南京大学与之江实验室发布地层学AI（人工智能）大模型OneStrata，面向全球提供地层剖面对比工具
科技日报报道，中国科学院院士沈树忠(国际地层委员会副主席)领衔的南京大学团队与之江实验室合作，发布地层学AI（人工智能）大模型OneStrata及智能全球地层剖面对比系统，试图按统一时间标准排序全球地质记录。
南京大学提供地质数据与专业解读，之江实验室负责技术搭建。 报道中的效率对比与千年级精度均为沈树忠受访口径，来源未提供同行评审论文或第三方复现，不能据此认定模型效果。
据科技日报2026年10月14日报道，中国科学院院士、国际地层委员会(ICS)副主席沈树忠领衔的南京大学团队与之江实验室合作，面向全球发布了首个地层学AI（人工智能）大模型OneStrata及智能全球地层剖面对比系统。
报道称，OneStrata已整合不同地质历史时期的地层剖面与多源异构数据，具备预测剖面中缺失物种、计算剖面和物种延续时间、构建高分辨率地质时间轴等功能； 沈树忠称模型可还原距今数十亿年至今的海洋生物多样性演变曲线并标注各时间节点物种数量，精度达千年级。
参与方分工上，南京大学提供专业地质数据、提出科研需求并解读地质现象，之江实验室团队负责技术支持和模型搭建。 沈树忠在采访中表示，一台普通台式电脑测算一万个化石物种演化序列以往需要十多年，而OneStrata处理十万个物种数据只需数天；
他也指出AI只能整合运算已存在的海量文献数据，化石智能识别存在误差、需地质学家甄别，且不能替代野外实地踏勘、新增剖面数据采集和复杂地质现象解读。
这是基础模型向垂直科学领域延伸的一个具体案例：其价值在于把时间标尺不统一的地质记录整合为统一参照系，并以“专业数据方+技术方”分工完成。 对基础模型赛道而言，值得关注的是科学领域模型如何处理多源异构数据、如何把专家知识嵌入训练与校验流程，以及研究者对AI（人工智能）输出误差的公开承认。
但报道中的效率对比与预测精度均为研究者单方陈述，尚无独立评测，不宜据此判断模型在地层学中的实际可靠性。
后续观察信号
- OneStrata是否提供公开访问入口及使用许可条件
- 化石智能识别误差的具体来源与人工校验流程
- 模型训练所用数据规模与来源的详细披露