在数字化转型时代，农业不再仅仅局限于土壤、水和阳光。随着生成式 AI 的出现，农业正变得越来越智能、更高效，并且越来越由数据驱动。从以前所未有的准确性预测作物产量到开发抗病植物品种，生成式 AI 使农民能够做出精确决策，从而优化产量和资源利用。本文探讨了生成式 AI 如何改变农业，研究了它对传统农业实践的影响及其对未来的潜力。
了解生成式 AI
生成式 AI 是一种人工智能，旨在根据从现有数据中学到的模式和示例生成新内容，无论是文本、图像还是预测模型。与专注于识别模式或进行预测的传统 AI 不同，生成式 AI 会创建与训练数据密切相关的原始输出。这使其成为增强决策和推动创新的强大工具。生成式 AI 的一个关键功能是便于构建 AI 应用程序，而无需太多标记的训练数据。此功能在农业等领域特别有用，因为在这些领域中获取标记的训练数据可能具有挑战性且成本高昂。
生成式 AI 模型的开发涉及两个主要步骤：预训练和微调。在预训练阶段，模型使用大量数据进行训练，以学习一般模式。这个过程建立了一个具有广泛而多才多艺的知识的“基础”模型。在第二阶段，通过在与预期应用相关的更小、更集中的数据集上训练预训练模型，例如检测农作物病害，针对特定任务对预训练模型进行微调。生成式 AI 的这些目标用途称为下游应用程序。这种方法使模型能够有效地执行专业任务，同时利用在预训练期间获得的广泛理解。
生成式 AI 如何改变农业
在本节中，我们将探讨生成式 AI 在农业中的各种下游应用。
- 生成式 AI 作为农艺师助手：农业中持续存在的问题之一是缺乏能够为作物生产和保护提供专家建议的合格农艺师。为了应对这一挑战，生成式 AI 可以通过聊天机器人为农民提供即时的专家建议，从而充当农艺师助手。在此背景下，Microsoft 最近的一项研究评估了 GPT-4 等生成式 AI 模型在巴西、印度和美国认证考试中与农业相关的问题上的表现。结果令人鼓舞，显示了 GPT-4 有效处理特定领域知识的能力。然而，使这些模型适应本地的专业数据仍然是一个挑战。Microsoft Research 测试了两种方法 – 微调（根据特定数据训练模型）和检索增强生成 （RAG）（通过检索相关文档来增强响应，报告这些相对优势）。
- 解决农业数据稀缺问题的生成式 AI：将 AI 应用于农业的另一个关键挑战是缺乏标记的训练数据，这对于构建有效的模型至关重要。在农业中，标记数据可能是劳动密集型且成本高昂的，生成式 AI 提供了一条有前途的前进道路。生成式 AI 因其能够处理大量未标记的历史数据而脱颖而出，它能够学习一般模式，使其能够仅使用少量标记示例做出准确预测。此外，它可以创建合成训练数据，帮助填补数据稀缺的空白。通过解决这些数据挑战，生成式 AI 提高了 AI 在农业中的性能。
- 精准农业：生成式 AI 通过分析来自卫星图像、土壤传感器和天气预报等来源的数据来改变精准农业。它有助于预测农作物产量、自动化水果收获、管理牲畜和优化灌溉。这些见解使农民能够做出更好的决策，改善作物健康和产量，同时更有效地利用资源。这种方法不仅可以提高生产力，还可以通过减少浪费和环境影响来支持可持续农业。
- 用于疾病检测的生成式 AI：及时发现病虫害和营养缺乏对于保护农作物和减少损失至关重要。生成式 AI 使用高级图像识别和模式分析来识别这些问题的早期迹象。通过及早发现问题，农民可以采取有针对性的行动，减少对广谱杀虫剂的需求，并最大限度地减少对环境的影响。人工智能在农业中的这种整合提高了可持续性和生产力。
如何最大限度地发挥生成式 AI 在农业中的作用
虽然目前的应用表明生成式 AI 在农业方面具有潜力，但要充分利用这项技术需要为该领域开发专门的生成式 AI 模型。与通用模型相比，这些模型可以更好地了解农业的细微差别，从而获得更准确和有用的结果。它们还可以更有效地适应不同的农业实践和条件。然而，这些模型的创建涉及收集大量不同的农业数据（例如作物和害虫图像、天气数据和昆虫声音），并试验不同的预训练方法。尽管正在取得进展，但仍需要做大量工作来构建有效的农业生成式 AI 模型。下面提到了生成式 AI 在农业领域的一些潜在用例。
可能的用例
用于农业的专用生成式 AI 模型可能会在该领域开辟几个新的机会。一些关键用例包括：
- 智能农作物管理：在农业中，智能作物管理是一个不断发展的领域，它集成了 AI、IoT 和大数据，以增强植物生长监测、疾病检测、产量监测和收获等任务。由于作物类型、环境变量和数据集有限，开发精确的作物管理算法具有挑战性，通常需要集成不同的数据源，例如卫星图像、土壤传感器和市场趋势。在广泛的多域数据集上训练的生成式 AI 模型提供了一个很有前途的解决方案，因为它们可以使用最少的示例针对各种应用程序进行微调。此外，多模态生成式 AI 集成了视觉、文本数据，有时还集成了听觉数据，提供了一种全面的分析方法，对于理解复杂的农业情况非常宝贵，尤其是在精准作物管理方面。
- 自动创建农作物品种：专门的生成式 AI 可以通过探索遗传组合来创造新的植物品种，从而改变作物育种。通过分析抗旱性和生长速率等性状的数据，AI 生成创新的遗传蓝图并预测它们在不同环境中的表现。这有助于快速识别有前途的遗传组合，指导育种计划并加速优化作物的开发。这种方法有助于农民更有效地适应不断变化的条件和市场需求。
- 智能畜牧业：智能畜牧业利用物联网、人工智能和先进的控制技术来自动化食物和水供应、鸡蛋收集、活动监测和环境管理等基本任务。这种方法旨在提高效率并降低人工、维护和材料成本。由于需要跨多个领域的专业知识和劳动密集型工作，该领域面临挑战。生成式 AI 可以通过集成广泛的多模式数据和跨领域知识来应对这些挑战，帮助简化决策和自动化畜牧管理。
- 农业机器人：农业机器人正在通过自动化种植、除草、收获和监测作物健康状况等任务来改变现代农业。人工智能引导的机器人可以精确清除杂草，带有先进传感器的无人机可以及早发现病虫害，减少产量损失。开发这些机器人需要机器人技术、人工智能、植物科学、环境科学和数据分析方面的专业知识，需要处理来自各种来源的复杂数据。生成式 AI 通过提供先进的视觉、预测和控制功能，为自动化农业机器人的各种任务提供了一种有前途的解决方案。
底线
生成式 AI 正在通过更智能的数据驱动型解决方案来重塑农业，从而提高效率和可持续性。通过增强作物产量预测、疾病检测和作物育种，这项技术正在改变传统的农业实践。虽然目前的应用前景广阔，但真正的潜力在于开发针对农业独特需求量身定制的专业 AI 模型。随着我们完善这些模型并整合各种数据，我们可以释放新的机会，帮助农民优化他们的做法并更好地应对现代农业的挑战。
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考。）
编辑：杨馨玥
