编者按:
未来农业是什么样?在信息化时代的浪潮下,人工智能技术正在重塑各行各业,这个问题也引起广泛关注。《加快建设农业强国规划(2024-2035年)》指出,要促进数字技术与现代农业全面融合。实施智慧农业建设工程,推动规模化农场(牧场、渔场)数字化升级,培育链条完整、协同联动的智慧农业集群。要为农业添智慧,人工智能技术是关键因素,那么“AI+农业”能碰撞出哪些可能?本版探寻人工智能赋能下的农业生产新变局。
随着深度求索、秧BOT等成为今年年初的“热词”,人工智能这项“高深莫测”的信息技术正从“云端”变得“接地气”,逐渐成为人们日常可接触的存在。深度求索开源其技术和模型后,为不少行业优化人工智能领域布局创新活力,农业领域也不例外,多地将深度求索接入自主研发的AI农业大模型中,推动智慧农业发展更迈进一步。
AI能用于农业的哪些环节?产生哪些效果?接入深度求索后优化了哪些功能?存在哪些发展难题……带着这些问题,记者来到河北省雄安新区。
可随身携带的“农事专家”
今年2月底,在河北省农业农村厅召开的智慧农业场景打造对接会上,国内首个基于深度求索提供公众服务的农业行业大模型——“雄小农”正式发布。
在雄安新区中国电信智慧城市产业园的大屏上,记者见到了PC端的“雄小农”。
“最近河北番茄价格怎么样?”“叶子上为什么有斑点”……输入这些问题,“雄小农”可以立刻生成思考分析过程,随即生成详细的答案。
“现在看到的这个过程其实就是接入深度求索后升级优化的体现。”中国电信河北雄安新区分公司行业总监刘雨告诉记者,一方面,深度求索提升了“雄小农”的逻辑思考和检索能力,可以更精准地识别问题并回答,另一方面,大大降低了算力成本。
如何保障答案的专业性和准确度呢?
“这需要投喂大量准确可靠的数据资料。”刘雨解释,农业领域的知识壁垒很高,大多依赖农技人员的经验和技术,“雄小农”由河北省农业农村厅指导、雄安新区农业农村局牵头落地,可以获得大量权威数据,通过广泛收集雄安各大农业、产业园、家庭农场、农技中心等主体的农技资料,田间各类传感器设备传回的数据信息,形成具有雄安特色的农技知识图谱和农业数据库。依托人工智能的深度学习和逻辑推理能力,既能对农产品历史价格、数据、政策因素、市场需求等多维度信息进行深度挖掘和分析,为政府部门、涉农企业、农民等提供价格分析预测服务,还能有效解决雄安三个县农技人员不足的问题,实现从个人经验向群体智慧转变。
打开“雄小农”小程序,相当于随身配备了一名“农事专家”,拍一张照片,利用多模态病虫害识别引擎,便可准确判断作物病虫害,评估作物健康状况,生成具有针对性的治理建议或防治方案,有效降低病虫害损失。
点击预警按钮,映入眼帘的是一则番茄灰霉病预警。“这是‘雄小农’根据接入园区的温湿度传感器传回的数据,提醒工作人员最近一个月内番茄灰霉病可能发生,并列出了一些建议采取的措施。相当于替代了农业专家的活儿,有利于提高农业科学化生产能力。”刘雨告诉记者。
AI加持下的新“农具”
“你好晓唯,请采摘番茄。”
“发现番茄。”
在位于容城县晾马台镇的雄安智慧农业科技园玻璃温室内,随着工作人员下达指令,通体银灰色的人形采摘机器人“晓唯”识别出眼前成熟的番茄串,右手持剪刀朝番茄串根部移动,左手模拟接过番茄的动作,采摘动作完成后旋转身体模拟将番茄放在机器人底座上装载的筐中。
在雄安新区容城县晾马台镇的雄安智慧农业科技园内,工作人员正在调试人形采摘机器人晓唯。
“这款机器人专门用于大棚番茄采摘,其中用到很多算法进行识别和运动规划,比如通过视觉大模型可以进行果实成熟度识别,手眼标定算法做到‘眼到手到’等。”伟景机器人技术经理张梦星还在调试手臂运动轨迹,“想象一下,未来有了不会累的机器人24小时代替人工操作,能提高多少效率。”
这款机器人还搭载了“雄小农”,可以进行对话。“我们设想的场景是未来人们可以边看机器人干活边交流。”张梦星让记者试着提问,记者陆续向晓唯询问“种植番茄需要注意什么”“番茄生长周期有多长”,经过思考后,晓唯都能流畅地回答。
晓唯与这个本就科技力十足的温室大棚毫无违和感。纵身望去,一盆盆番茄“脚下”无土,枝蔓直冲温室顶部延展,一列列番茄中间是可供智能机械设备行驶的滑轨,记者仿佛置身一片“番茄森林”。
无土栽培的“番茄森林”
“咱们园区里面很多已经实现了我们眼睛看不到的人工智能。只需几个工人就能实现日常管理。”河北雄安容港农业科技有限公司总经理张立民告诉记者,比如水肥管控系统,可根据传感器信息精准确定不同区域作物的生长环境信息,由云端服务器根据作物生长规律制定相应的适宜的灌溉施肥方案,由微控制单元控制水泵,施肥机工作,并根据不同区域作物的不同灌溉方案有选择地启闭不同灌溉施肥管道的电磁阀,以针对不同区域的作物进行有选择地灌溉施肥,从而实现精准灌溉和施肥。通过物联网云平台搭建智能生产管控系统,包括环控、水肥管控、植保和无人运输等4个核心模块,实现标准化园区运营管理体制。
