中国人工智能学会系列白皮书⸺农业大模型

中国人工智能学会二○二五年十一月 中国人工智能学会系列白皮书⸺农业大模型 中国人工智能学会二○二五年十一月 《中国人工智能学会系列白皮书》编委会 主任：戴琼海 执行主任：马华东 副主任：赵春江何友王恩东郑庆华刘成林周志华孙富春庄越挺胡德文杜军平杨强 委员：陈松灿董振江付宜利高新波公茂果古天龙何清胡清华黄河燕季向阳蒋田仔林浩哲梁吉业刘奕群潘纲石光明孙茂松孙长银陶建华王海峰王熙照王轩王蕴红吴飞于剑余有成张化光张学工章毅周鸿祎周杰祝烈煌 编写组名单（排名分先后）： 赵春江吴华瑞陈立平李道亮朱华吉何勇杨雨森刘劼李静晨张宏鸣缪祎晟吴秋兰郭旺胡瑾曾馨王春山张岳易文龙王菲菲李晓锁崔友林郎立国 智能农业白皮书——农业大模型 1.前言 在全球化与信息化浪潮的驱动下，农业生产正迎来前所未有的变革契机。数字经济、人工智能、云计算与物联网等技术迅速渗透到粮食种植、畜牧养殖、农产品流通乃至农村服务的方方面面，推动农业从传统经验驱动逐步转向智能化决策和精细化管理。各国政府也将农业数字化、智慧化摆在国家战略高度，出台了一系列支持政策：从“数字乡村”与“智慧农业”专项资金，到国家层面对农业大数据和人工智能技术研发的专项扶持，再到地方政府对农机装备升级与农村信息基础设施建设的重磅投入。政策红利的连续释放，为农业领域新兴技术的创新应用提供了制度保障与资金支持，也为广大农户带来了更为广阔的发展机遇。 伴随乡村振兴战略的不断深入，产业振兴、人才振兴、科技振兴、生态振兴以及组织振兴的“五大振兴”目标对农业科技创新提出了更高要求。其中，科技振兴尤其强调要发挥人工智能在提升农业生产效率、保障粮食安全和促进绿色发展的关键作用。大语言模型作为近年来人工智能领域的重大突破，以其杰出的自然语言理解与生成人才，具有从海量非结构化文本中自动提取农业知识、生成技术指导乃至协同管理多模态数据的独特价值。它不仅能够辅助政府部门精准制定农业补贴与科技扶持政策，也能引导农业企业优化生产流程与供应链布局，更可让千家万户的基层农技员和普通农户通过对话式问答获得及时、可信的生产指导，降低技术门槛，提升服务可及性。 与传统人工智能技术相比，大语言模型极大地拓宽了“人机协同”的边界。在农业生产场景中，它可以将卫星遥感、地面传感器、无人机影像等多模式信息与大量农业文献、政策文件、农技手册等文本资源高效融合，通过自然语言接口为用户提供个性化的种植、施肥、病虫害防控、市场预测等解决方案；更可借助多智能体协作框架，实现对农机装备、灌溉系统和气象监测网络的统筹管理。这种“数据—模型—决策—执行”的闭环，为农业产业链注入了数字化活力，逐步打破了生产、管理与销售各环节的信息壁垒，实现了农业生产的“智慧化”“精细化”和“可追溯化”。 尽管前景广阔，大语言模型在农业应用层面仍面临一系列挑战：从数据采集到数据治理，农业领域信息往往分散于各类传感器与部门系统，需要建立统一的标准与互操作机制；从模型训练到推理部署，大规模预训练模型在计算资源与能耗方面投入巨大，需要寻求“云—边—端”协同的轻量化解决路径；从技术赋能到用户接受，农户尤其是偏远地区的数字素养与基础设施建设尚不完善，需要构建持续有效的培训体系与服务网络；从政策支持到合规监管，农业数据隐私保护、知识产权与技术标准需要得到科学定义与完善。在这些问题面前，必须将技术创新与产业需求、生态环境保护与社会效益的平衡放到同等重要的位置，通过产学研用的联合创新与协同治理，推动大语言模型真正融入农业生产与乡村发展大局。本书面向农业 管理部门、农业企业、科研机构、技术开发者以及基层农技推广人员等不同角色，旨在为其提供系统化、可操作的技术参考与业务指导。通过界定读者定位与使用场景，本白皮书在内容取舍上重点围绕政策制定、产业规划、技术研发与生产实践等核心需求展开，使读者能够在理解总体趋势的基础上快速定位与自身工作最相关的内容，从而提高阅读的有效性和应用价值。 本书正是在这样的时代背景与发展需求下诞生。