過去一段時(shí)間里，GPT大模型無疑是科技領(lǐng)域最火熱的話題，另外一個(gè)可能是格力電器。

想做農(nóng)業(yè)GPT大模型的，可以找我，前提是有預(yù)算和時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

在各大廠商不斷發(fā)布GPT之際，總有人問我，農(nóng)業(yè)里面有沒有大模型的機(jī)會點(diǎn)，我往往會先反問他們覺得的農(nóng)業(yè)里面哪些環(huán)節(jié)會大量產(chǎn)生數(shù)據(jù)、不間斷持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。沒有足夠多的數(shù)據(jù)投喂，大模型也就是小模型，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大模型只能是其他行業(yè)的盜版。

對于這個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段的回答，也比較五花八門，大體是一產(chǎn)、二產(chǎn)和三產(chǎn)都有。

現(xiàn)在GPT的話題逐漸降低，我們也來聊聊農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具體存在場景點(diǎn)。

像各行各業(yè)通用的機(jī)會點(diǎn)，比如語音機(jī)器人，很多行業(yè)都可以使用。

都是無人化操作，有大量數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交互訴求。        

從目前的行業(yè)趨勢來看，豬產(chǎn)業(yè)是不斷持續(xù)擴(kuò)張的，每年的出欄和存欄數(shù)據(jù)都在持續(xù)提升。

從數(shù)據(jù)采集來看，豬是所有養(yǎng)殖業(yè)里面，數(shù)據(jù)采集最多最廣最標(biāo)準(zhǔn)化的。從視頻監(jiān)控、耳標(biāo)、體溫體況等，可以提供一系列生豬生長全生命周期數(shù)據(jù)，尤其是母豬。

從數(shù)據(jù)應(yīng)用來看，養(yǎng)豬自動(dòng)化特種設(shè)備就是天然的大模型的數(shù)據(jù)應(yīng)用終端。養(yǎng)豬戶的手機(jī)和智能APP就是連接點(diǎn)。

從參與廠商來看，很多養(yǎng)豬大企業(yè)相關(guān)的無人養(yǎng)豬科技公司，都在布局AI人工智能，基本上背后也是BAT等幾大大廠，是行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和AI經(jīng)驗(yàn)的跨境有效融合。

因此就看無人養(yǎng)豬大模型，哪家先出、先跑通商業(yè)化，后續(xù)就是無盡的價(jià)值點(diǎn)。

養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，經(jīng)濟(jì)效益好，會先出大模型。種植產(chǎn)業(yè)規(guī)模大、但單品不夠聚焦，沒辦法靜下心來打磨一個(gè)單品。

目前種植業(yè)的很多單品是水稻、玉米、西紅柿。

在無人農(nóng)場里，我們經(jīng)常使用到的大型農(nóng)機(jī)和無人機(jī)，也是會有很多數(shù)據(jù)，就是目前的自動(dòng)化水平稍微有點(diǎn)欠缺，基本上都是事先預(yù)定好行動(dòng)路線。

現(xiàn)在隨著雙目和多目攝像頭識別能力的提升、網(wǎng)絡(luò)通信的便捷，有幾家頭部企業(yè)已經(jīng)能夠通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)場地端的實(shí)時(shí)控制，這里就會有大模型的用武之地。

需要說明的是遙感衛(wèi)星雖然有很大的數(shù)據(jù)量，但基本上都是單次使用、2G項(xiàng)目使用，真正商業(yè)化程度較低，因此沒有大模型的價(jià)值點(diǎn)。目前遙感衛(wèi)星的實(shí)時(shí)渲染，系統(tǒng)反應(yīng)也還偏慢、加載耗時(shí)。只有在基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)生成報(bào)告層面有較大的優(yōu)勢。

二產(chǎn)過程中的自動(dòng)化生產(chǎn)線，我一直以為是最接近工業(yè)的，因此這里面有大模型的機(jī)會點(diǎn)，主要是用在智能制造中。

具體分場景有三個(gè)：

（1）農(nóng)產(chǎn)品智能加工分揀。需要不斷去識別農(nóng)產(chǎn)品品級。目前包括水果、牛肉、茶葉等的分級已經(jīng)趨向成熟。唯一需要加強(qiáng)的就是一條生產(chǎn)線能夠適配多個(gè)單品。

（2）屠宰加工自動(dòng)化。目前生豬和牛羊等，都有不同程度上的實(shí)現(xiàn)。需要加強(qiáng)的是能夠把屠宰加工與分級分揀、包裝物流全部串起來。

（3）農(nóng)機(jī)農(nóng)資生產(chǎn)自動(dòng)化。目前農(nóng)機(jī)農(nóng)資生產(chǎn)過程中會使用到一些Ai小應(yīng)用，但是還不多，還需要在生產(chǎn)制造過程中不斷采集數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型、反哺業(yè)務(wù)。

具體而言就是以生產(chǎn)自動(dòng)化（智能制造）為契機(jī)，將產(chǎn)供銷串起來，有Ai預(yù)測銷量、Ai排產(chǎn)、價(jià)格預(yù)測、供給預(yù)測等。

總結(jié)而言，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大模型，未來會從這幾個(gè)機(jī)會點(diǎn)中優(yōu)先出來。其中有些是行業(yè)通用的大模型，有些是農(nóng)業(yè)行業(yè)特有的大模型。再則，無論怎么將大模型應(yīng)用在數(shù)字農(nóng)業(yè)中，都首先需要有足夠體量的數(shù)據(jù)（存量數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型），還要有自動(dòng)化的業(yè)務(wù)運(yùn)行（增量數(shù)據(jù)用于優(yōu)化模型）。

大模型場景在農(nóng)業(yè)的其他應(yīng)用場景，大家可以往無人化、自動(dòng)化、大數(shù)據(jù)量、高通量這些緯度思考。

內(nèi)容來源：農(nóng)業(yè)數(shù)字化         作者：錢曉棟，農(nóng)業(yè)行業(yè)觀察全網(wǎng)推薦

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