“相对于传统日光温室,这里的玻璃温室节约土地资源50%、节省人工40%以上、节水率60%以上、节肥率50%以上,单位面积产量增加400%,劳动生产率提高75%。”张立民介绍。
打造未来农业的“神经中枢”
没有驾驶舱的智能拖拉机正在北斗卫星的导航下沿着预设路线精准耕作,空中的无人机实时传回作物长势数据,田间传感器将土壤墒情同步至指挥中心大屏,测土设备不放过每一寸土壤信息——这幅“只闻机器鸣,不见农人忙”的现代农业图景,正为“未来谁来种地”的时代之问写下科技答案。
走进雄安新区的中国科学院伏羲农场数据指挥中心,电子大屏上实时显示着气象、土壤、病虫害等几十类数据流。据工作人员介绍,这套系统作为“神经中枢”,整合了空(卫星遥感)、天(无人机)、地(物联传感)三层监测网络,结合自主研发的农作物生产大模型,通过数据分析、智能决策、精准执行,能对试验田实现全周期数字化管理。
在伏羲农场里,AI的身影无处不在。在实验室里,人工智能可以搭建虚拟模型,科研人员通过调整环境参数模拟植物生长过程,从而加速种子筛选,提高育种效率。在试验田里,经过算法程序设定的农机集群能完成耕种管收全流程作业,通过数据分析,做到科学精确的田间管理,让在办公室种地不再只是幻想。
农业现代化必然伴随科技现代化,而智能化农机是核心载体之一。相关负责人告诉记者,每一台智能农机都身兼多职,既是执行终端,又是数据采集器,在耕作时同步完成地理环境信息测绘,形成持续优化的数字孪生农田,为智能决策提供支撑。
但现在(国产)农机的智能程度还不够,该负责人描摹了这样一幅场景:在未来的智慧农场,智能农机定时被自动唤醒,根据后台大数据指令,自行加载、执行作业命令,然后自主挂载相应农具下田作业,没电了还能自行寻找位置充电……真正意义上实现全流程自动化。
此外,农业大模型的精准和智能程度依赖于庞大且高质量的农业数据。但农业数据具有地域性、季节性、多样性和周期性等显著特点,其复杂程度明显高于其他行业。该负责人告诉记者,为了获取足够多的一手农业数据,需要在多地布局,在不同地貌类型的试验田上开展数据采集工作。只有积累了足够庞大的数据量,未来才有可能通过打造农业生产的“神经中枢”,实现对作物的“株级”管理,根据作物的个体差异提供定制化的生长方案,让农业更“智慧”。
记者手记
我们离AI种地还有多远?这是记者在采访中一直思考的问题。
2025年,全球农业AI市场规模正逼近千亿级大关,AI种地,这一曾看似遥不可及的设想,如今正逐渐从概念走向现实,引发了社会各界的广泛关注与热议。
从各地的“AI+农业”实践来看,智能农机的创新、农业大模型的搭建……AI技术正逐步渗透到农业生产的各个环节,这不仅是对传统农业模式的颠覆,更是对“农业=落后”观念的打破。但冷静审视,我们会发现,从理想照进现实,我们离真正的AI种地仍有不短的距离。
数据是第一道难关。AI的发展离不开海量且高质量的数据,但在农业领域,数据收集、整合和共享存在诸多困难。一方面,农业生产数据分散在农户、农业企业、科研机构、政府等多个主体手中,缺乏有效的整合和共享机制;另一方面,农业数据的复杂程度明显高于其他行业,数据采集标准不统一、数据质量参差不齐,导致AI模型训练效果不佳。没有准确、全面的数据支撑,AI种地就如同无本之木、无源之水。
技术瓶颈也不容小觑。农作物品种繁多,不同地区的土壤条件、气候条件差异巨大,病虫害种类繁多且变异快,这对AI模型的泛化能力和适应性提出了极高要求。目前,很多AI农业应用仍处于试点阶段,难以在大规模农业生产中稳定、可靠地运行。此外,我国大田农业机械化已发展较为成熟,但农作物耕种管收综合机械化率、智能化程度仍低于发达国家平均水平,在精细化领域,比如具身智能采摘机器人或机械臂的落地还有很大难度,以“晓唯”为例,尽管能实现采摘这一动作,但反应速度、识别精准度、采摘动作运动规划都与真人相比差距较大,多模态感知和动作的耦合训练数据非常稀少,且获取成本极高,为突破智能和感知技术瓶颈带来不小的阻碍。
第三是成本难关,相较于其他行业,农业的利润空间较小,开发维护AI系统以及购入智能设备的成本较高,更多还是用于高价值经济作物、大型企业及大型农场中。普通农户存在不会用、不愿用、用不起的情况,限制行业发展,使得AI技术在农业复制、推广过程中面临重重困难。
总之,这场“AI+农业”的游戏副本要想“成功通关”,任重而道远。但可以肯定的是,农业走向现代化,一定离不开数字化、智能化技术。AI在农业领域的应用不只是技术迭代,更是生产关系的重塑,需要政府、企业、科研机构和农民等各方携手共进,先试点再推广,持续推动技术创新、政策完善和社会观念转变……或许“未来谁来种地”这道时代命题的终极答案,就藏在这场人机协同的进化实验中。
作者:农民日报·中国农网记者 郭诗瑀
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