本文系统阐述遥感人工智能的应用路径：以分类、分割、目标与变化检测为核心算法，融合光学、SAR与高光谱数据，构建从数据获取到MLOps的端到端管线，并在云与边缘架构中交付到GIS/BI业务场景；同时强调评估、治理与本地合规优势，结合国内外案例验证在农业、城市与灾害中提升时效、降低成本与增强可靠性的价值，并展望多模态基础模型与小卫星星座推动近实时智能的趋势。

文章提出以数据治理、多模态基础模型、云边端协同与合规安全四线并举的总体策略，强调以行业场景与指标体系牵引落地，通过自监督与参数高效微调提升遥感AI的泛化与成本效率，采用事件驱动与MLOps构建可观测闭环，并以绿色算力与在轨AI为长期方向；同时建议融合国际开放数据与国内合规平台，建立标准化接口与评测基准，分三阶段推进至规模化与实时化遥感认知系统。

文章系统梳理了遥感大模型的定义、数据与算力基础、主流技术路径、代表性进展、评估体系与合规治理，并提出未来趋势与企业实践路线。核心观点包括：遥感大模型正从可用走向规模化落地；多源多时相与自监督、时空Transformer、多模态和扩散生成是关键技术；NASA-IBM等开源生态推动应用加速；评估需覆盖跨区域泛化与资源效率；合规治理与MLOps是落地保障；未来将深化多模态融合、轻量化近实时与负责任AI治理。