智慧農(nóng)業(yè)是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要著力點(diǎn)，是建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。2024年10月，中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布了，明確提出了打造國家農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村用地“一張圖”和基礎(chǔ)模型算法等公共服務(wù)產(chǎn)品，為農(nóng)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入了全新動(dòng)力、指出了明確方向，更成為培育和發(fā)展農(nóng)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵切入點(diǎn)。
人工智能大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從依賴“標(biāo)注數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)”的特定任務(wù)模型，向“多模態(tài)融合數(shù)據(jù)+無標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+海量模型參數(shù)”通用大模型的跨越式發(fā)展。這種轉(zhuǎn)變意味著人工智能大模型在推進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中具有核心地位，如利用人工智能大模型進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)分析以減少自然災(zāi)害影響、利用人工智能大模型進(jìn)行化肥農(nóng)藥精準(zhǔn)化施用以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展等。人工智能大模型為智慧農(nóng)業(yè)特定場景提供定制化解決方案，是未來智慧農(nóng)業(yè)不可逆轉(zhuǎn)的發(fā)展趨勢，為農(nóng)業(yè)數(shù)智化升級和高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)勁動(dòng)力。
人工智能大模型通過預(yù)訓(xùn)練處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對農(nóng)業(yè)知識的深入學(xué)習(xí)和精準(zhǔn)萃取，進(jìn)而構(gòu)建起具有強(qiáng)大知識關(guān)聯(lián)和推理能力的定制化場景解決方案，覆蓋了農(nóng)情診斷、生產(chǎn)預(yù)警、技術(shù)咨詢、方案優(yōu)化以及市場信息等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)提供了智能化的決策支持。隨著生成式人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，尤其是當(dāng)人工智能大模型與數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度融合后，它們將能夠依據(jù)全時(shí)、全局、全域的多模態(tài)數(shù)據(jù)自主制定并執(zhí)行農(nóng)場生產(chǎn)決策，助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)邁向“自動(dòng)駕駛”的新紀(jì)元，實(shí)現(xiàn)全面自動(dòng)化和智能化。綜合來看，人工智能大模型引領(lǐng)農(nóng)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型將面臨以下新變革：
一是數(shù)據(jù)采集與整合分析的即時(shí)性革新。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中，農(nóng)民或農(nóng)業(yè)管理者通常需要實(shí)時(shí)獲取即時(shí)性知識信息以快速響應(yīng)農(nóng)作物生長需求。這就需要對環(huán)境條件（如土壤濕度、光照等）、作物生長狀態(tài)、病蟲害發(fā)生情況、氣候氣溫情況等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)收集，從而快速做出灌溉建議、施肥方案、病蟲害防治等具體的應(yīng)對措施。人工智能大模型能夠快速處理和分析收集到的全方位數(shù)據(jù)信息，生成可操作的應(yīng)對方案。在面對突發(fā)病蟲害或極端天氣事件時(shí)，人工智能大模型能夠迅速分析情況并向農(nóng)民提供科學(xué)策略，幫助農(nóng)民及時(shí)采取措施、減少損失。
二是科學(xué)預(yù)測與決策服務(wù)的智能性革新。人工智能大模型強(qiáng)大的邏輯推理、預(yù)測預(yù)見以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，使得不掌握專業(yè)科學(xué)技術(shù)的農(nóng)民進(jìn)行科學(xué)化決策成為可能。這主要源于人工智能大模型能夠利用歷史數(shù)據(jù)和模型來預(yù)測未來事件，如通過對作物產(chǎn)量和價(jià)格波動(dòng)預(yù)測，為農(nóng)戶提供農(nóng)作物品種選擇的個(gè)性化種植建議等。這種預(yù)測能力使得決策者能夠提前規(guī)劃和準(zhǔn)備，以應(yīng)對未來可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。人工智能大模型能夠不斷學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)、適應(yīng)新的環(huán)境變化，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)和反饋不斷更新其知識庫、優(yōu)化決策模型，找到最佳或接近最佳的解決方案。
