（ 于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心）现代农业的发展，离不开现代科技的支撑。在温室种植领域，由于环境复杂多变、管理要素繁多，传统人工经验难以应对日益精细化、智能化的生产需求。多模态感知技术的出现，为破解温室种植面临的环境监测、病虫害防治、营养管理等难题提供了新的可能。本文将聚焦前沿算法、优化方案、创新方法等维度，全面解析多模态感知技术在温室种植中的应用，展望其赋能数字农业、智慧农业的广阔前景，为我国温室产业高质量发展提供新的思路。
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一、深度强化学习、反馈学习、监督微调：多模态感知的前沿算法大观
多模态感知技术通过融合图像、环境、生理等多源数据，实现对作物生长过程的全面感知和精准管控。支撑这一技术的，是人工智能领域的一系列前沿算法。其中，深度强化学习（DDRL）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）、监督微调（SFT）等，在多模态感知中扮演着关键角色。
DDRL通过深度神经网络逼近策略函数和值函数，实现端到端的策略学习。在温室环境调控中，DDRL可根据环境状态和作物生长状态，学习出最优的控制策略，动态调节温湿度、CO2浓度等参数。这一过程的核心是策略梯度算法，通过不断试错和策略迭代，找到累积奖励最大的调控路径。值函数近似则为策略搜索提供长远指引，让系统在局部优化和全局规划间求得平衡。
图片来源：Proceedings of the 15th International Conference on Ubiquitous Computing & Ambient Intelligence (UCAmI 2023)
传统的深度强化学习通过设计奖励函数来引导智能体学习，但在温室场景中，作物生长状态与环境、管理措施间存在复杂的动态关联，人为设计奖励函数往往难以准确反映生产目标。RLHF通过引入人类专家反馈，对系统输出的管理决策进行实时评价和指导，让系统不断校正和优化控制策略。在这一过程中，反馈机制的设计至关重要，需在引导系统学习和保持系统探索间求得平衡。此外，对反馈信号进行塑形和泛化，构建隐式奖励函数，也是RLHF的关键技术。
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SFT则是解决小样本学习问题的重要利器。针对温室场景中标注数据匮乏的问题，SFT在大规模预训练模型的基础上，利用少量目标域数据进行参数微调，使模型快速适应新的任务。例如，利用ImageNet预训练的ResNet模型，仅需少量番茄病害图片就能训练出高精度的病害识别模型。SFT的核心是微调策略的设计，需在冻结底层通用特征和调整顶层任务特征间寻求最佳平衡点。同时，数据增强、难样本学习等快速适应方法，也是提升SFT性能的重要手段。
二、"一株一策"的精准灌溉施肥，"千变万化"的动态环境调控，"趋光而动"的智能补光策略：多模态感知优化温室管理
将多模态感知技术落地应用，是实现温室种植管理精细化、智能化的必由之路。在水肥管理、环境调控、光照优化等场景中，多模态感知都能发挥出色性能，为温室作物的健康生长保驾护航。
水肥一体化是现代温室的重要特征，但在复杂的土壤-作物系统中，如何在满足作物需求的同时，实现水肥投入的减量增效，是一大难题。多模态感知通过融合土壤水分、养分传感器数据和作物冠层图像数据，利用机器学习算法动态预估作物需水需肥量，再结合农学专家知识优化灌溉施肥时间和定额，最终形成"一株一策"的精准管理方案。实验表明，与传统定时定量灌溉相比，多模态感知可将水肥利用率提高20%以上，并实现节水节肥30%以上。
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温室小气候的调控是保障作物健康生长的关键，但不同作物、不同生育期对环境条件的需求差异巨大，单一的阈值控制难以奏效。多模态感知根据作物冠层图像反映的长势和生理状态，预测不同发育阶段的环境需求，并实时监测温室温湿度、光照等参数，通过深度强化学习动态优化调控策略，使环境条件在局部波动中整体趋于最优。相比固定阈值控制，该方法可使环境调控的响应速度提升5倍以上，显著改善了作物生长状况和产量品质。
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补光是温室生产的重要手段，但如何在满足作物光合需求的前提下，最大限度地节约能耗成本，是一大挑战。多模态感知综合分析气象预报数据、设施条件参数、作物生理指标等，运用机器学习算法提前预判未来一周的光照变化趋势。系统综合考虑光合有效辐射、光质组成、作物需光规律等因素，制定基于光强预测的提前补光策略和基于光质调控的补光光谱优化策略。在实际应用中，这一策略可节省补光电耗30%以上，并使秋冬季果菜产量提高15-20%。
三、自动标注解决样本荒，跨模态迁移破信息壁：多模态感知的创新利器
