本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第3期，目次03
摘要：人工智能（AI）技术在智慧农业领域的应用，正引领农业现代化的新浪潮。基于此，该文介绍了人工智能大模型的基本概念，分析了现阶段智慧农业的现状与挑战，并详细阐述了人工智能大模型在智慧农业中的具体应用，包括作物病虫害检测与预测、智能灌溉系统与水资源管理、作物生长监测与产量预测以及农业机器人与自动化作业，总结了人工智能大模型带来的革新与优势，包括提高农业生产效率与产量、降低资源消耗与环境影响、优化决策制定与风险管理。人工智能大模型在智慧农业领域的应用为实现可持续农业发展提供了重要支持。
关键词：智慧农业；人工智能；病虫害检测与预测
在当前的技术革新浪潮中，人工智能（AI）在智慧农业领域发挥着关键作用。通过集成计算机技术、人工智能等先进技术，智慧农业正在改变传统农业的管理和运作方式。AI在数据处理和模式识别方面拥有的强大能力，使其在提高农业生产效率、保障食品安全、减少资源消耗等方面表现出巨大潜力。从自动化灌溉到病虫害检测，AI技术正在为农业带来革命性的变革。本文旨在探讨分析AI在智慧农业中的具体应用及带来的优势与变革，以期促进该领域的持续发展和创新。
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人工智能大模型概述
人工智能大模型是由大量数据驱动、使用复杂算法构建的高级AI系统。这些模型通常包含数以百万计的参数，能够处理和分析大量的数据。它们由多层神经网络组成，包括卷积神经网络（CNNs）和递归神经网络（RNNs）等，这使得它们能够在图像识别、语言处理和预测分析等多个领域表现出色。人工智能大模型的构成是高度复杂和动态的，能够通过学习和自我调整不断优化其性能[1]。
人工智能大模型在处理大数据方面具有显著优势。它们能够从海量数据中快速识别模式和趋势，这对于预测分析和决策支持至关重要。在模式识别方面，这些模型能够识别复杂的数据模式，如图像中的对象、语音中的特定词语或者文本中的情感倾向。这使得AI大模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域表现出众。此外，这些模型的自我学习和调整能力意味着它们随着时间的推移和数据的积累，其精度和效率会持续提高。国内外常见的人工智能大模型见表1所示。
人工智能大模型在智慧农业中的具体应用
2.1 作物病虫害检测与预测
在现代农业管理中，人工智能（AI）大模型通过融合深度学习和图像识别技术，为作物病虫害的检测和预测提供了强大的工具。高分辨率图像的分析使得AI模型能精准识别病虫害迹象，如叶片颜色变化和斑点，从而实现实时监测。深度学习技术进一步提高了识别的准确性和速度，使得农民能够迅速采取防治措施[2]。此外，AI模型还可以利用历史数据预测病虫害趋势，优化农药使用，并减少环境影响。无人机的应用在数据收集和作物健康监测方面也起到了关键作用，可为AI模型的分析提供大量的数据支持。这不仅提高了数据收集的效率，也为作物病虫害的早期发现和及时处理提供了可能。例如，图1展示了通过使用人工智能大模型软件分析的无人机高光谱图像，评估田地中健康和受害小麦的光谱特征。
在图1中可以观察到健康小麦在红光区呈现出一个显著的低谷（“红谷”），这是由叶绿素对红光的吸收所致。与此同时，在绿光区，叶绿素的吸收减少导致了强烈的绿色反射（“绿峰”）。通过对比图像可以清晰地看到随着病情的加重，光谱发生了明显的变化，红光区的“红谷”和绿光区的“绿峰”逐渐消失。在近红外区域，受感染小麦的光谱反射率显著低于健康小麦。这些光谱变化提供了关于作物健康状况的重要信息，使农民和农业专家能够及时识别和评估病虫害的危害程度。
2.2 智能灌溉系统与水资源管理
