设施农业是现代农业的重要组成部分,随着人工智能等前沿技术的快速发展,这个领域迎来了新的变革机遇。尤其是大语言模型(Large Language Model,LLM)技术的崛起,其强大的语言理解和知识汇聚能力,为设施农业智能化发展带来了新的想象空间。本文将深入探讨大模型技术在设施农业生产中的创新应用,展望其重塑农事操作、提升农业生产效率的美好前景,为设施农业插上腾飞的翅膀。

设施农业是集约化、工厂化、智能化生产的现代农业形态,代表了农业发展的科技化方向。然而,目前设施农业在实际生产中仍面临诸多挑战:一方面,种植管理依赖农户丰富的种植经验,缺乏智能辅助决策手段;另一方面,环境调控、病虫害防治等生产环节高度依赖人工操作,自动化、智能化水平有待提升。大模型技术的出现,为破解上述难题带来了新的途径。

大模型是人工智能前沿技术的集大成者,通过海量语料训练,具备强大的语言理解、知识汇聚、推理决策等能力。例如广受关注的GPT系列模型,在通用领域取得了惊人的成就。将大模型技术引入设施农业,有望在农事操作优化、智能决策辅助等方面实现重大突破。

耕种播管控,大模型来助力

大模型可以与物联网、机器人等技术深度融合,全面参与设施农业生产的各个环节。在耕地准备阶段,可利用大模型快速理解和执行用户的自然语言指令,控制农业机器人进行精准作业。例如,用户只需简单说句"请为1号棚的黄瓜苗铺设基质",大模型就可为机器人规划最优路径,高质高效地完成铺设任务。这种"言语式"控制,将极大降低农机操作门槛,提升耕种效率。

在播种育苗环节,大模型可充分发挥其知识汇聚优势,为种苗生长提供智能指导。例如,通过分析海量种植日志数据,大模型可总结出不同植物品种的最佳播种时机、基质配比、浇水施肥方案等,形成标准化的播种流程库。农户只需告知种植意向,系统就可根据模型推荐,自动执行播种作业,并优化生长环境参数,促进种苗健康生长。

在日常管理方面,大模型可作为智能助手,为农户提供全流程作业指导和决策辅助。比如农户询问"番茄叶片发黄是什么原因",大模型就可依据植保知识库,判断出营养缺乏、病虫侵袭等可能,并提出诊断处方。针对蔬菜类型、生长周期,大模型还能自动规划灌溉、追肥等关键管理事项,形成农事操作"标准作业"。农户参照执行,既能充分利用大模型专家经验,又有效避免了凭感觉管理的缺陷。

算法模型双管齐下,赋能精准农业新模式

除了大模型本身的智能赋能,它还可与其他人工智能技术叠加应用,进一步释放设施农业生产力。例如计算机视觉领域的目标检测、图像分割等算法,可与大模型结合,实现设施环境的智能感知。通过分析棚内视频流,实时检测植株长势、病虫害发生等状况,再借助大模型强大的推理决策能力,就可实现一套闭环的"感知-决策-执行"系统,全面把控产量和品质。

大模型还可充当"数据融合的枢纽",汇聚和分析物联网传感器采集的海量数据。以番茄种植为例,系统通过传感器实时采集棚内光照、温湿度、二氧化碳等环境参数,结合番茄生长状态数据,大模型可建立气候-长势-产量的关联模型。遇到极端天气预警时,模型可以智能预判灾害影响,提前调整种植密度、采摘时机等措施,最大限度规避损失。而这种多源数据分析,单靠人工很难实现。

除了强化感知和决策能力,大模型在优化种植模式方面大有可为。比如针对海量种植实践数据,利用强化学习(RL)、对比学习(Contrastive Learning)等算法,可以从成功案例中自主学习和提炼优秀种植模式。大模型通过对比分析不同种植方案的投入产出效果,结合高产种植户的操作日志,进行关键要素挖掘和规律总结,形成设施蔬菜种植的"最佳实践"。这些宝贵的种植经验,可通过大模型传播共享,惠及更多农户,带动区域种植水平整体跃升。

大模型重塑设施农业新格局

随着大模型等人工智能新技术的不断发展,设施农业智能化进程必将大幅提速。未来,农户种植蔬菜,只需对着"智能农事助手"说一句话,从播种到采收的全流程操作就能自动展开。系统基于农户需求,动态优化种植方案,精准匹配投入资源,让每一棵菜都生长在最理想的环境中。而农户也将从繁重的体力劳作中解放出来,用更多时间去提升种植品质,创造更高价值。

设施农业的"GPT时刻"已经来临。大模型正以"数字农民"的身份,与人类农户一起耕耘在田间地头。这种人机交互、知识共生的智慧农事新模式,标志着设施农业进入了一个全新的发展阶段。随着前沿科技的深度融合,设施农业必将焕发勃勃生机,为保障国家粮食安全、促进农民增收致富做出新的更大贡献。（于景鑫 北京市农林科学院智能装备技术研究中心）