（ 于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心） 近年来,人工智能生成内容(AIGC)技术引发业界广泛关注。从NLP领域的GPT-3到CV领域的Stable Diffusion,AIGC展现了惊人的创造力,正在重塑人们的工作和生活方式。与此同时,农业领域也正经历着数字化、智能化的深刻变革。尤其是随着设施农业的快速发展,如何在人工可控的大棚环境实现精准高效的作物管理,已然成为智慧农业亟待攻克的难题。那么,将AIGC引入设施农业,会擦出怎样的火花?本文将就此展开深入探讨。
一、智慧农业遇到的"成长烦恼"
近年来,国内设施农业规模快速扩张,日光温室、连栋温室如雨后春笋般拔地而起。据统计,2021年，全国设施种植面积达到4000万亩左右，其中设施蔬菜面积占80%以上，位居世界首位。与此同时,设施农业的科技含量也在不断提升。物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术正广泛应用于大棚环境监测与调控、作物生长状态感知、农事操作优化等环节。
图片来源：Soussi, A.; Zero, E.; Sacile, R.; Trinchero, D.; Fossa, M. Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture: A Review. Sensors 2024, 24, 2647. https://doi.org/10.3390/s24082647
以往,温室大棚环境参数主要依靠温湿度计等传感器采集。但随着栽培规模扩大,人工采集效率低下,难以满足精细化管理的需求。于是,基于无线传感网络的自动采集系统应运而生。通过布设大量无线节点,可实时采集棚内不同区域的温湿光照等参数,为环境调控提供数据支撑。不过,海量异构传感数据的融合分析也带来新的挑战。
此外,作物长势监测也由过去的"望、闻、问、切"等经验判断,逐步过渡到基于图像视频的客观感知。通过在棚内安装高清摄像头,可24小时不间断记录作物生长状况。一些先进系统还引入了多光谱、高光谱等成像技术,实现对作物病虫害、营养状况的无损检测。但海量影像数据的分析处理难度不小,传统的人工标注效率低下且主观性强。
二、AIGC为智慧农业插上腾飞的翅膀
面对智慧农业的诸多挑战,AIGC或许能提供一剂"良方"。作为人工智能领域的明星技术,AIGC通过大规模预训练模型,再结合少量任务相关数据微调,即可生成与任务高度匹配的文本、图像、语音等多模态内容。相比传统的监督学习范式,AIGC可显著降低人工标注成本,加速AI模型的开发与迭代。
图片来源：DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3367715
以大棚环境智能感知为例,传统方法需要人工标注大量传感器异常数据用于模型训练,工作量巨大且难以穷尽所有异常模式。而AIGC可通过分析正常数据的内在规律,自动构建异常检测模型,一定程度上实现了"无师自通"。比如,某团队利用自监督学习技术,在未标注数据上训练了一个Transformer编码器,将多源异构传感数据统一映射到公共嵌入空间。当新的传感数据到来时,编码器可快速判断其是否符合既有模式,及时发现和定位异常。该方法可将异常检测的准确率提升5~8个百分点。
在作物生长监测方面,过去需要农艺专家逐帧观察影像数据,费时费力。而借助强大的视觉大模型如DALL-E、Stable Diffusion等,我们可将专家的先验知识汇聚成海量虚拟影像,再用于指导AI系统学习。比如,某研究院开发了一个农作物虚拟生长引擎,可根据品种、生育阶段、栽培条件等要素,自动生成逼真的虚拟植株图像。专家只需审核筛选合适的样本,即可快速获得用于训练图像分割、病虫害诊断等模型的大规模数据集。实验表明,采用AIGC生成的训练数据,可使诊断模型的召回率提升10%以上。
图片来源：OpenAI
在未来,AIGC有望彻底颠覆农业生产的方方面面。对内,农场管理人员可利用AIGC技术,精准掌控作物生长全流程,优化种植决策。对外,普通消费者也可借助AIGC平台,根据个人喜好定制专属蔬果,实现产销一体化。可以预见,AIGC必将推动农业从传统的"靠天吃饭",走向数字化、智能化、个性化的崭新时代。
三、一场想象力的盛宴:AIGC农场巡礼
下面,就让我们走进AIGC赋能的未来农场,体验一场想象力的盛宴吧。