三是協(xié)同優(yōu)化與精準(zhǔn)管控的聯(lián)動(dòng)性革新。人工智能大模型可通過融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為智慧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更加精準(zhǔn)的智能化流程方案。例如，人工智能大模型可以通過分析土壤濕度、氣象數(shù)據(jù)和植物生長狀態(tài)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能化灌溉系統(tǒng)來精準(zhǔn)預(yù)測植物水分需求，實(shí)時(shí)化、智能化調(diào)節(jié)灌溉水量和灌溉頻率，實(shí)現(xiàn)水資源智能調(diào)度、優(yōu)化水資源管理。而在病蟲害防治方面，人工智能大模型可以通過圖像識別和深度學(xué)習(xí)，精確識別病蟲害類型并提供預(yù)警信息，“精準(zhǔn)施肥+精準(zhǔn)施藥”，科學(xué)合理控制化肥和農(nóng)藥的使用量以減少土壤污染、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色化發(fā)展。
以“大數(shù)據(jù)+小場景”結(jié)合策略破解農(nóng)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型適配性難題。我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地域遼闊，地形地貌、氣候條件、自然資源分布等區(qū)域差異顯著，這些因素共同塑造了不同地區(qū)農(nóng)作物種植和養(yǎng)殖業(yè)的獨(dú)特發(fā)展方向。從東北黑土地到江南水鄉(xiāng)，從西北草原到西南梯田，各地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特色迥異，形成了復(fù)雜化、多樣化的農(nóng)業(yè)生態(tài)。在這種情況下，單一大規(guī)模的人工智能大模型很難全面捕捉和適配各地細(xì)微的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)差異。人工智能模型需要精準(zhǔn)捕捉和分析各地區(qū)的微氣候、土壤特性、作物生長周期等精細(xì)化數(shù)據(jù)，并結(jié)合各地區(qū)的具體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐，以“大數(shù)據(jù)+小場景”的特定場景模型開發(fā)策略制定針對性的智能化解決方案，使得人工智能大模型與具體農(nóng)業(yè)場景業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)深度融合。
以“新基建+新農(nóng)村”銜接路徑破除城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)智能化壁壘。瞄準(zhǔn)聚焦“三農(nóng)”領(lǐng)域突出問題，致力于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、提升農(nóng)村生活質(zhì)量、增強(qiáng)農(nóng)民智能化能力，進(jìn)一步加快智能化信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)步伐。當(dāng)前，農(nóng)業(yè)農(nóng)村在信息化和智能化方面存在明顯短板，合理布局農(nóng)業(yè)智能化基礎(chǔ)設(shè)施成為新農(nóng)村建設(shè)中兼顧效率與公平雙重目標(biāo)的最優(yōu)解決路徑。因此，應(yīng)快速構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)資源管理系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)行平臺(tái)，加快部署農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、流通等關(guān)鍵環(huán)節(jié)中的傳感器、無人機(jī)、智能機(jī)器人等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，打破農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的數(shù)據(jù)孤島，真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，促進(jìn)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)匯總、資源調(diào)配、信息共享，為農(nóng)業(yè)科學(xué)決策和資源高效利用提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。
以“強(qiáng)能力+可易用”協(xié)同方案攻克人工智能大模型推廣難題。人工智能大模型的復(fù)雜性往往要求使用人員具備一定的技術(shù)背景和專業(yè)知識，大大限制了人工智能大模型在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)中的推廣使用，亟須采取“強(qiáng)素養(yǎng)+可易用”雙管齊下的發(fā)展策略。一方面，幫助克服農(nóng)民及農(nóng)業(yè)管理人員使用人工智能大模型的畏難情緒，通過案例教學(xué)、工作坊和實(shí)地操作等方式，提高農(nóng)民及農(nóng)業(yè)管理人員對人工智能技術(shù)的認(rèn)識度和接受度，增強(qiáng)其運(yùn)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問題的能力。另一方面，農(nóng)業(yè)人工智能大模型技術(shù)開發(fā)者應(yīng)當(dāng)盡可能開發(fā)直觀、易操作的用戶界面，設(shè)計(jì)簡潔的交互流程、提供清晰的在線幫助等，降低人工智能大模型技術(shù)使用門檻，使普通農(nóng)民也能夠利用人工智能大模型提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理效率。
作者
姜李丹
■北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授
姚思宇
■北京化工大學(xué)文法學(xué)院副教授
來源｜《農(nóng)民日報(bào)》 2025年01月25日 第05版
圖源｜新華社???????????????????
編輯｜崔競旖???????????????????????????
主編｜蔣琳
監(jiān)審｜鐘倩
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