深度研究！农业+大模型方面，会产生哪些新的产品形态？
前言：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，是否在农业也会带来一些实质性价值和机会？农业行业大模型会带来价值，能带来一些机会，但也不是完全替代现有技术人员和技术环境，而是提供辅助。
大模型会对农业带来价值和应用场景
过去希望农技服务能到田到户，但一直难做到，大模型的出现，让广大小农户都可以利用AI、大数据等数字技术来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。
其次是可以利用大模型为农户提供种养殖的决策建议。
并且未来通过大模型可以支持系统智能控制，更有利于智慧农业设施的推广和普及。
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。
除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。
哪些农业场景适用AI大模型
第一：农技服务。目前基础条件相对好，也有需求，可以先行开展。
例如植保、水肥、灌溉等技术的知识储备较为充分，已有很多农业方面的知识积累，用大模型方法，可以将相关的知识和技术，变成不同人群和地区可以使用的数字化产品。
第二：农产品市场信息服务。比如猪肉价格，未来需要对产区、市场、政策等多维度信息汇聚分析，是多模态的农业行业大模型。
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。
第三：生物育种。生物育种需要首先发现基因，分析哪些基因与品种的性状相关。
基因组、表型组、转录组、表观组等多维组学适合做大模型，农业生物基因组含有几亿或几十亿碱基对，最终组装成几万个、十几万个基因，大模型可以用于海量基因数据的分析和处理，基因大模型的核心在于精准设计调控基因表达。
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。
AI在此过程中作为辅助手段，来支持生物学专家发现规律、快速解决一些问题，但也有边界。
一亩田农业行业的大模型有很高的期待
今年6月份，一亩田已推出基于大模型技术的AI对话机器人“小田”，希望做每个农民身边的农业百事通。
从规划的方向看，小田可在农技服务、新品种新技术、行情查询、产销对接等方面，利用大模型的人机交互方式，提供轻量级的信息交互服务，带来效率提升。
“小田”可用于种植、养殖、电商、农技服务等从生产到流通全产业链中的信息交互服务场景。种养殖过程的决策都可以用大模型来解决，比如基于行情趋势、品种改进、所在位置等给予生产者品种推荐。
目前一亩田新品种新技术发布平台已与中国热带农业科学院、海南农科院、河北农业大学、仲恺农业工程学院等多所高校及科研院所达成合作，进行新品种内容的发布。
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。
智慧农业4大场景
植保无人机：是用于农林植物保护作业的无人驾驶飞机，主要是通过地面遥控或GPS飞控，来实现智慧农业喷洒药剂作业。无人机植保作业与传统植保作业相比，具有精准作业、高效环保、智能化、操作简单等特点，为农户节省大型机械和大量人力的成本。
智能化温室：通常简称连栋温室或者现代温室，它是设施农业中的高级类型，拥有综合环境控制系统，利用该系统可以直接调节室内温、光、水、肥、气等诸多因素，可以实现全年高产、稳步精细蔬菜、花卉，经济效益好。近几年随着蔬菜大棚建设的快速发展，智能温室为农业发展带来了推动力。
工厂化育苗：是以先进的育苗设施和设备装备种苗生产车间，将现代生物技术，环境调控技术，施肥灌溉技术，信息管理技术贯穿种苗生产过程，以现代化，企业化的模式组织种苗生产和经营，从而实现种苗的规模化生产。
LED生态种植柜：该项目LED灯、水培技术的结合体。目前，该系列产品支持50多类蔬菜栽培。同时，客户运营可通过酒店、高档餐厅、大型超市、品牌生鲜门店以及线上等多渠道进行蔬菜分销，另外由于基地型LED生态种植柜（基地型植物工厂）兼具观赏性，也可以用于亲子教育。
结尾：
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。
