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　　智慧農業是發展現代農業的重要著力點，是建設農業強國的戰略制高點。2024年10月，農業農村部發布了《全國智慧農業行動計劃(2024—2028年)》，明確提出了打造國家農業農村大數據平臺、農業農村用地“一張圖”和基礎模型算法等公共服務產品，為農業數智化轉型注入了全新動力、指出了明確方向，更成為培育和發展農業新質生產力的關鍵切入點。

　　人工智能大模型已經實現了從依賴“標注數據監督學習”的特定任務模型，向“多模態融合數據+無標注數據預訓練+海量模型參數”通用大模型的跨越式發展。這種轉變意味著人工智能大模型在推進農業數智化轉型中具有核心地位，如利用人工智能大模型進行氣象數據分析以減少自然災害影響、利用人工智能大模型進行化肥農藥精準化施用以實現農業綠色發展等。人工智能大模型為智慧農業特定場景提供定制化解決方案，是未來智慧農業不可逆轉的發展趨勢，為農業數智化升級和高質量發展提供強勁動力。

　　人工智能大模型通過預訓練處理海量非結構化數據，實現了對農業知識的深入學習和精準萃取，進而構建起具有強大知識關聯和推理能力的定制化場景解決方案，覆蓋了農情診斷、生產預警、技術咨詢、方案優化以及市場信息等多個關鍵領域，為農業生產經營活動提供了智能化的決策支持。隨著生成式人工智能技術的持續進步，尤其是當人工智能大模型與數字孿生技術實現深度融合后，它們將能夠依據全時、全局、全域的多模態數據自主制定并執行農場生產決策，助力農業生產邁向“自動駕駛”的新紀元，實現全面自動化和智能化。綜合來看，人工智能大模型引領農業數智化轉型將面臨以下新變革：

　　一是數據采集與整合分析的即時性革新。在農業生產經營過程中，農民或農業管理者通常需要實時獲取即時性知識信息以快速響應農作物生長需求。這就需要對環境條件(如土壤濕度、光照等)、作物生長狀態、病蟲害發生情況、氣候氣溫情況等進行實時監測和數據收集，從而快速做出灌溉建議、施肥方案、病蟲害防治等具體的應對措施。人工智能大模型能夠快速處理和分析收集到的全方位數據信息，生成可操作的應對方案。在面對突發病蟲害或極端天氣事件時，人工智能大模型能夠迅速分析情況并向農民提供科學策略，幫助農民及時采取措施、減少損失。

　　二是科學預測與決策服務的智能性革新。人工智能大模型強大的邏輯推理、預測預見以及自適應學習能力，使得不掌握專業科學技術的農民進行科學化決策成為可能。這主要源于人工智能大模型能夠利用歷史數據和模型來預測未來事件，如通過對作物產量和價格波動預測，為農戶提供農作物品種選擇的個性化種植建議等。這種預測能力使得決策者能夠提前規劃和準備，以應對未來可能發生的風險。人工智能大模型能夠不斷學習新的數據、適應新的環境變化，并根據新的數據和反饋不斷更新其知識庫、優化決策模型，找到最佳或接近最佳的解決方案。

　　三是協同優化與精準管控的聯動性革新。人工智能大模型可通過融合物聯網技術，為智慧農業生產提供更加精準的智能化流程方案。例如，人工智能大模型可以通過分析土壤濕度、氣象數據和植物生長狀態等數據，構建智能化灌溉系統來精準預測植物水分需求，實時化、智能化調節灌溉水量和灌溉頻率，實現水資源智能調度、優化水資源管理。而在病蟲害防治方面，人工智能大模型可以通過圖像識別和深度學習，精確識別病蟲害類型并提供預警信息，“精準施肥+精準施藥”，科學合理控制化肥和農藥的使用量以減少土壤污染、實現農業綠色化發展。

　　以“大數據+小場景”結合策略破解農業數智化轉型適配性難題。我國農業生產地域遼闊，地形地貌、氣候條件、自然資源分布等區域差異顯著，這些因素共同塑造了不同地區農作物種植和養殖業的獨特發展方向。從東北黑土地到江南水鄉，從西北草原到西南梯田，各地農業生產特色迥異，形成了復雜化、多樣化的農業生態。在這種情況下，單一大規模的人工智能大模型很難全面捕捉和適配各地細微的農業生產差異。人工智能模型需要精準捕捉和分析各地區的微氣候、土壤特性、作物生長周期等精細化數據，并結合各地區的具體農業生產實踐，以“大數據+小場景”的特定場景模型開發策略制定針對性的智能化解決方案，使得人工智能大模型與具體農業場景業務實現深度融合。

　　以“新基建+新農村”銜接路徑破除城鄉二元結構智能化壁壘。瞄準聚焦“三農”領域突出問題，致力于提高農業生產效率、提升農村生活質量、增強農民智能化能力，進一步加快智能化信息基礎設施建設步伐。當前，農業農村在信息化和智能化方面存在明顯短板，合理布局農業智能化基礎設施成為新農村建設中兼顧效率與公平雙重目標的最優解決路徑。因此，應快速構建農業數據資源管理系統和農業大數據運行平臺，加快部署農業生產、加工、流通等關鍵環節中的傳感器、無人機、智能機器人等物聯網設備，打破農業生產經營過程中的數據孤島，真正實現農業數據的互聯互通，促進農業數據匯總、資源調配、信息共享，為農業科學決策和資源高效利用提供強有力的數據支持。

　　以“強能力+可易用”協同方案攻克人工智能大模型推廣難題。人工智能大模型的復雜性往往要求使用人員具備一定的技術背景和專業知識，大大限制了人工智能大模型在農業生產經營活動中的推廣使用，亟須采取“強素養+可易用”雙管齊下的發展策略。一方面，幫助克服農民及農業管理人員使用人工智能大模型的畏難情緒，通過案例教學、工作坊和實地操作等方式，提高農民及農業管理人員對人工智能技術的認識度和接受度，增強其運用人工智能技術解決實際問題的能力。另一方面，農業人工智能大模型技術開發者應當盡可能開發直觀、易操作的用戶界面，設計簡潔的交互流程、提供清晰的在線幫助等，降低人工智能大模型技術使用門檻，使普通農民也能夠利用人工智能大模型提升農業生產和管理效率。

　　(姜李丹系北京郵電大學經濟管理學院副教授，姚思宇系北京化工大學文法學院副教授)