设施农业是一个高度复杂和精细化管理的行业,涉及环境控制、作物生长、病虫害防治、灌溉施肥等诸多环节。传统的人工管理模式已经难以应对日益增长的市场需求和管理挑战。智慧农业的兴起为设施农业带来了新的机遇。将前沿信息技术与农业生产深度融合,实现农业生产的数字化、网络化、智能化,是设施农业发展的必由之路。

数字孪生和大语言模型(Large Language Model,LLM)是近年来备受关注的前沿技术。数字孪生通过构建物理实体的数字化模型,实时映射其状态和行为,为实体的全生命周期管理提供支撑。LLM能够从海量非结构化文本数据中学习语义知识,具备接近人类水平的自然语言理解和生成能力。二者若能有机结合并应用于设施农业,势必会带来生产效率和管理水平的大幅提升。

数字孪生重塑设施农业全栈式管理

数字孪生技术的核心是通过虚实映射,构建一个与物理世界高度一致的数字世界。将其用于设施农业,就是要对作物、土壤、设施设备、环境等关键农业实体进行数字化建模,形成一个虚拟的"数字农场"。借助物联网实时采集各类传感数据,再通过仿真、数据同化等技术实现模型与实际的实时校准和同步,最终使数字孪生模型能够动态反映农场的真实状态。

有了设施农业数字孪生模型,智慧农业平台就如同拥有了一个"上帝视角",可以洞察农场生产运行的方方面面。农业专家、管理者可以基于全局数据进行农情诊断、生长趋势预测、资源优化配置等数据驱动的科学决策。数字孪生还可以虚拟测试不同操作策略(如种植密度、灌溉施肥方案等)对未来产量的影响,从而规避决策风险,指导实践。

此外,数字孪生与智能算法相结合,能够实现农业生产过程的自动化闭环控制。例如,基于环境和作物生长状态的实时反馈,动态调节温室大棚的通风、补光、施肥等设备,使作物始终处于舒适区生长。长此以往,数字孪生将成为设施农场的"数字大脑",实现农场管理的全栈式智能化与自动化。

大语言模型赋能温室管家"智慧大脑"

尽管数字孪生使设施农场拥有了可观、可控、可预测的"数字底座",但在解释数据、辅助决策等方面仍需农业专家参与。农业知识的获取与应用是实现设施农业全自动化运营的关键。大语言模型恰好能很好地补足这一环节。

大语言模型通过海量农业文献和数据的预训练,能够习得丰富的农业领域知识,并具备较强的知识关联与推理能力。接入知识库后的LLM犹如一位"温室管家",可以利用自然语言与管理人员进行交互,提供农业生产全流程的智能化服务:

- 农情诊断:根据数字孪生反馈的实时数据,诊断作物长势是否正常,判断是否缺水少肥、是否受病虫害胁迫等,给出改进建议。
- 生产预警:分析历史数据,预测不同季节和阶段可能出现的问题,提前预警提示。
- 技术咨询:就设施栽培的种植技术、管理措施等问题,给出切合实际的指导意见。
- 方案优化:针对农场制定种植计划、轮作套种方案,并动态优化资源投入产出比。
- 市场分析:追踪农产品市场行情、价格波动等信息,为销售决策提供参考。

通过LLM,农业专家的经验智慧得以沉淀为可复用的数字资产,使得农场管理拥有了"智慧大脑",大大减轻了对人力的依赖。未来LLM或许还能与数字孪生深度融合,根据全局信息自主制定农场生产决策并指挥执行,使农场管理实现全自动驾驶。数字孪生和LLM的协同,必将推动设施农业迈向更高阶的智能化发展。

深度强化学习优化农业生产策略

在数字孪生构建的可观、可控的虚拟农场中,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)可以发挥独特的作用。DRL通过智能体(Agent)与环境的持续交互,从海量尝试中学习如何采取最佳动作序列以获得最大化回报。将DRL用于设施农业生产管理,可以从复杂多变的环境中自主学习优化各类控制策略。

构建一个DRL优化系统需要以下关键步骤:
1. 状态空间定义:将数字孪生模型反馈的环境参数(光照、温湿度等)和作物生长状态参数(株高、叶面积、产量等)构成系统的状态变量。
2. 动作空间定义:将各类可控设备(通风、遮阳、补光、灌溉施肥等)的操作参数(如启停、开度等)作为Agent的可选动作。
3. 奖励函数设计:根据农场生产目标(如产量最大化、品质提升、资源节约等),对不同动作序列导致的最终结果进行量化评估,作为对Agent的奖励反馈。
4. 算法选择与训练:采用DRL算法如Deep Q-Network(DQN)、Proximal Policy Optimization(PPO)等对Agent进行训练,使其学会根据状态选择最优动作。

借助数字孪生平台,DRL可以在虚拟农场中不断尝试,积累大量试错经验而无需担心现实代价,从而加速学习进程。受过训练的智能体可以对实际温室环境进行实时感知、分析和优化控制,在动态变化的环境下做出最佳决策,实现农业生产过程的智能化自适应管理。通过DRL不断挖掘设施环境与作物生长的内在规律,可使得传统农艺师凭经验总结的种植管控模式升级为可自我迭代优化的动态模型,为提质增效拓展新路径。

于景鑫 北京市农林科学院智能装备技术研究中心