设施农业智能化新引擎:AutoML让复杂农业算法唾手可得

（于景鑫北京市农林科学院智能装备技术研究中心）近年来,人工智能技术蓬勃发展,大模型呈现出肆意生长之势,为各行各业带来新机遇。AutoML作为新一代自动化机器学习技术,承载着颠覆传统、引领变革的使命,正逐渐成为现代农业的"新宠"。本文将深入剖析AutoML的前沿理论和关键技术,并探索其在设施农业领域的应用实践,为我国农业现代化注入新动力。

一、设施农业的智能化之路:从信息孤岛到数字管家 

设施农业是现代农业的重要组成部分,以人工模拟作物生长环境为手段,实现反季节栽培、周年化生产,在保障农产品供给、促进农民增收、推进农业现代化等方面发挥着关键作用。然而,目前我国设施农业仍处于信息化智能化的初级阶段,面临生产效率瓶颈和数字化转型压力。生产过程中各环节数据分散,缺乏有效集成;生产管理仍以经验为主,科学决策水平不高;人工成本持续攀升,综合效益有待提升。亟需人工智能技术赋能,实现设施农业生产全流程的自动感知、智能分析、科学决策与精准执行。

农业人工智能近年来取得长足进展,在环境监测、长势评估、产量预测、水肥管理等方面展现出诱人的应用前景。然而,受限于农业场景的复杂性和特殊性,目前农业AI模型多为针对特定问题的定制化算法,普适性与泛化能力不足。同时,从数据处理到模型开发、训练、调优、部署,对农业从业者的技术门槛要求高,使得先进的人工智能成果难以快速转化应用。亟需一种新的技术范式,既能够简化机器学习应用流程,又能够充分利用领域知识和先验信息,让算法唾手可得,让智能决策更加贴近农业生产实际。AutoML应运而生,为破解农业人工智能"最后一公里"提供了新思路。

二、AutoML:机器学习应用的"神奇口袋"
AutoML即Automated Machine Learning,是一种全新的机器学习应用范式,旨在最大限度地实现机器学习建模过程的自动化,从而降低应用门槛,提高建模和决策效率。与传统机器学习相比,AutoML呈现三大关键特征:其一,全流程自动化,通过算法搜索和优化自动完成特征工程、模型选择、超参数调优等环节,流程化、工具化、平台化趋势明显;其二,端到端优化,将问题定义、数据准备、模型训练到模型评估部署视为一个整体,对效果指标进行联合优化,实现全局最优;其三,模型可解释,利用知识图谱、因果推理等技术对模型结构和推理逻辑进行解析,增强模型透明度、可控性和领域适应性。

AutoML的发展已有数年,经历了从传统机器学习到AutoML再到大模型AutoML的技术演进历程。传统的机器学习高度依赖人工参与,从特征工程到模型训练、评估,每一步都需要"专家级"经验;到2014年AutoML概念提出后,机器学习开始告别手工时代,进入自动化阶段,并在多个标准数据集的性能评测中超越人类专家水平;近年来,随着以Transformer为代表的大语言模型异军突起,仅需海量语料和少量监督数据便可实现"零次学习"和"少样本学习",为AutoML注入新活力。业界和学界纷纷开始探索大模型与AutoML的结合,用训练有素的大模型对业务问题形成初步理解,再指导具体任务的自动化建模,迈向AutoML 2.0新阶段。

三、大模型自动调参:AutoML的新玩法与硬核技术 

大模型自动调参可以视为一种基于大语言模型的AutoML新范式。与传统AutoML相比,最大的特点在于引入了海量预训练数据训练得到的通用大模型,利用其强大的语义理解、知识表示和逻辑推理能力对下游机器学习任务全流程进行理解和优化,大幅降低对任务相关数据的依赖,提高建模的效率和效果。具体来说,大模型自动调参主要涉及以下关键技术:

(1)神经网络架构搜索(Neural Architecture Search, NAS):利用强化学习、进化算法等技术搜索最优的神经网络架构,让大模型参与架构设计,自适应不同的数据特点和学习任务。例如业界知名的EfficientNet就是通过NAS技术实现的。

(2)超参数优化(Hyper-Parameter Optimization, HPO):机器学习模型性能对超参数高度敏感,需要耗费大量时间精力搜索和调试。大模型自动调参利用贝叶斯优化、强化学习等技术高效搜索最佳超参数组合,缩短开发周期,提升模型性能。

(3)自动特征工程(Automated Feature Engineering, AFE):特征工程是决定模型上限的关键因素。大模型能够从海量非结构化数据中自动提取高阶特征、交叉特征,发掘数据中蕴藏的隐性知识,构建更加鲁棒、全面的特征空间。

(4)元学习(Meta-Learning):元学习旨在学习如何去学习,训练得到一个能够快速适应不同下游任务的通用优化器或特征提取器。大模型可作为一种新型元学习器,在自然语言理解任务中积累知识,并迁移到其他领域和任务中。

大模型自动调参技术正掀起AutoML领域的一场范式革命。从2018年谷歌发布BERT开始,各类大模型层出不穷,在NLP标准数据集上不断刷新性能指标。以NAS为例,谷歌Brain团队设计的EfficientNet在ImageNet分类任务中Top-1准确率高达84.4%,超越人工设计的SOTA网络;清华大学的NASNet更是将搜索空间扩展到103个量级,找到最佳网络架构仅用19个GPU days,实现准确率和效率的双提升。微软研究院的NNI(Neural Network Intelligence)开源工具集成了多种HPO、NAS算法,极大降低了AutoML应用门槛。ChatGPT的惊艳亮相,更让学界和业界对大模型增强型AutoML前景充满期待。可以预见,大模型+AutoML将成为人工智能新航路中的闪亮明星。

