设施农业是现代农业的重要组成部分,通过温室大棚等设施创造适宜作物生长的环境条件,实现农产品产量和品质的提升。然而,传统的设施农业面临环境监测不及时、管理决策经验化、人力成本高等诸多挑战。随着人工智能技术的快速发展,尤其是自然语言处理领域的"GPT时刻"到来,为破解设施农业难题带来了新的契机。大模型凭借其强大的语言理解和生成能力,有望在农事操作中发挥重要作用,为设施农业的智能化升级赋能,开启农业生产效率提升的新高度。
一、大模型在设施农业中的应用场景
大模型是以GPT(Generative Pre-trained Transformer)为代表的自然语言处理模型。它在海量文本数据上进行预训练,具备了强大的语言理解和生成能力。将大模型应用于设施农业领域,可以极大提升农事管理的智能化水平。
首先,大模型可以应用于环境监测和异常预警。传统的环境监测依赖于物理传感器和人工值守,存在信息采集滞后、异常发现不及时等问题。引入大模型后,可通过文本数据(如天气预报、病虫害信息)和传感器数据,实时分析大棚内环境状况,并结合作物生长模型,预测可能出现的异常风险,及时预警。大模型可像"智能大脑"一样,24小时不间断地守护作物健康生长。
其次,大模型可辅助农事管理决策。设施农业中的浇灌施肥、病虫害防治等环节,需要农技专家凭借多年经验进行判断和决策。大模型可以从农技专家的语音指令、文本记录中快速学习和提炼农事管理知识,再结合当前环境和作物长势,给出科学管理的建议,如最佳施肥浓度、病虫害防治时机等。这种"GPT农技专家",可以将经验快速复制,降低对人力的依赖。
此外,大模型还可应用于播种移栽、果蔬采摘等农事操作中。传统的人力操作效率低下、易受环境影响。而大模型可根据高空圆拍摄图像,对播种穴、果实位置进行智能识别,然后规划机器臂的运动路径,实现操作自动化。相比人力,这种"GPT机器人"可以更长时间、更精准高效地工作。
可见,将大模型引入设施农业,对传统依靠人力经验的农事管理方式是一次颠覆性的革新。大模型将庞大农业知识与实时环境数据进行快速匹配、推理和决策,极大地提升了设施农业管理的智能化程度。相比单纯使用物理传感器和机器视觉的方案,大模型可以充分利用农业领域海量文本信息,从"认知智能"层面赋予设施农业更强大的大脑。
二、大模型在设施农业中的关键技术
大模型要在设施农业落地应用,离不开人工智能领域的前沿技术。few-shot learning、reinforcement learning、self-supervised learning等新范式,使得大模型可以快速适应农业场景,不断自我优化,提升决策水平。
Few-shot learning是指在少量样本的情况下即可进行学习,对缓解农业数据标注难题意义重大。农业环境的多样性使得收集大规模标注数据的成本很高。但通过few-shot learning,大模型只需几个农事操作样本,即可对相似场景进行泛化。例如,告诉大模型几种常见病虫害的特征,再给出几张带病虫害的叶片照片,大模型即可对新拍摄的叶片图像进行病虫害诊断。
Reinforcement learning(强化学习)让大模型可根据农事决策的效果不断优化策略。RLHF(reinforcement learning from human feedback)、DRL(deep reinforcement learning)等强化学习算法,可以在农事管理"试错"的过程中进行学习。例如,在温室环境调控中,大模型初始给出的温湿度设定可能不够完善,导致作物生长受影响。通过测量作物长势的反馈reward,并据此调整控制策略,大模型可自主学习优化,找到最佳环境参数组合,实现作物产量、品质、能耗的平衡。
Self-supervised learning(自监督学习)让大模型能够自主从海量农业数据中学习,提取有价值的信息。农业领域存在大量文本、图像、视频等非结构化数据,蕴含了丰富的种植管理知识。但由于缺乏标注,传统的有监督学习难以充分利用。通过自监督预训练,大模型可以自主学习数据中的内在联系,构建出"农业常识"知识图谱。在温室环境-作物生长的数据中,大模型可以发现环境因子与作物品质的关联规律,用于指导农事决策。
可见,few-shot learning让大模型能够从少量样本快速学习,降低农业样本采集成本;reinforcement learning让大模型能在实践中不断优化农事管理策略;self-supervised learning让大模型能自主从海量农业数据中学习和积累知识。这些前沿算法的结合应用,共同构筑起大模型在设施农业中落地的技术根基。
三、大模型在设施农业应用中的挑战与展望
尽管大模型在设施农业智能化中展现了巨大潜力,但当前仍面临一些亟待攻克的难题。首先是模型的可解释性问题。作为直接关系国计民生的行业,设施农业中的每一个决策都需要有充分的理由。但目前的大模型更像一个"黑盒子",给出的决策缺乏可解释性,难以让农业从业者完全信任。需要在算法和人机交互层面,提升大模型的透明度。
特定农业领域知识的学习仍是一大挑战。农学理论博大精深,不同设施农业场景千差万别。通用的大模型要真正胜任农技专家的工作,还需要与农业领域知识深度融合。如何高效引入农业本体知识图谱,通过蒸馏、迁移等技术加快大模型的领域适应,是一个值得深入研究的课题。
农业生产过程的复杂多变也对大模型提出了更高要求。设施农业往往涉及环境、作物、土壤等多个因素,大模型要同时对这些因素进行建模、推理和预测,对算法的泛化能力、鲁棒性提出了挑战。且农业生产周期较长,如何在时间维度上对环境和作物的动态变化建模,也是大模型应用于设施农业需要攻克的难题。
尽管挑战不少,但大模型必将在不久的将来全面赋能设施农业的智能化。通过与5G、物联网、边缘计算等新一代信息技术的融合,打造"GPT+智慧农业"的创新范式。未来,农技专家与AI系统将密切协作,农业机器人将在大模型的指挥下高效作业,农事管理决策将在海量数据支撑下精准施策,设施农业将在人机协同中实现前所未有的智能化水平。这场农业人工智能变革,需要产学研各界的共同参与。让我们携手加快大模型在设施农业的落地步伐,共同开创智慧农业的崭新未来。
结语
大模型正在开启设施农业智能化的"GPT时刻"。以大模型为核心,融合few-shot learning、reinforcement learning、self-supervised learning等前沿算法,将彻底重塑传统农事操作模式,助力农业生产效率迈上新台阶。尽管大模型在可解释性、领域知识学习、农业场景复杂性等方面还有待攻克,但拥抱智能化是设施农业发展的必然趋势。亟需加强产学研用各方合作,在技术攻关、场景应用中双管齐下,加速大模型与农业生产的融合创新。让我们共同期待,大模型这把"智慧农业"的金钥匙,为设施农业插上腾飞的翅膀,让农业生产效率以智能化的方式不断刷新高度。