|内容简介

本白皮书聚焦人工智能大模型技术在农业领域的创新应用与未来趋势。首先，报告剖析了农业数字化转型的背景，指出传统农业面临的数据孤岛、环境复杂及决策依赖经验等痛点，阐明了引入大模型技术的战略价值。其次，系统梳理了相关大模型的技术架构与演进路径，涵盖多模态农业数据融合、领域知识图谱构建、模型预训练与微调等核心技术，揭示了其从通用向垂直领域深化的逻辑。 在应用层面，报告详细展示了该技术在智能育种、病虫害精准防控、农事智能决策、农业装备协同及供应链优化等典型场景的落地案例，凸显其在降本增效与保障粮食安全方面的显著成效。同时，客观分析了当前面临的数据质量参差、算力成本高企、复合人才短缺及模型泛化能力不足等现实挑战。 最后，报告对未来发展进行前瞻，提出构建开源开放的农业AI生态、完善标准规范、加强产学研协同创新等战略建议，旨在为政策制定者、科研人员及涉农企业提供决策参考，全面赋能智慧农业的高质量发展。