四、大模型自动调参在设施农业领域的应用实践 

当大模型自动调参遇到设施农业,智慧农业将迎来新的技术变革。作为农业中信息化、数字化、网络化、智能化程度最高的分支,设施农业是AI技术落地的理想场景,但同时也对技术的环境适应性、鲁棒性、可解释性提出了更高要求。传统的"从头学习式"AI应用难以有效融合农业领域知识,导致实际部署中效果大打折扣。而大模型自动调参为解决这一痛点难题带来新的曙光。

以设施农业环境监测为例,传统方法主要是针对温度、湿度、光照等单一因素建立检测模型,忽视了环境要素间的动态关联,数据利用不充分。引入大模型自动调参后,首先利用预训练模型从环境参数、生长状况、专家经验等多源异构数据中学习农业环境的内在规律,形成统一的数据表示;然后利用NAS、HPO等技术搜索最优的环境感知模型架构和参数组合,自适应不同的作物品种、生长阶段和栽培模式;最后利用少样本学习、主动学习等技术持续优化模型,同时辅以知识蒸馏、因果推理等方法增强模型的可解释性。相比传统方法,该方案能够显著提高复杂农业环境的感知和预测能力,实现环境数据的"1+1>2"式增值应用。

作物长势评估是设施农业的另一大挑战性任务。农作物生长过程错综复杂,影响因素多且关联强,极易出现数据采集困难、样本标注成本高等问题,给AI模型的训练和泛化带来较大挑战。大模型自动调参通过迁移学习、小样本学习等技术,充分利用开放域农业大数据对模型进行预训练,再结合目标场景的小批量样本进行微调,从而实现跨域、跨模态的长势评估。例如利用人工标注的叶面积指数(LAI)作为外部知识,与多源感知数据联合建模,既减轻了人工标注负担,又能准确评估不同生育期的作物长势。在国际作物生长模型比赛中,清华大学团队利用该方法在小麦、玉米产量预测任务中取得第一名的好成绩,表明通过大模型联结农学知识与机器学习,能够显著提升作物长势智能感知水平。

智能化水肥管理是设施农业的核心议题,直接关系到产量品质、资源效率和生态环境。业内普遍采用基于规则或机理模型的方法制定水肥方案,存在规则更新滞后、知识获取成本高等问题。利用大模型自动调参,可显著提升水肥决策的适应性和精准性。首先通过时空数据融合,将环境监测、生长状况、农事操作等多源数据进行抽象表示,借助大模型学习不同生育阶段的水肥需求规律;再利用强化学习中的智能体自主探索最优水肥决策,并根据反馈回报持续优化策略;同时引入因果推理、对比学习等方法克服训练数据有限、样本分布漂移等不利因素,提高水肥 AI模型的鲁棒性。华中农业大学团队采用该技术,实现了草莓水肥管理的动态优化,平均亩产较常规提高20%以上。

病虫害防治是设施农业生产的重大挑战,传统的基于图像的病虫害识别模型面临着病害相似、病虫生长阶段多变、背景干扰严重等困难,识别准确率不高,溯源分析能力弱。而大模型自动调参为破解这一难题提供了新思路:利用多模态大模型(如CLIP)实现"虫图-症状-防治"知识的统一表示学习,降低病虫害复杂性;在小样本条件下通过对比学习实现病虫分类和检测,克服样本少、病虫相似等不利因素;进一步利用图神经网络、因果推理等技术对病虫害发生的时空过程进行溯源分析,助力农事管理风险评估和调控。西北农林科技大学团队利用上述方法构建了"陕西苹果园害虫识别与预测预警平台",对8类常见害虫的识别准确率达95%以上,显著提升了果园精准管控和安全生产水平。

五、智慧农业的未来图景:"新农人"用大模型种地 

随着大模型、AutoML等前沿人工智能技术在农业领域的不断创新应用,智慧农业发展正在进入从"0到1"的关键期。未来,AutoML将成为农业人工智能应用的"新引擎",通过自动化、智能化手段赋能农业生产全流程,让复杂的农业算法和模型真正"飞入寻常百姓家",帮助广大"新农人"提高科学种田的能力,实现更高产、更高效、更生态、更智慧的现代农业。

一方面,大模型自动调参将重构农业生产的范式和流程。农事活动从选种、育苗到移栽、施肥、灌溉、收获等各环节都将实现智能化和自动化。例如播种阶段,利用计算机视觉和强化学习实现种子品质的快速筛选;灌溉施肥环节,根据土壤墒情和植株需求实施精准变量作业;病虫害管理环节,利用多模态感知实现早发现、早预警、早决策、早处置。从"经验种田"到"模型种田",再到"模型自动生成",农业AI正加速向"自动驾驶"的方向演进。

另一方面,我国智慧农业的发展亟需一揽子举措的有力支撑。首要任务是夯实农业大数据基础,摸清家底、完善机制,打通数据孤岛,实现农业数据的汇聚共享和创新应用。要强化多学科交叉融合,吸引全社会力量协同攻关,着力破解农业人工智能"卡脖子"难题。营造有利于新技术、新装备、新模式落地的政策环境,完善农业科技成果转化机制,加快先进适用技术进地入田。同时,加大农业AI人才培养力度,鼓励更多青年学子投身智慧农业,打造一支懂农业、懂技术、懂管理的"新农人"劳动大军。