农业是国民经济的基础，“大国小农”是我国的特色，大模型和AIGC的浪潮下，是否也会给农业带来一些实质性价值和机会？

01大模型给农业带来的价值

传统农业种植，主要靠天吃饭，受自然变化影响非常大，而农业大模型的应用可以对气候变化、土壤类型、水肥条件等数据进行采集、分析和决策，实现智慧化种植。

首先，‌大模型通过分析海量数据，为农业生产提供精准的指导，显著提高了农业生产效率‌。例如，通过机器学习算法，可以实现对农作物病虫害的预测和防治，降低农药使用量，提高农产品品质‌1。此外，大模型还可以实时监测农作物生长状态，预测病虫害发生，实现精准防治，进一步提高了农业生产效率‌。

其次，‌大模型通过对数据的深度挖掘和分析，发现农业生产中的瓶颈和隐患，提出有效的解决方案，从而降低生产成本‌。例如，通过深度学习算法，可以实现对农作物病虫害的识别和分类，降低防治成本；通过自然语言处理技术，可以实现对农业生产环境的监测和优化，提高资源利用率‌。

‌大模型的应用还能提高农产品品质‌。通过精准的指导，农业生产可以更加绿色、环保，减少农药使用量，提高农产品品质‌。例如，基于深度学习技术的农产品质量检测系统可以实时监测农产品生长状态，实现精准检测‌。

此外，‌大模型在农业领域的应用场景非常广泛‌。在种植业中，大模型可以用于作物识别、杂草管理、病虫害识别等，帮助农民精准施肥、施药，提高种植效率和产品质量‌。大模型常应用于农业遥感、农业文本分析等场景，为农业决策提供数据支持‌。

02哪些农业场景适用AI大模型

1.农技服务。通过大模型，可以将现有的农业知识和技术转化为数字化产品，帮助广大小农户利用AI和大数据技术获取最新的农业技术和市场信息，实现农技服务的到田到户‌。

2.农产品市场信息服务。大模型可以对产区、市场、政策等多维度信息进行汇聚分析，优化农业服务平台，提升服务质量和效率‌。之前农业部建设了12316三农综合信息服务平台，大模型的技术可以为类似这样的服务平台模式带来优化提升。

3.生物育种。大模型可以用于海量基因数据的分析和处理，帮助生物学专家发现基因与品种性状之间的关系，提高育种效率和效果‌，例如品种蛋白质的含量、成熟期的先后，或者抗病抗灾能力等。由于基因的数据量很庞大，因此AI的作用在于关联分析，即分析不同性状与基因之间的关系，通过机器与系统来选择和匹配关联关系。

4‌.智慧农业设施‌：通过大模型支持系统智能控制，有利于智慧农业设施的推广和普及，实现农业生产的智能化和精准化‌。

‌5.农作物病虫害预测和防治‌：通过机器学习算法，大模型可以对农作物病虫害进行预测和防治，减少农药使用量，提高农产品品质‌。

03农业大模型落地关键点

大模型是给出趋势性判断，供决策参考，用户再根据自己的经验来做判断，而农业大模型训练的数据要准确。农业对准确性要求很高，农业决策的失误对于经营主体会带来不可承受的结果。在农业领域，仅仅一个通用大模型很难解决所有的生物问题。农作物、动物、微生物都需要各自建立一个通用大模型。所有构建行业通用大模型的难度大，不同作物在不同地区，不能用一个通用模型来解决，每个地方都需要差异化、个性化建模。行业大模型应该是分层的，例如，基于农作物的通用大模型，可以针对水稻、小麦、玉米等不同品种研发专用大模型。

总结而言，农业领域的大模型，未来会从这几个机会点中优先出来，其中有些是行业通用的大模型，有些是农业行业特有的大模型。再则，无论怎么将大模型应用在数字农业中，都首先需要有足够体量的数据，还要有自动化的业务运行。