姜李丹、姚思宇：以人工智能大模型引领农业数智化转型

政务 2025-02-02 06:00 北京

智慧农业是发展现代农业的重要着力点，是建设农业强国的战略制高点。2024年10月，中国农业农村部发布了《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，明确提出了打造国家农业农村大数据平台、农业农村用地“一张图”和基础模型算法等公共服务产品，为农业数智化转型注入了全新动力、指出了明确方向，更成为培育和发展农业新质生产力的关键切入点。

人工智能大模型已经实现了从依赖“标注数据监督学习”的特定任务模型，向“多模态融合数据+无标注数据预训练+海量模型参数”通用大模型的跨越式发展。这种转变意味着人工智能大模型在推进农业数智化转型中具有核心地位，如利用人工智能大模型进行气象数据分析以减少自然灾害影响、利用人工智能大模型进行化肥农药精准化施用以实现农业绿色发展等。人工智能大模型为智慧农业特定场景提供定制化解决方案，是未来智慧农业不可逆转的发展趋势，为农业数智化升级和高质量发展提供强劲动力。

人工智能大模型通过预训练处理海量非结构化数据，实现了对农业知识的深入学习和精准萃取，进而构建起具有强大知识关联和推理能力的定制化场景解决方案，覆盖了农情诊断、生产预警、技术咨询、方案优化以及市场信息等多个关键领域，为农业生产经营活动提供了智能化的决策支持。随着生成式人工智能技术的持续进步，尤其是当人工智能大模型与数字孪生技术实现深度融合后，它们将能够依据全时、全局、全域的多模态数据自主制定并执行农场生产决策，助力农业生产迈向“自动驾驶”的新纪元，实现全面自动化和智能化。综合来看，人工智能大模型引领农业数智化转型将面临以下新变革：

一是数据采集与整合分析的即时性革新。在农业生产经营过程中，农民或农业管理者通常需要实时获取即时性知识信息以快速响应农作物生长需求。这就需要对环境条件（如土壤湿度、光照等）、作物生长状态、病虫害发生情况、气候气温情况等进行实时监测和数据收集，从而快速做出灌溉建议、施肥方案、病虫害防治等具体的应对措施。人工智能大模型能够快速处理和分析收集到的全方位数据信息，生成可操作的应对方案。在面对突发病虫害或极端天气事件时，人工智能大模型能够迅速分析情况并向农民提供科学策略，帮助农民及时采取措施、减少损失。

二是科学预测与决策服务的智能性革新。人工智能大模型强大的逻辑推理、预测预见以及自适应学习能力，使得不掌握专业科学技术的农民进行科学化决策成为可能。这主要源于人工智能大模型能够利用历史数据和模型来预测未来事件，如通过对作物产量和价格波动预测，为农户提供农作物品种选择的个性化种植建议等。这种预测能力使得决策者能够提前规划和准备，以应对未来可能发生的风险。人工智能大模型能够不断学习新的数据、适应新的环境变化，并根据新的数据和反馈不断更新其知识库、优化决策模型，找到最佳或接近最佳的解决方案。

三是协同优化与精准管控的联动性革新。人工智能大模型可通过融合物联网技术，为智慧农业生产提供更加精准的智能化流程方案。例如，人工智能大模型可以通过分析土壤湿度、气象数据和植物生长状态等数据，构建智能化灌溉系统来精准预测植物水分需求，实时化、智能化调节灌溉水量和灌溉频率，实现水资源智能调度、优化水资源管理。而在病虫害防治方面，人工智能大模型可以通过图像识别和深度学习，精确识别病虫害类型并提供预警信息，“精准施肥+精准施药”，科学合理控制化肥和农药的使用量以减少土壤污染、实现农业绿色化发展。

以“大数据+小场景”结合策略破解农业数智化转型适配性难题。我国农业生产地域辽阔，地形地貌、气候条件、自然资源分布等区域差异显著，这些因素共同塑造了不同地区农作物种植和养殖业的独特发展方向。从东北黑土地到江南水乡，从西北草原到西南梯田，各地农业生产特色迥异，形成了复杂化、多样化的农业生态。在这种情况下，单一大规模的人工智能大模型很难全面捕捉和适配各地细微的农业生产差异。人工智能模型需要精准捕捉和分析各地区的微气候、土壤特性、作物生长周期等精细化数据，并结合各地区的具体农业生产实践，以“大数据+小场景”的特定场景模型开发策略制定针对性的智能化解决方案，使得人工智能大模型与具体农业场景业务实现深度融合。

以“新基建+新农村”衔接路径破除城乡二元结构智能化壁垒。瞄准聚焦“三农”领域突出问题，致力于提高农业生产效率、提升农村生活质量、增强农民智能化能力，进一步加快智能化信息基础设施建设步伐。当前，农业农村在信息化和智能化方面存在明显短板，合理布局农业智能化基础设施成为新农村建设中兼顾效率与公平双重目标的最优解决路径。因此，应快速构建农业数据资源管理系统和农业大数据运行平台，加快部署农业生产、加工、流通等关键环节中的传感器、无人机、智能机器人等物联网设备，打破农业生产经营过程中的数据孤岛，真正实现农业数据的互联互通，促进农业数据汇总、资源调配、信息共享，为农业科学决策和资源高效利用提供强有力的数据支持。

以“强能力+可易用”协同方案攻克人工智能大模型推广难题。人工智能大模型的复杂性往往要求使用人员具备一定的技术背景和专业知识，大大限制了人工智能大模型在农业生产经营活动中的推广使用，亟须采取“强素养+可易用”双管齐下的发展策略。一方面，帮助克服农民及农业管理人员使用人工智能大模型的畏难情绪，通过案例教学、工作坊和实地操作等方式，提高农民及农业管理人员对人工智能技术的认识度和接受度，增强其运用人工智能技术解决实际问题的能力。另一方面，农业人工智能大模型技术开发者应当尽可能开发直观、易操作的用户界面，设计简洁的交互流程、提供清晰的在线帮助等，降低人工智能大模型技术使用门槛，使普通农民也能够利用人工智能大模型提升农业生产和管理效率。

作者

姜李丹

■北京邮电大学经济管理学院副教授

姚思宇

■北京化工大学文法学院副教授

来源｜《农民日报》 2025年01月25日第05版

图源｜新华社‍‍‍

编辑｜崔竞旖

主编｜蒋琳

监审｜钟倩

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