序言：
农业是国民经济的根本，“大国小农”是我国的特色，大模型和AIGC的浪潮下，是否在农业也会带来一些本色性代价和机会？
农业行业大模型会带来代价，能带来一些机会，但也不是完备替代现有技能职员和技能环境，而是供应赞助。
大模型会对农业带来代价和运用处景
过去希望农技做事能到田到户，但一贯难做到，大模型的涌现，让广大小庄家都可以利用AI、大数据等数字技能来获取最新的农业技能和市场信息，实现农技做事的到田到户。其次是可以利用大模型为庄家供应种养殖的决策建议。并且未来通过大模型可以支持系统智能掌握，更有利于聪慧农业举动步伐的推广和遍及。
聪慧农业便是将物联网技能利用到传统农业中去，利用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行掌握，使传统农业更具有“聪慧”。
除了精准感知、掌握与决策管理外，从广泛意义上讲，聪慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息做事等方面的内容。
哪些农业场景适用AI大模型
第一：农技做事。目前根本条件相对好，也有需求，可以先行开展。例如植保、水肥、灌溉等技能的知识储备较为充分，已有很多农业方面的知识积累，用大模型方法，可以将干系的知识和技能，变成不同人群和地区可以利用的数字化产品。
第二：农产品市场信息做事。比如猪肉价格，未来须要对产区、市场、政策等多维度信息汇聚剖析，是多模态的农业行业大模型。
之前农业部培植了12316三农综合信息做事平台，大模型的技能可以为类似这样的做事平台模式带来优化提升。
▲扫码下单 立即获取第三：生物育种。生物育种须要首先创造基因，剖析哪些基因与品种的性状干系。
基因组、表型组、转录组、表不雅观组等多维组学适宜做大模型，农业生物基因组含有几亿或几十亿碱基对，终极组装成几万个、十几万个基因，大模型可以用于海量基因数据的剖析和处理，基因大模型的核心在于精准设计调控基因表达。
例如，品种蛋白质的含量、成熟期的先后，或者抗病抗灾能力等。由于基因的数据量很弘大，因此AI的浸染在于关联剖析，即剖析不同性状与基因之间的关系，通过机器与系统来选择和匹配关联关系。AI在此过程中作为赞助手段，来支持生物学专家创造规律、快速办理一些问题，但也有边界。
一亩田农业行业的大模型有很高的期待
今年6月份，一亩田已推出基于大模型技能的AI对话机器人“小田”，希望做每个农人身边的农业百事通。
从方案的方向看，小田可在农技做事、新品种新技能、行情查询、产销对接等方面，利用大模型的人机交互办法，供应轻量级的信息交互做事，带来效率提升。
“小田”可用于栽种、养殖、电商、农技做事等从生产到流利百口当链中的信息交互做事场景。种养殖过程的决策都可以用大模型来办理，比如基于行情趋势、品种改进、所在位置等给予生产者品种推举。
目前一亩田新品种新技能发布平台已与中国热带农业科学院、海南农科院、河北农业大学、仲恺农业工程学院等多所高校及科研院所达成互助，进行新品种内容的发布。
农业大模型落地关键点
大模型是给出趋势性判断，供决策参考，用户再根据自己的履历来做判断，而农业大模型演习的数据要准确。
农业对准确性哀求很高，农业决策的失落误对付经营主体会带来不可承受的结果。
在农业领域，仅仅一个通用大模型很难办理所有的生物问题。农作物、动物、微生物都须要各自建立一个通用大模型。
所有构建行业通用大模型的难度大，不同作物在不同地区，不能用一个通用模型来办理，每个地方都须要差异化、个性化建模。
行业大模型该当是分层的，例如，基于农作物的通用大模型，可以针对水稻、小麦、玉米平分歧品种研发专用大模型。
聪慧农业4大场景
植保无人机：是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，紧张是通过地面遥控或GPS飞控，来实现聪慧农业喷洒药剂作业。无人机植保作业与传统植保作业比较，具有精准作业、高效环保、智能化、操作大略等特点，为庄家节省大型机器和大量人力的本钱。
智能化温室：常日简称连栋温室或者当代温室，它是举动步伐农业中的高等类型，拥有综合环境掌握系统，利用该系统可以直接调节室内温、光、水、肥、气等诸多成分，可以实现整年高产、稳步风雅蔬菜、花卉，经济效益好。近几年随着蔬菜大棚培植的快速发展，智能温室为农业发展带来了推动力。
工厂化育苗：因此前辈的育苗举动步伐和设备装备种苗生产车间，将当代生物技能，环境调控技能，施肥灌溉技能，信息管理技能贯穿种苗生产过程，以当代化，企业化的模式组织种苗生产和经营，从而实现种苗的规模化生产。
LED生态栽种柜：该项目LED灯、水培技能的结合体。目前，该系列产品支持50多类蔬菜栽培。同时，客户运营可通过酒店、高档餐厅、大型超市、品牌生鲜门店以及线上等多渠道进行蔬菜分销，其余由于基地型LED生态栽种柜（基地型植物工厂）兼具不雅观赏性，也可以用于亲子教诲。
结尾：
总结而言，农业领域的大模型，未来会从这几个机会点中优先出来，个中有些是行业通用的大模型，有些是农业行业特有的大模型。
再则，无论怎么将大模型运用在数字农业中，都首先须要有足够体量的数据，还要有自动化的业务运行。
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