我们力求从理论到实践、从技术到业务、从本土到国际，系统梳理大语言模型在农业领域的应用价值与实施路径。全书十个章节紧密衔接：第一部分从大语言模型发展与农业数字化转型的宏观视角切入，梳理研究背景、国内外现状与总体框架；第二至第四章聚焦大模型的理论基础、工程实践与多模态融合，为后续农业场景应用提供技术支撑；第五至第八章围绕智能种植管理、精准灌溉、病虫害防治、供应链优化、多智能体协作与平台集成等典型场景进行深度剖析，结合各类工具链与实践案例展示可复制的工程模式；第九章通过国内外成功案例与实证研究，解析商业模式、项目管理、风险管控与规模化推广路径；第十章以系统性的视角对全书内容进行总结，并提出未来挑战与研究方向，展望数字化与智能化对农业产业与乡村生态的长远影响。 本书既面向学术研究者，详尽阐述大语言模型在农业领域的技术原理与工程化实现，也面向产业实践者，提供落地思路与运营经验。我们希望通过本书，能够让更多读者了解并把握大语言模型在农业场景中的巨大潜力，引领农业生产方式的创新升级，助力数字乡村建设与乡村振兴战略的深入推进。同时，也期待通过对未来研究方向的探讨，为学术界与产业界搭建持续协同的平台，推动农业大语言模型应用不断深入，最终实现绿色高效、可持续发展的现代农业愿景。 2.绪论 深度学习技术在自然语言处理领域的突破，标志着人工智能从“窄域智能”向“广域智能”迈进的重要阶段。自BERT、GPT系列模型问世以来，预训练大语言模型凭借海量语料学习与自监督微调能力，已在文本理解、生成与多轮对话等任务中取得多项突破。这些模型不仅在学术界引发热潮，也迅速渗透到金融、医疗、教育等行业，展示出强大的跨领域适用性和自我演进潜力。与此同时，农业作为人类社会的基础产业，正处于数字化转型的关键节点。传感器网络、卫星遥感与边缘计算等新兴技术在田间得到广泛应用，为农业生产提供了海量多模态数据。但数据体量大、来源分散、格式不一，使得如何高效挖掘信息价值、提升生产决策智能化水平成为亟待解决的核心难题。 将大语言模型引入农业领域，一方面能够借助其优秀的文本表示和生成能力，对农业文献、政策文件、农技手册等非结构化数据进行自动化处理与知识抽取；另一方面，多模态框架下的预训练模型能够将遥感影像、气象数据与田间传感信息融合，生成精准的作物生长报告与灾害预警建议。与传统依赖词频统计和人工规则的语言处理方式不同，大语言模型基于上下文动态词嵌入实现了知识的向量化表达，使机器首次具备从大规模语料中抽取语义结构和隐含关系的能力。这一表示方式的变革，是大模型在农业知识处理与推理中能够产生跃迁式性能提升的根本原因之一。这种技术融合有望突破传统农业对经验和人工判断的依赖，为播种、施肥、灌溉乃至病虫害防治与供应链管理提供全方位的智能化支持。尤其是在乡村振兴与可持续发展战略的大背景下，基于大语言模型的农业智能化方案具备极高的现实意义，将进一步推动农业生产效率、资源利用效率与生态环境保护的协同提升。 在国际层面，欧美国家和以色列等农业科技发达地区率先开展了大语言模型与智慧农业的融合研究与应用试点。例如，微软FarmBeats项目通过边缘计算与云端大模型相结合，实现了对土壤水分与作物长势的实时监测与智能决策；谷歌X实验室的Project Mineral借助高分辨率遥感与知识图谱，为作物病害诊断和生产优化提供决策支持；IBM Watson Decision Platform for Agriculture进一步整合气象、遥感与商业数据，为农户定制化农业运营方案。在中国，腾讯云、阿里云、华为云等云服务商与高校、科研院所合作，推出了多款农业大模型应用，通过“政—产—学—研—用”协同机制，推动大模型在病虫害诊断、市场分析与农技培训等领域落地。尽管相关研究与实践已取得初步成果，但在技术标准、数据共享与模型本地化适配等方面仍存在诸多挑战，尚需系统性梳理与深入探索。 本书在总结国内外研究现状的基础上，提出了“技术到业务、理论到实践”的研究思路，力求构建一个覆盖数据、模型与应用的完整体系。