智能灌溉系统融合了人工智能和物联网（IoT）技术，正在革新传统农业灌溉方式，实现农田水资源的精准管理。该系统通过安装在土壤中的传感器实时监测土壤湿度，结合AI模型分析数据确定土壤的实际需水量。同时，考虑气候变化的影响，通过天气预报和实时气象数据预测未来降雨，自动调整灌溉量，避免过度灌溉。
2.3 作物生长监测与产量预测
在现代农业中，作物生长监测和产量预测是利用AI的关键领域。AI模型通过收集并分析来自卫星、无人机以及地面传感器的数据。卫星和无人机提供了关于作物覆盖区域、生长状况和环境变化的高空视角图像，而地面传感器则提供了土壤湿度、温度、光照强度等更为具体和精确的数据。这些信息共同构成了作物生长监测的数据基础。通过对这些数据进行深入分析，能够识别作物的生长阶段，还能够检测潜在的健康问题，如病虫害的迹象或水分不足的情况。通过这些分析，AI模型能够预测作物的生长趋势，为农民和农业企业提供有关作物健康和发展的实时信息[3]。
2.4 农业机器人与自动化作业
农业机器人技术的进步正在改变现代农业，这些机器人利用人工智能自动执行耕作、播种、施肥和收割等任务。它们提高了作业效率，减少人为错误，优化了作物生产的质量和产量。配备智能感知系统的农业机器人能够适应复杂环境，例如，使用传感器监测土壤湿度，通过图像识别技术处理杂草和病虫害。
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人工智能大模型带来的革新与优势
3.1 提高农业生产效率与产量
人工智能大模型在农业领域的应用显著提高了生产效率和产量。通过精准的数据分析和模式识别，AI能够优化作物的种植时间、种类选择和管理方法。例如，AI系统可以分析土壤条件、天气模式和历史收成数据，从而指导农民进行更有效的种植和管理。这不仅提高了作物的产量，还提高了作物质量，确保了农业的高效和可持续发展。
3.2 降低资源消耗与环境影响
人工智能技术在管理农业资源方面起着至关重要的作用。AI模型可以监测和控制水资源使用，优化灌溉系统，从而减少水资源的浪费。同时，AI还能通过精确控制化肥和农药的使用量以减少化学物质的过度使用，降低对环境的影响。通过这些方式，人工智能实现了更环保、更节能的农业生产方式。
3.3 优化决策制定与风险管理
AI大模型通过分析大量的农业数据，帮助农民和农业企业做出更加明智的决策。它们能够预测市场趋势、作物病害发生的可能性以及气候变化对农业的影响。这种预测能力使得农业经营者能够更好地管理风险，适应不断变化的市场和环境条件。通过预测分析，农业经营者可以提前准备，从而减少由于市场波动或自然灾害引起的损失。
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结语
随着技术的不断进步，人工智能在智慧农业领域的应用展现出巨大潜力和显著成效。AI技术的深入整合不仅优化了农业生产流程，还为食品安全和资源可持续管理提供了有效支持。然而，要充分发挥这些技术的潜力，还需解决数据管理、隐私保护等问题。未来，通过持续创新和合理规范，智慧农业有望更好地满足全球日益增长的食品需求，并为传统农业领域带来更深远的变革。
参考文献：
[1] 张振乾,汪澍,宋琦,等. 人工智能大模型在智慧农业领域的应用[J]. 智慧农业导刊,2023,3(10):9-12,17.
[2] 刘君,王学伟. 数字经济赋能智慧农业发展的动力与路径[J]. 智慧农业导刊,2023,3(15):15-18.
[3] 刘美玲,任秀峰. 人工智能对云南省农业发展水平影响研究[J]. 广东蚕业,2023,57(7):84-87.
作者单位：甘肃省徽县农业广播电视学校
http://www.nygcjs.cn/cn/article/doi/10.16815/j.cnki.11-5446/s.2024.08.003
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