度差、覆盖面窄，难以应对复杂生态系统的研究需求。李建龙敏锐捕捉数字技术的变革潜力，率先提出数字生态理念，将生态系统定义为物理实体、生物过程、数字信息、人类活动共生的“数字孪生体”，主张通过传感器网络、遥感数据、仿真模型的深度耦合，实现生态要素全时域、全维度量化解析，为生态研究数字化转型奠定核心理论基础。

为了破解传统3S技术(RS/GIS/GPS)在复杂生态决策中的局限性，李建龙突破性构建5S一体化技术体系，在遥感、地理信息系统、全球定位系统基础上，创新性融入专家系统(ES)与智能化决策知识系统(IDSS)，实现生态数据自动化采集、精准化处理与智能化分析，赋予生态系统监测“思考能力”。随着人工智能技术迭代，他进一步将深度学习算法融入体系，升级为5S+AI一体化智能决策系统，形成“数据采集—智能分析—决策执行”的闭环，实现生态系统“看得清、看得准、用得好”的全面监测与精准评估。

在草原修复领域，李建龙主导构建蒙草生态种质资源库，数字化存储2.7万余种乡土植物数据，通过AI算法精准匹配修复方案，推动草原修复从“经验试错”迈向“精准高效”，打造生态修复标杆工程。在水环境治理领域，5S+AI系统应用于巢湖污水处理厂改造，实时分析水质数据、预测处理负荷、智能调度能耗，使设备运行效率提升30%、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自动区分作物与杂草，指导变量精准施药，助力“农药零漂移”绿色农业落地，为产业创造显著经济效益。

作为我国草地遥感领域奠基人，李建龙早在20世纪90年代初便预见AI与草业融合前景，提出“草地是地球皮肤，AI是生态听诊器”的核心观点。作为技术顾问，曾参与了2008年北京奥运会主会场鸟巢移动草坪工程与绿色奥运村规划设计与绿地养护及2014年南京世界青奥会绿色青奥村与草坪运动场工程的规划设计与绿地养护管理工作等!团队利用无人机可见光遥感数据，构建苜蓿草地盖度深度学习模型，准确度达92%;对比多元线性回归与随机森林算法，优化苜蓿产量估测模型，最优模型测试集R平方达0.69。近年来，整合多源卫星数据与SMOGN样本增强技术，构建高精度苜蓿产量估算框架，模型可解释66%产量变异;牵头制定国内首项牧草田间表型智能监测地方标准——《基于无人机的紫花苜蓿田间智能监测技术规程》，通过无人机搭载高精度设备，实现苜蓿株高、鲜重、纤维含量、粗蛋白等参数全生育期无损监测，监测模型精度R平方≥0.80，为草业标准化、智能化发展提供技术范本。

构建新兴交叉学科，奠定人工智能生态学理论根基

在全球气候变化、环境污染加剧大背景下，传统生态学面临数据效率低、预测精度差、跨尺度整合难的核心瓶颈。顺应第四次工业革命浪潮，响应国家生态文明建设战略需求，2015年，李建龙率先提出人工智能生态学概念，比国际同类研究提前3年，历经十年深耕，构建起完整、系统、开放的交叉学科体系，填补国内外理论空白，占领学科发展制高点。

人工智能生态学是融合生态学、人工智能、计算机科学、数学、物理学、地理学等多学科知识的新兴交叉学科，核心是研究AI在生态学领域的应用原理、方法和技术，探索AI与生态系统的相互作用机制，为生态可持续发展提供科学支撑。学科具备四大核心特征：交叉融合性，打破学科壁垒，形成跨学科研究范式;数据驱动性，以传感器、遥感、物联网技术获取海量生态数据，通过AI算法挖掘规律;智能决策性，实现生态系统实时监测、趋势预测、风险预警与精准决策;实践应用性，紧扣国家生态建设需求，成果直接应用于生态保护、修复、农业、城市治理等领域。

秉持“理论筑基、技能赋能、素养提升、实践育人”的理念，李建龙构建了全方位人工智能生态学育人体系。教学目标聚焦四大维度：知识掌握，夯实生态学与AI基础理论;技能培养，提升生态数据处理与AI建模能力;素养提升，培育创新思维、批判性思维与生态伦理责任感;实践能力，强化项目实战与团队协作能力。

李建龙教授先后为南京大学本科生开设了《人工智能AI赋能生态科学》通识课与研究生开设了《人工智能生态学》研究生核心专业课，是全国首批开设AI与生态专业深度融合课程。课程设计打破学科壁垒，涵盖机器学习、深度学习技术模块，聚焦生态模型构建、遥感数据解译等专业领域;教学案例源自科研一线，将5S技术应用、生态大数据平台建设等成果转化为教学素材，打通理论与实践通道。截至2025年，超500名学生受益，30%毕业生深耕“AI+生态”交叉领域，成为行业急需复合型人才。作为国家部委智库专家，李建龙参与制定《数字生态经济发展战略》、《数字生态学发展规划》和《智慧生态学理论标准》推动AI技术纳入生态环境保护顶层设计，构建“政产学研用”协同创新生态。