尽管多模态感知在温室种植中展现出诱人的应用前景，但其在算法模型训练中对大量高质量标注数据的渴求，依然是一大掣肘。此外，由于不同模态数据间信息表示的巨大差异，也给多模态数据的融合应用带来不小挑战。自动标注和跨模态迁移技术的出现，为破解这些难题提供了新思路。
自动标注旨在利用机器学习算法，自动为海量数据生成标签，从而大幅降低人工标注成本。以植物病害图像标注为例，传统方法需农业专家逐张检视，费时费力。自动标注则先在少量标注数据上训练医学图像分割模型，提取病斑区域的颜色、纹理、形状等特征，自动生成候选标签。再通过主动学习策略，选择信息量最大的少量样本供专家复核，并用反馈结果改进模型。通过迭代优化，最终实现"机器标注+人工校正"的半自动化标注流程，使标注效率提升10倍以上。
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跨模态迁移则是消除不同模态数据间"信息孤岛"的利器。以图像-文本跨模态迁移为例，通过对齐图像特征和文本特征，就能将文本知识如病虫害防治方法映射到相应病虫害图像上，反之亦然。一种实现路径是对抗学习，通过训练生成对抗网络，将图像特征和文本特征映射到同一隐空间，再通过对抗训练缩小二者分布差异，实现无缝转换。在温室场景中，这一技术可用于将植保专家的防治经验应用于病虫害图像识别模型的训练，而无需对图像进行大规模文本标注。
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四、5G+AI+数字孪生：多模态感知技术驱动数字农业腾飞
多模态感知的进一步发展，离不开新一代信息技术的赋能。5G、人工智能、数字孪生等技术的进步，必将推动多模态感知在数字农业、智慧农业中发挥更大价值。
5G具有高速率、低时延、广连接的显著优势，非常适合多模态感知中海量数据的实时回传和远程分析。在5G网络支持下，温室环境监测从几分钟一次提升到秒级响应，多源异构数据的融合分析从中心机房下沉到现场，实现从感知到调控的端到端自动化。例如，某智慧农业示范基地利用5G网络，将二氧化碳传感器、土壤水分传感器、作物冠层相机等接入智能网关，实现温室关键参数的实时采集和智能分析。系统及时发现了局部积水或病株，自动开启排水设备和喷药装置，有效避免了减产损失。
边缘计算是多模态感知走向应用的另一助推器。传统的数据上云、集中处理模式存在时延长、成本高等问题。利用人工智能芯片，可在农业物联网设备中直接部署深度学习算法，就近完成多模态数据分析和智能决策，大幅提升系统实时性。以番茄病害图像检测为例，某农场将训练好的深度学习模型部署在摄像头终端，实现了毫秒级的病斑识别和定位。结合农学专家知识，系统可直接输出防治建议，真正实现"秒级发现、分钟级决策、小时级治疗"的农业生产新模式。
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数字孪生则为多模态感知插上了"一双隐形的翅膀"。通过构建作物生长过程的虚拟镜像，并与物理世界实现实时交互，数字孪生可为多模态感知提供一个"沙盒环境"。一方面，多模态感知采集的海量数据，可为数字孪生模型的构建、验证、优化提供数据支撑。另一方面，数字孪生生成的虚拟数据，也可用于扩充多模态感知算法的训练样本，提高模型的鲁棒性和泛化性。通过感知数据与孪生模型的双向互动，多模态感知将在"虚实融合"中焕发勃勃生机。
五、多模态感知赋能现代农业：让"数智"化成为温室种植的底色
当今世界，粮食安全问题日益凸显。发展现代农业，推动农业数字化、智能化转型，是保障国家粮食安全的必由之路。多模态感知技术以其在数据采集、特征提取、跨域建模等方面的独特优势，正在成为农业现代化的"新引擎"。
在数据采集环节，多模态感知利用物联网技术，从环境、植株、土壤等多个维度，全面刻画作物生长表型。与传统单一传感器相比，多模态传感器网络就像一个"千里眼"，让农场管理人员对作物生长状况了如指掌。在特征提取环节，多模态感知利用计算机视觉、模式识别等技术，从海量数据中自动挖掘出高维语义特征，让作物生长的奥秘无处遁形。以番茄病害诊断为例，通过提取叶片图像的色泽、斑纹、萎蔫等特征，并结合环境和生理数据进行多模态融合，系统识别出早疫病的准确率达95%以上，大幅领先传统目视判别。
在跨域建模环节，多模态感知打破了生物学、农学、计算机科学的学科藩篱，促进多领域知识的交叉融合。通过跨模态迁移学习，农学专家的经验知识被"嵌入"病虫害识别、生长预测等模型中，使算法模型具备"农学家"的专业素养。反过来，算法模型在大规模多模态数据上的自主学习，也为农学研究提供了新的视角，带来知识发现的新可能。
多模态感知技术的进步，正在重塑现代农业的方方面面。在温室种植领域，依托多模态感知构建的数字农业系统，可实现农情监测、生产调控、产销预测的全流程数字化管理，使种植过程变得透明可视、决策过程变得智能高效。一方面，农民可利用一部手机，随时掌握棚内情况，及时优化种植措施。另一方面，数字系统积累的海量生产数据，又可用于种植模式优化和品种选育，在数据积累中不断"炼丹"，推动农业生产的"螺旋式"上升。
