（于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心）"GPT"一词早已不再神秘,其在文本、图像生成领域掀起的风暴正以摧枯拉朽之势席卷全球。人们惊叹于ChatGPT对话之智能、思维之敏捷,更对Stable Diffusion、Midjourney创作的艺术画作赞叹不已。而大语言模型的魅力远不止于此,当GPT遇上智慧农业,一场更加轰轰烈烈的变革大幕正缓缓拉开。AutoML作为一种全新的机器学习范式,携手大模型,正在为传统农业插上腾飞的翅膀,加速农业现代化进程,让作物生长预测和产量评估变得简单易行。本文将详细剖析大模型赋能AutoML的前沿架构和关键技术,展望"AI+农业"的发展新图景。
一、农业AI告别"卷积"时代:大模型实现农业知识的"灵活内卷"
传统的农业人工智能主要依赖于卷积神经网络(CNN)等深度学习架构,从作物图像、环境监测数据中提取抽象特征,再映射到具体的农业任务如作物识别、长势评估、产量预测等。这种"从头学习"范式虽然在特定场景下取得了不错的效果,但面临三大难题:其一,农业知识获取成本高,缺乏大规模标注数据,模型泛化能力差;其二,农业场景错综复杂,CNN感知农情"一叶障目",很难建模农业生产活动的内在规律;其三,农业生产需要可解释、可干预的AI技术,CNN却是一个"黑盒子",难以验证其决策可靠性。
图片创作者： Ryan Marchildon
大模型的出现,为破解上述CNN困局提供了新的思路。不同于仅能提取浅层图像特征的CNN,大模型以自然语言为桥梁,将分散在农学教科书、田间地头、专家头脑中的农业知识进行"灵活内卷",形成一个涵盖农业生产、管理、销售等环节的海量知识库。这种知识库一方面可作为先验,引导农业AI模型的设计和训练,另一方面可作为评判标准,对模型输出的可解释性进行考察。例如,利用GPT模型对环境因子与作物产量间的响应机理、最佳种植模式等形成基本认知,再将其转化为具体的农事决策指导,让"知识图谱+因果推理"成为可能。相比"一穷二白"的CNN,接受农业知识滋养的大模型更"通情达理",也更讨农民欢心。
二、AutoML遇上大模型:自动调参、零样本学习齐上阵
AutoML和大模型看似八竿子打不着,实则珠联璧合,正掀起当前AI领域最炙手可热的技术变革。AutoML致力于实现机器学习建模全流程的自动化,包括自动特征工程、神经网络架构搜索、超参数优化等,大幅降低机器学习落地门槛。但传统的AutoML面临样本标注难、领域知识依赖强等瓶颈,在农业生产环节缺乏明显优势。而大模型恰恰能弥补这些短板:海量语料预训练让其"见多识广",可从少量样本中快速习得农业任务;灵活的知识表示和强大的推理能力,助其从农学文献、专家经验中"悟"出农业生产规律。二者一拍即合,催生了大模型指导下的AutoML新范式。
DOI:10.48550/arXiv.2306.08107
具体而言,大模型赋能AutoML主要体现在两大层面:一是利用预训练语言模型实现零样本、小样本学习,自动生成pseudo label,突破农业标注数据稀缺的瓶颈;二是将农学知识以文本形式输入大模型,对农业生产中的因果关系、时空规律等进行表示学习,用于指导机器学习模型结构设计和超参数选择。例如,利用BERT等NLP大模型处理气象、遥感等多源农业数据,自动构建作物长势与产量表型的语义表示空间;在此基础上搜索最优的时空预测模型,实现从数据、知识到模型的端到端优化。相比传统方法,该范式能充分挖掘农业数据价值,显著提升农情预测和农事管控的时效性与针对性。
三、案例剖析:"AI农学家"全面走向田间地头
随着大模型、AutoML等人工智能前沿理论与技术的蓬勃发展,一大批"AI农学家"已在国内外涌现并崭露头角。它们或助力农田智能监测,或优化水肥精准管理,或指导农机自主作业,正加速向广袤的田间地头迈进。
以色列初创公司Prospera开发的作物健康评估系统,利用边缘计算设备实时采集农田气象、植被长势等数据,通过迁移学习实现不同作物品种、生长阶段下的产量预测,平均误差低于5%。值得一提的是,该系统能根据评估结果自动生成现场可执行的农事建议,如灌溉施肥时间和用量等,让农民种田更有"章法"。美国密歇根州立大学研发的"保姆级"玉米田管家作物IQ,通过强化学习和自动机器学习技术不断升级优化"播种-施肥-收割"全流程的调控方案,实现单季玉米增产5%-8%。
可以预见,随着5G、物联网、边缘计算等新一代信息技术与大模型、AutoML的加速融合,未来将涌现出更多奇思妙想的"AI农学家",为农业生产插上腾飞的翅膀。农民犹如坐上"AI智能助手",通过手机Apps即可掌控农情变化、优化农事管理、预警极端天气,让土地"生金"不再是梦。
四、构筑现代农业的"数字大脑":大模型、AutoML与未来农业长啥样?
推动农业农村现代化,既要抓农业现代化,也要抓农村现代化,促进城乡融合发展。随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,大模型、AutoML等人工智能前沿技术与农业加速融合,正在重塑传统农业的生产方式、组织形态和商业模式,加快构筑现代农业产业体系、生产体系和经营体系,让"智慧"成为乡村振兴的最大底色。
未来,每个农场、每块田地、每个农产品都将拥有一个数字孪生。温室大棚"一键种菜",农机"无人驾驶",水肥调控"自动执行"。农民不再单纯种地,而是成为"新农民"、"数字农民",通过VR/AR眼镜、语音助手、农业智能APP等与作物"面对面"交流。大模型和AutoML的普及应用,将极大提升广大农民对复杂农情的感知、分析、预测、决策和管控能力,让土地增效、农民增收成为可能。同时,随着农业数字化转型的深入推进,农业与工业、信息产业融合日益紧密,农业价值链不断延伸拓展,新产品、新业态、新模式层出不穷,乡村产业迸发勃勃生机。未来的田间地头,或许处处都是创业热土、就业福地、人才高地。