清晨,智能机器人在田间往返穿梭,红外线传感器捕捉着作物的一举一动。它们利用强化学习技术训练的路径规划算法,能自动规避障碍,高效完成农事操作。
温室大棚内,五彩斑斓的"生长曲线"跃然屏幕。那是作物生长预测模型的实时输出,宛如一幅幅精美的抽象画。遇到曲线异常,系统会自动报警,并根据知识图谱推理异常原因,提出纠偏建议。
而在空中,一架农业无人机正在巡视苗圃。它搭载了一个小型扩散模型,可根据地面回传的低分辨率图像,自动生成高清语义分割图,为后续的苗木管理提供决策支持。
四、AIGC农业应用中的机遇与挑战
AIGC技术为智慧农业插上腾飞的翅膀,其应用前景令人无限遐想。但我们也要看到,AIGC在农业领域尚处于起步阶段,还面临诸多挑战。
首先,农业场景复杂多变,户外环境光照、遮挡等因素影响大,给图像质量和识别精度带来较大挑战。需要在算法稳定性、鲁棒性等方面下功夫。
其次,AIGC生成的内容难免存在偏差和错误。在农业应用中,这种偏差可能带来较大风险,如过度施肥、用药等。需要人机协同配合,加强生成内容的可解释性,定期开展审核校验。
再次,农业知识的获取成本高,如何将专家经验与数据驱动的AIGC模型有机融合,也是一大难题。需要发展人机混合智能,用好用活农技专家这一宝贵财富。
最后,AIGC的落地还面临数据共享、知识产权等诸多挑战。需要打造一套促进模型与数据有序流动的机制,在保护隐私和商业机密的同时,最大化发挥AIGC的威力。
五、总结
AIGC正在掀起人工智能发展的新浪潮,代表着下一代生成式AI的重大突破。将AIGC引入智慧农业,有望显著提升传统农业的信息化、自动化、智能化水平,破解农业生产中的诸多难题。未来,AIGC或许能彻底重塑农业生产、流通、消费的方方面面,让千家万户的"菜篮子"拥有专属标签。让我们携手并进,共同开创AIGC农业的崭新时代,用智慧点亮农业未来!
总结
## AIGC技术助力智慧农业跃上新高点**引言**： 近年来，人工智能生成内容(AIGC)技术的快速兴起不仅在语言处理和自然图像合成等领域引发瞩目，也开始深入改变传统农业行业，成为推动智慧农业发展的强大力量。AIGC通过赋能智慧农业，提高了作物管理效率和农作物生产品质，展示了其无穷的潜力和广泛前景。
### 一、智慧农业的快速成长与面临的瓶颈
随着我国设施农业的飞速发展，规模化温室、大棚普及迅速。智慧农业的核心理念通过应用物联网、大数据和AI等新兴技术来提高环境控制和作物管理的精确性，使得农业现代化取得显著进展。然而，这种转变中也面临了不少技术和管理方面的挑战。环境监测中的传感数据处理，以及基于视频的作物监测技术的实际应用仍需优化和改善，大规模异构传感数据与影像数据分析能力不足制约了管理的精确化和效率化。
### 二、AIGC技术点亮智慧农业的转型之路
面对诸多技术障碍，AIGC以强大的数据分析处理能力展现了在农业领域的应用潜力。从基于AI算法的异常环境感知、自适应管理建议的自动生成，到辅助植物病虫害防治决策的图像处理等方面，AIGC不仅能够有效降低人工成本、加快数据处理和决策过程，而且提升了整个管理链条的精度。通过将先验知识融入到深度模型中的大规模数据自动标记和生产方式预测等技术革新，农业迎来了新的发展纪元。
### 三、AIGC应用愿景下的农业生态构建
想象未来的智慧农业生态系统：温室中的传感系统配合无人设备监测生长环境的实时参数；农田间的机器人在智慧指令的驱动下实现精准的种、灌、护管理；智能化的数据处理系统不仅能够预报未来种植变化、做出迅速干预措施，而且使产销环节的数据共融更为便利；定制化需求亦能让每一位消费者的蔬果专属于他，打破农业领域的标准化。这是一场关乎传统到现代化再到智慧农业跨代进步的深远革命。
### 四、机遇与挑战的辩证共生
在认识到AIGC赋能农业的无穷机会同时，必须冷静对待现实中的多种挑战：自然环境波动引发的感知精确度和适应性问题，人工智能化应用的模型泛化和健壮性问题，高价值的农作专业知识和机器学习相结合所形成的人力+算法优势的运用难度问题，及与数据管理密切相关的权利和保护法规框架的确立和持续创新问题等，都为农业的未来留下了宝贵的拓展和创新空间。
### 五、总结展望
作为科技赋能的强音，AIGC不仅为农业智慧化管理注入澎湃活力，还为现代化和数字化转型开创了重要平台。携手社会各界力量和科技成果的创新积淀，不断提高模型的稳健性与农业生产、营销的融合，可以预期在不远的未来，基于AI和数据的新生态农业、农业创新商业范式将迎来更广的发展路径和空间，不断突破想象力的局限，为实现乡村振兴战略宏伟目标不断加持智能因子、提高效率和产值水平，绘制美丽农村的智能化明天！