深耕城市生态应用，助力生态文明建设高质量发展

伴随我国城市化快速推进，环境污染、生态失衡、人地矛盾加剧，城市生态学研究与人才培养迫在眉睫。李建龙深耕城市生态科研40余年，曾在日本北海道大学、兰州大学、美国耶鲁大学完成三期博士后研究，以全球视野聚焦我国城市生态难题，在理论创新、科研实践、人才培养、战略咨询等领域成果丰硕，为城市生态文明建设提供了系统理论理念与实际解决方案。

2001年，李建龙加入中国科学院生态环境研究中心王如松院士团队，聚焦长三角生态省、生态市规划，直面城市化生态困境。开创性提出城市生态与环境学概念，构建全新理论与学科框架;提出城市生态系统组成四元学说，被国际权威期刊《SCIENCE》引用，深度剖析城市生态系统结构与运行机制;创新引入绿色GDP、居民生态幸福指数理念，推动经济发展与生态保护协同，关注居民生活质量与生态福祉;探索智慧城市生态学路径，为城市智慧化、生态化发展指明方向。

1998年作为特殊人才入职南京大学以来，李建龙主持上百项重点科研项目，覆盖生态绿化、规划设计、生态旅游、生态红线划分、数字生态监测、智慧城市生态与人工智能生态学等领域。构建完整生态城市评价指标与建设标准，推动生态城市规范化发展;深耕城市生态承载力与生态系统服务功能研究，揭示系统变化规律、权衡协同关系及驱动力，为城市可持续发展提供科学支撑;推动“产学研政”深度融合，与地方政府共建生态示范城市，与企业合作研发生态技术，推动产业升级;参与江苏省长江生态文明建设重点项目，全面评估长江流域生态现状、梳理发展历程、分析核心挑战、制定战略规划、推动制度创新，为长江大保护目标实现提供了重要理论与技术支撑。

李建龙强调，城市生态文明建设需兼顾生态改善、经济发展、社会公平、文化传承与民生福祉，倡导绿色低碳生活方式，推动节能减排、降碳技术研发，为我国“双碳”目标实现提供理论支撑与技术路径;深入研究城乡生态融合，出版18篇指导文书，系统地提出城乡生态文明融合的策略与路径，极大地助力了长三角城乡一体化发展。

突破学术跨界难题，实现科教育人兴国

李建龙教授的科研探索跨界多元，在土壤生态、湿地生态、农业生态、城市生态、智慧生态、环境生态与数字生态等领域理论与技术持续突破，尤以在土壤生态领域，利用高光谱技术与卷积神经网络(CNN)构建土壤养分与重金属监测模型，通过SHAP值解释建模结果，实现85%以上监测精度，为食品安全监测提供科学依据;在湿地生态领域，研发AI浮游生物自动化监测设备，应用于神农架大九湖、苏州太湖湿地，将数天人工监测缩短至几小时，可识别400多种浮游植物，常见种类准确率超90%，效率提升数十倍等突破。

李建龙教授作为澳大利亚皇家自然科学院、欧洲皇家科学院外籍院士，首批入选中国科学院“百人计划、天山学者、金山学者、教育部长江学者讲座教授”，曾获国家特殊津贴，担任国家自然科学基金委战略科学家、多部委智库专家及国家生态文明建设咨询委员。发表科技论文985篇、出版著作18部，获国际大奖3项、国家科技进步奖2项、省部级奖8项，持有发明专利48件、软件著作权65项，科研成果为企业创造上百亿元经济效益。

依托南京大学的育人平台，李建龙教授将科研报国与立德树人紧密结合，既推动了生态科学的创新发展，也为国家培养了一批批兼具专业素养与责任担当的生态人才，完美融合了国情需求、学校育人目标与科学发展理念。他说：“我们的目标，是构建人与自然生命共同体的智能解决方案，让科技真正成为生态文明的守护者。”他的先进事迹，既是一位科学家饯行科学发展、守护生态家园的生动写照，也是一位教育工作者立德树人、为人师表的真实缩影。

如今年过花甲的李建龙仍坚守科研一线，带领团队持续探索生态科学前沿。从数字生态技术守正创新、长年立德树人、精心育人到人工智能生态学的创立，从城市生态科教深耕到生态文明战略赋能，他以一生饯行科研报国初心，以创新引领生态科学跨越发展，以育人担当培育行业栋梁。站在数字中国与生态文明建设的关键节点，李建龙院士的探索与实践，为我国生态科学高水平发展注入了不竭动力，为全球生态治理贡献中国智慧，构建人与自然生命共同体贡献智慧和力量，用一生坚守书写更加辉煌的篇章，必将激励更多科研工作者投身绿水青山建设，共绘美丽中国新图景。

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责任编辑：kj015

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