具体而言，本书从以下几方面展开：首先，梳理大语言模型的发展历程及其关键技术，包括神经网络与深度学习基础、Transformer架构、预训练与微调策略、多模态融合与人类反馈强化学习等，为后续农业场景应用奠定理论基础；其次，详细阐述农业场景下大模型训练与部署的工程实践，包括数据采集与预处理、分布式训练与算力优化、模型推理与MLOps全生命周期管理等，实现从实验室到云端再到田间的闭环流程；再次， 重点探讨大语言模型在农业典型场景中的应用，例如智能种植管理、精准灌溉与施肥、病虫害智能防治、供应链与市场分析，以及作物育种与精准农业中的多模态数据融 合与 知 识辅 助 ；随后， 本书 引入多智 能体协 作概 念， 结合LangChain、AgentGPT等框架，构建具备跨领域协同能力的农业智能系统；同时，对农业智能化平台的架构与技术选型进行系统性分析，阐述数据中台、算法中台与业务中台在农业数字化中的协同机制，并探讨知识图谱、区块链与物联网等要素的深度融合；在案例与实证研究章节，结合国内外典型项目，从商业模式、技术实现、效果评估、项目管理与推广路径等方面进行深入剖析，为可复制性与规模化扩展提供实践指导；最后，本书从标准化与行业规范、地域差异适配与国际合作等角度探讨大模型在农业领域的输出潜力，展望技术对农业与社会生态的长期影响。 在研究框架的设计上，本书突出以下三点创新贡献： l跨学科的理论体系构建:将深度学习与农业多维数据特征相结合，提出了大语言模型在农业环境下的多模态融合与行业微调方法，为学术界提供了一个系统化的跨学科研究范式。l工程化实践与可复制路径:聚焦农业场景下的工程挑战，从数据采集、模型训练到MLOps全流程管理进行了全面梳理，并结合多个云服务平台和边缘部署案例，提出了可复制的产业化实施流程。l多层面推广与生态协同策略:从商业模式、项目管理、风险管控与组织协同等多维度，构建了“试点—复制—扩展—巩固”的生态化推广框架，并对标准化、本地化和国际化提出了具体对策，为政府部门、企业与科研机构提供了可操作的转型路径。 第一章将按照上述思路展开，涵盖大语言模型发展与农业结合的背景意义、国内外研究与应用现状的比较分析、研究思路与整本书框架结构的阐述，以及本书在理论与实践层面的创新贡献概述，为后续各章节的深入讨论提供清晰的逻辑支撑和研究导向。 2.1大语言模型与现代农业的融合背景 在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，人工智能技术蓬勃发展，大语言模型（Large Language Model, LLM）作为其中的璀璨明珠，正以其强大的语言理解和生成能力，为各行业带来前所未有的机遇与变革。与此同时，农业作为人类社会的根基，也在历经数字化转型的阵痛与探索，而大语言模型恰似一把钥匙，为破解农业发展难题提供了新的思路与工具。 人工智能的崛起并非偶然，其发展脉络清晰可循。从早期简单的规则基础系统，到机器学习的兴起，再到深度学习的突破，每一次技术跃迁都为人工智能注入了新的活力。大语言模型的出现，更是借助海量数据与强大算力，实现了对语言的深度 洞察与精准表达。以GPT、BERT、T5等为代表的模型，不仅在语言任务中表现出色，更展现出向多领域知识融合与应用拓展的巨大潜力。 农业数字化转型的需求愈发迫切。传统农业生产依赖经验与直觉，难以应对复杂多变的自然环境与市场波动。而数字化技术能够实现农业生产过程的精准感知、智能决策与高效管理。大语言模型在此过程中扮演着关键角色，它能够整合海量的农业数据，包括气象、土壤、作物生长等多维度信息，通过自然语言处理技术将复杂的数据转化为易于理解的知识与建议，为农业生产者提供科学依据，助力其实现从靠天吃饭向知天而作的转变。 关键技术变革的浪潮推动着农业迈向智能化新时代。物联网技术让农田、农机设备实现互联互通，传感器实时采集的数据为大语言模型提供了丰富的素材；云计算则为模型训练与运行提供了强大的算力支持，确保其能够快速响应农业生产