人工智能正成为林草科技创新的重要引擎，持续赋能森林资源监测、生态评估、灾害识别、科研分析与经营决策。多源遥感、激光雷达、深度学习、大模型等技术交叉应用，显著提升林草资源智能感知、森林结构解析与生态监测的精度效率，助力智慧林业朝着多源协同感知、智能分析、决策支持一体化方向迈进。为推动人工智能与林业科学深度融合，促进智慧林业技术创新落地，第十一届中国林业学术大会设立了S61智慧林业分会场。

本次分会场交流由北京林业大学张军国教授、中南林业科技大学邝祝芳教授、福州大学许章华教授、西南林业大学张王菲教授、中国林科院资源信息研究所李永亮副研究员共同主持。会议汇聚专家、期刊编辑、研究生代表，围绕果园品质智能感知、森林结构解析、林业科研智能化、林火与有害生物智能监测、林草资源智能感知等主题，交流人工智能与遥感、激光雷达等技术融合的前沿成果，展示智慧林业在资源调查、生态监测、灾害防控、科研创新领域的应用潜力。

分会场设置特邀报告、专题报告与研究生报告三个板块，既关注前沿技术突破，也重视青年人才培养和学术交流能力提升。

在特邀报告环节，3位特邀专家聚焦智慧林业前沿方向作报告。彭彦昆教授介绍了果园水果品质与成熟度飞行式智能感知评估系统，展示了智能感知技术在果园品质评估中的应用思路；孙华教授分享了地空激光雷达点云融合配准算法与林上林下一体化获取技术，为森林结构立体化、精细化获取提供技术支撑；景维鹏教授提出面向林业科研全流程的AI协同框架，探索人工智能赋能科研假设提出、自动验证的新范式，为林业科研智能化提供了新视角。

专题报告内容丰富，覆盖森林智能经营、病虫害监测、单木结构解析、松材线虫病识别、森林碳水循环、林业数据要素、多模态大模型林草感知等方向。报告既涉及森林资源智能经营与结构解析，也关注林火与有害生物智能监测、森林碳水循环和林业数据要素化等关键问题，体现了人工智能与林业科学多学科交叉、多场景融合的特点。会议同时邀请期刊编辑现场分享科技论文选题、撰写与投稿经验，兼顾基础研究、技术方法、产业数字化转型与学术交流指导，帮助参会代表提升科研表达与成果传播能力。

研究生报告集中展示青年科研成果，围绕林分结构优化、森林高度反演、油茶监测、橡胶林遥感制图、橡胶园智能巡检、森林碳储量估算、植物生理参数反演、火后景观格局、生物量估测、森林干旱生态韧性、植物茎流监测、轻量化林火检测模型等主题展开交流。相关研究贴近林草生产需求，形成一批具有应用潜力的技术和方法，展现了青年科研人员在智慧林业领域的创新活力。

会议交流显示，人工智能与遥感、激光雷达、深度学习、大模型等技术的交叉融合，正在持续拓展智慧林业应用场景。从森林资源监测、森林结构解析到生态评估、灾害识别，再到林业科研分析与经营决策，智慧林业的技术链条不断延伸，应用深度不断提升。随着AI技术进一步融入林业科研与生产实践，将持续赋能林草资源精细化管理、生态保护、灾害防控，为林业高质量发展注入新动能。