设施农业遇见AIGC:大模型为每一个温室打造专属"智慧大脑"

(文/ 于景鑫 北京市农林科学院) 近年来,随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大语言模型(Large Language Model, LLM)的异军突起,通用人工智能正在以前所未有的速度渗透到各行各业。而设施农业作为现代农业的重要组成部分,与人工智能技术的结合更是大有可为。

设施农业是在可控环境下进行作物生产的现代化农业形式,包括日光温室、连栋温室等多种类型。与传统农业相比,设施农业可以实现更高的产量、更优的品质以及更低的资源消耗。然而,设施农业的高效运转离不开精准的环境调控和及时的生产管理决策,这对从业者的专业知识和经验提出了很高的要求。

而大语言模型恰恰为破解这一难题提供了新的思路。LLM通过海量数据的训练,具备了强大的知识习得和语义理解能力。它就像一位博学多才的"专家",几乎可以应对任何领域的问题。将LLM与设施农业的领域知识相结合,我们就可以为每一个温室打造专属的"智慧大脑",从而实现更加智能化、精细化的生产管理。

具体来说,LLM可以在设施农业的多个环节发挥重要作用:

首先是环境监测与调控。传统的环境监测主要依靠温湿度传感器等设备,数据的采集和分析往往滞后且片面。而利用计算机视觉、语音识别等技术,再结合LLM的语义理解能力,我们可以实时捕捉温室内的多维度信息,并将其转化为结构化的数据。例如,通过对植株图像的分析,LLM可以准确判断作物的生长状态、叶片颜色、病虫害发生程度等;通过语音交互,LLM可以让用户直观地了解温室环境的变化趋势。这些丰富的数据为环境调控提供了更全面的决策依据。

其次是生产管理决策。设施农业涉及育苗、定植、水肥管理、病虫害防治等诸多生产环节,每个决策都关乎产量和品质。传统的管理决策主要依赖经验,容易出现失误。而LLM可以充当一位"智慧助手",根据农业专家的知识对生产实践进行指导。例如,LLM可以根据植株生长状态和环境因素,给出最佳的浇水施肥方案;可以通过分析病虫害的影像特征,推荐针对性的防治措施;还可以对历史数据进行挖掘,总结出最佳的栽培模式。这些管理决策的优化,可以显著提升设施农业的科学化水平。

除了生产环节,LLM还可以在农产品销售中大显身手。设施农业生产的鲜切蔬菜、速冻果蔬、绿色苗木等产品,往往具有较高的附加值。LLM可以充当"销售专员",根据消费者的偏好生成个性化的产品描述和推介方案,提升农产品的转化率。此外,LLM还可以对市场趋势、用户评价等数据进行分析,为产品创新和品牌营销提供洞见。

总的来说,大语言模型为设施农业插上了腾飞的翅膀。它就像一位全能型的"智囊",几乎可以参与到生产、管理、销售的每个决策。通过将LLM与物联网、自动化控制等技术深度融合,我们有望打造一个集感知、决策、执行于一体的"智慧大脑",让每一个温室都拥有定制化、实时响应的"管家"。能大幅提升设施农业的生产效率和科技含量,还将改写人们对现代农业的认知。