当前，新质生产力已成为千行百业高质量发展的内在要求和重要着力点。农业作为国民经济的“压舱石”，更需要夯实基础，依靠科技创新、产业创新为农业强国建设注入强劲动能。
国内智慧农业的耕耘者，将现代信息技术与农业专业深度融合，通过人工智能、大模型、大数据在农业领域的深度综合运用，为农业科研、生产、管理提质增效。
近年来，人工智能（AI）技术取得飞跃式进步，其中图像智能识别、数据建模分析、大模型等能力，在农业领域应用越来越广泛。专业的人工智能技术团队，结合农业科研、生产等环节的实际需求，对AI技术进行深度适配和校准，已在众多场景实现成熟应用。
人工智能的图像识别能力在作物考种、植物表型识别、植保等领域都能发挥巨大作用。图像识别能力基于先进的深度学习和大模型技术，根据场景选择合适的算法模型及验证，采集海量样本数据对模型进行训练，并结合市场验证进行多次版本迭代和优化，识别准确率达到国内领先水平。
作物考种
在作物考种工作中，对作物籽粒、果穗的性状考察和分析是筛选和培育优良品种的重要一环。将AI图像识别技术与考种场景相结合，就是智能考种分析系统，通过高清成像智能识别小麦、水稻、玉米等农作物的籽粒、果穗、截面，并高效精准测量粒数、重量，以及长、宽、面积等各项粒型参数与果穗参数。与传统人工测量方式相比，运用AI图像识别技术不仅考种分析效率显著提升，测量精度也大大增加，误差控制在0.3%以下。
图像识别技术在考种方面的应用
基于深度学习的图像识别技术，可以将AI用于植物表型识别、检测和分析，并涵盖植物的根、茎、叶、花、果实等器官。在可见光二维、可见光三维、高光谱等成像模块下，整合多种传感器，利用AI算法快速获取植物全生育期高通量表型信息，覆盖不同生境下植物器官、单株、群体的形态、生理等120多种表型指标，在解析精度、效率等方面优势明显，为智能育种、种质资源鉴定等科研工作提质增效。
我国每年农作物病虫害发生面积近70亿亩次，而传统的人工病虫害检测方法存在主观性强、工作量大、覆盖范围窄，效率低等问题。为此、利用人工智能深度学习技术，结合积累的病虫害样本库训练出病虫害模型，从而实现对病虫害的快速、精准识别。
目前，基于人工智能与植保领域深度融合，研发采用卷积神经网络深度学习的方法建立识别模型，已实现2063种农业害虫的智能识别。其中，二化螟、稻纵卷叶螟、玉米螟、棉铃虫、小菜蛾等国家一二类趋光性及主要农林害虫的识别准确率达到97.5%；稻飞虱、叶蝉、绿盲蝽等毫米级小虫体识别准确率达90%以上。
在病害方面，已覆盖小麦、玉米、水稻等9类作物，涵盖赤霉病、灰斑病、稻瘟病等在内76种病害症状，在水稻病害症状识别方面效果尤其显著，为粮食安全、生态保护提供了有力保障。
基于多样化的农业传感器与智能装备，精准采集来自土壤、气候、作物生长等多维度源头数据，并运用AI技术进行数据建模分析与趋势预测，在种植管理、风险评估、市场洞察等方面为农业生产者提供决策支持。
通过内置作物在不同生长发育期的同化、呼吸、蒸腾作用等生物机理，以及气候、土壤等环境机理，作物物候期模型、WOFOST作物生长模型等模型可以实现对作物全生命周期的监测与预测，包括生育期预测、产量预测等，指导农事管理，提高生产效率。
基于对土壤、作物生长情况的数据监测，构建测土配方、土壤墒情预测、作物需水模型等，评估和匹配土壤水分、肥力与作物生长需求，从而指导精准灌溉、精准施肥，在确保作物健康生长的同时达到节水节肥、避免环境污染和资源浪费的目的。
在外部环境方面，有病虫害预测、虫害防治期估算、小气候订正、气象灾害预警等模型，为农业生产者提供有效的防灾防治建议。同时，综合利用了农作物市场价格数据、天气预测数据的农作物产量预测、价格预测、投入产出分析等模型，能够评估农业风险，为农业生产经营者和银行、保险等农业金融服务者提供精准定价和风险管理策略。
将AI大模型技术与农业专业深度融合所构建出的农业AI大模型“小农人”，对农资、农技、农事服务、农业科研、农产品加工业、农业信息服务、农业社会化服务等细分领域的学术论文、技术报告、专利文档等海量知识进行系统化梳理，构建农业知识体系库。当农业工作者向“小农人”提出农业问题时，它基于RAG技术迅速生成专业、全面的答案，如同一位即问即答的农业专家顾问，协助农业工作者解决复杂问题。
与传统的问答机器人相比，“小农人”的表现更加智能，不仅对话流畅自然，能够灵活适应不同场景和任务，而且随着训练语料的不断丰富和知识库的不断更新，“小农人”能够持续扩充农业专业知识，从而提供更好服务。
例如在农场管理场景，“小农人”化身为农场管家，协助农业园区管理；在环境调控场景，“小农人”化身为种植专家，指导灌溉、通风、施肥等农事操作；在植保场景，“小农人”化身为病虫害防治专家，为工作者解答病虫害防治难题等。
