的思考

的思考：传统农业如何搭上人工智能的时代快车

5月30日，在参加2023中国国际大数据产业博览会（以下简称：数博会）之后，创始人兼CEO申斌接受《证券日报》记者的独家专访，阐述了传统农业产业如何搭上人工智能这一高速发展的时代快车。

申斌表示，农业与人工智能技术的结合，能解决当前广大农民和较少农技专家之间的矛盾，能解决多样性、高发性的种养殖难题与解答能力不足之间的矛盾。要做成农业人工智能大模型，首先要建立农业大平台，更要整合农业领域头脑资源，其关键路径在于拥有符合我国基本农情的基础大数据。

人工智能为解题带来新思路

作为最古老、最传统的行业，农业的“人工智能时刻”备受期待。申斌介绍了当下农业领域人工智能技术的相关进展，“人工智能在数字经济和实体经济中的应用场景非常广泛，尤其在农业领域中可以发挥出重要的作用。在产业建设前，通过人工智能提供客观的可行性方案，可避免资源浪费；农业生产中，能预测作物病虫害的发生几率，降低风险；农产品（6.070，-0.01，-0.16%）投入市场时，可做好智能化管理优化库存、和产销对接。这些都是人工智能在农业中的应用，能切实帮助农民增收，是智慧农业（3.100，0.02，0.65%）的未来之路。”

申斌也深入分析当前人工智能技术在农业应用中可解决的重要矛盾，“当前农业领域中比较突出的矛盾，是农民渴求解决多样化种养难题和农技专家资源稀缺之间的矛盾。现有的做法，是把全国数千个农技专家整合到一个平台上进行问答，农民可以搜索已有问题的答案，帮助解决种养殖领域的问题，也有专家直播方式，可以即时回答农户问题，实现不到地头就能了解情况和指导帮扶。”

在践行上述模式的过程中，申斌也发现了若干问题，“是践行上述模式的先行者之一，这一模式虽能整合资源，实现问答，取得了阶段性效益，但是仍然不能完全解决广大农民的诉求。全国农业人口所占比重较大，农技专家数量较少。许多农技专家分散在高等院校、科研院所、上市公司、行业协会等等。要做到各个行业全面覆盖，迅速回复农民提问，现场指导操作，必须拥有国产化、智能化、智慧化的人工智能大模型。如果将人工智能大模型训练成为各个特定种养殖领域的智能农技专家，就能解决上述矛盾，实时为广大农民朋友提供实时咨询服务。”

做大模型要有大数据为基础

要建立农业人工智能大模型，首要解决大模型所需的大数据样本，这是申斌一贯的主张。申斌表示，“农业作为面积最广、从业最多、历时最久的产业，本身积累了海量数据（19.680，0.19，0.97%），是训练农业人工智能大模型的营养来源和丰富宝库。但是当前的农业海量数据尚存许多问题，主要表现为数据格式不统一、数据表达不规范、数据割裂和数据孤岛等。要将农业产生的海量数据转变为人工智能大模型能够使用的大数据，还需要注重数据生产的时间连续性、空间覆盖性、高频发生性、数据标准化。”

申斌介绍了在这一领域的进展，“目前，我们在数据标准化领域做了一些有益的尝试和探索。现在，惠农大数据中心拥有标准化农产品及农业投入品数据12亿多条，每日稳定更新的农业电商标准化数据可达20多万条，已经具备了和人工智能大模型结合的基础数据条件。”

饶是有如此之多的挑战在农业人工智能的发展道路上，申斌仍然保持乐观态度，“将来中国的农业人工智能大模型，将是数据、算法和算力的有效结合，是基于我国基本农情的大模型，在长期稳定的使用中为广大农民朋友带来切实的经济效益。届时，每一块农田、每一处鱼塘、每一个果园都会得到农业人工智能大模型的呵护，希望有更多的有识之士与一道为这个愿景添砖加瓦。”

（编辑 孙倩）