当AIGC走进温室大棚:AI+"种菜"的前世今生

（ 于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心） 近年来,人工智能生成内容(AIGC)技术引发业界广泛关注。从NLP领域的GPT-3到CV领域的Stable Diffusion,AIGC展现了惊人的创造力,正在重塑人们的工作和生活方式。与此同时,农业领域也正经历着数字化、智能化的深刻变革。尤其是随着设施农业的快速发展,如何在人工可控的大棚环境实现精准高效的作物管理,已然成为智慧农业亟待攻克的难题。那么,将AIGC引入设施农业,会擦出怎样的火花?本文将就此展开深入探讨。

一、智慧农业遇到的"成长烦恼"
近年来,国内设施农业规模快速扩张,日光温室、连栋温室如雨后春笋般拔地而起。据统计,2021年，全国设施种植面积达到4000万亩左右，其中设施蔬菜面积占80%以上，位居世界首位。与此同时,设施农业的科技含量也在不断提升。物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术正广泛应用于大棚环境监测与调控、作物生长状态感知、农事操作优化等环节。

图片来源：Soussi, A.; Zero, E.; Sacile, R.; Trinchero, D.; Fossa, M. Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture: A Review. Sensors 2024, 24, 2647. https://doi.org/10.3390/s24082647

以往,温室大棚环境参数主要依靠温湿度计等传感器采集。但随着栽培规模扩大,人工采集效率低下,难以满足精细化管理的需求。于是,基于无线传感网络的自动采集系统应运而生。通过布设大量无线节点,可实时采集棚内不同区域的温湿光照等参数,为环境调控提供数据支撑。不过,海量异构传感数据的融合分析也带来新的挑战。

此外,作物长势监测也由过去的"望、闻、问、切"等经验判断,逐步过渡到基于图像视频的客观感知。通过在棚内安装高清摄像头,可24小时不间断记录作物生长状况。一些先进系统还引入了多光谱、高光谱等成像技术,实现对作物病虫害、营养状况的无损检测。但海量影像数据的分析处理难度不小,传统的人工标注效率低下且主观性强。

二、AIGC为智慧农业插上腾飞的翅膀
面对智慧农业的诸多挑战,AIGC或许能提供一剂"良方"。作为人工智能领域的明星技术,AIGC通过大规模预训练模型,再结合少量任务相关数据微调,即可生成与任务高度匹配的文本、图像、语音等多模态内容。相比传统的监督学习范式,AIGC可显著降低人工标注成本,加速AI模型的开发与迭代。

图片来源：DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3367715

以大棚环境智能感知为例,传统方法需要人工标注大量传感器异常数据用于模型训练,工作量巨大且难以穷尽所有异常模式。而AIGC可通过分析正常数据的内在规律,自动构建异常检测模型,一定程度上实现了"无师自通"。比如,某团队利用自监督学习技术,在未标注数据上训练了一个Transformer编码器,将多源异构传感数据统一映射到公共嵌入空间。当新的传感数据到来时,编码器可快速判断其是否符合既有模式,及时发现和定位异常。该方法可将异常检测的准确率提升5~8个百分点。

在作物生长监测方面,过去需要农艺专家逐帧观察影像数据,费时费力。而借助强大的视觉大模型如DALL-E、Stable Diffusion等,我们可将专家的先验知识汇聚成海量虚拟影像,再用于指导AI系统学习。比如,某研究院开发了一个农作物虚拟生长引擎,可根据品种、生育阶段、栽培条件等要素,自动生成逼真的虚拟植株图像。专家只需审核筛选合适的样本,即可快速获得用于训练图像分割、病虫害诊断等模型的大规模数据集。实验表明,采用AIGC生成的训练数据,可使诊断模型的召回率提升10%以上。

图片来源：OpenAI
在未来,AIGC有望彻底颠覆农业生产的方方面面。对内,农场管理人员可利用AIGC技术,精准掌控作物生长全流程,优化种植决策。对外,普通消费者也可借助AIGC平台,根据个人喜好定制专属蔬果,实现产销一体化。可以预见,AIGC必将推动农业从传统的"靠天吃饭",走向数字化、智能化、个性化的崭新时代。

三、一场想象力的盛宴:AIGC农场巡礼
下面,就让我们走进AIGC赋能的未来农场,体验一场想象力的盛宴吧。

清晨,智能机器人在田间往返穿梭,红外线传感器捕捉着作物的一举一动。它们利用强化学习技术训练的路径规划算法,能自动规避障碍,高效完成农事操作。

温室大棚内,五彩斑斓的"生长曲线"跃然屏幕。那是作物生长预测模型的实时输出,宛如一幅幅精美的抽象画。遇到曲线异常,系统会自动报警,并根据知识图谱推理异常原因,提出纠偏建议。

而在空中,一架农业无人机正在巡视苗圃。它搭载了一个小型扩散模型,可根据地面回传的低分辨率图像,自动生成高清语义分割图,为后续的苗木管理提供决策支持。

四、AIGC农业应用中的机遇与挑战
AIGC技术为智慧农业插上腾飞的翅膀,其应用前景令人无限遐想。但我们也要看到,AIGC在农业领域尚处于起步阶段,还面临诸多挑战。

首先,农业场景复杂多变,户外环境光照、遮挡等因素影响大,给图像质量和识别精度带来较大挑战。需要在算法稳定性、鲁棒性等方面下功夫。

其次,AIGC生成的内容难免存在偏差和错误。在农业应用中,这种偏差可能带来较大风险,如过度施肥、用药等。需要人机协同配合,加强生成内容的可解释性,定期开展审核校验。

再次,农业知识的获取成本高,如何将专家经验与数据驱动的AIGC模型有机融合,也是一大难题。需要发展人机混合智能,用好用活农技专家这一宝贵财富。

最后,AIGC的落地还面临数据共享、知识产权等诸多挑战。需要打造一套促进模型与数据有序流动的机制,在保护隐私和商业机密的同时,最大化发挥AIGC的威力。

五、总结
AIGC正在掀起人工智能发展的新浪潮,代表着下一代生成式AI的重大突破。将AIGC引入智慧农业,有望显著提升传统农业的信息化、自动化、智能化水平,破解农业生产中的诸多难题。未来,AIGC或许能彻底重塑农业生产、流通、消费的方方面面,让千家万户的"菜篮子"拥有专属标签。让我们携手并进,共同开创AIGC农业的崭新时代,用智慧点亮农业未来!