AI大模型+農業等于什么？

圖源：Pixabay

6月26日，一畝田集團發布了國內首款基于大模型技術的農業AI對話機器人——“小田”。

微新創想獲悉，“小田”融合了一畝田平臺所覆蓋全國2800多個縣的農產品流通大數據，以及多個農業細分領域的專業知識，覆蓋新品種新技術、農業技術、供需行情、產銷智能匹配等多個模塊，針對不同用戶群體，涉及從生產、流通、采購等全鏈條多個場景，幫助農民解決種什么、怎么種、如何賣、高效買的問題。

一畝田CTO胡嵩舉了幾個例子，如“土豆出現爛根怎么辦”“河南夏邑縣的西瓜行情怎么樣？”“適合華南地區春秋播種的鮮食玉米新品種”“幫我找一個廣東荔枝的供應商”等，“小田”都能給出詳實、專業的回答。

在農業領域，這是一個很關鍵的技術。

自ChatGPT發布以來，認知大模型技術持續進化，人工智能掀起了全新的熱潮，國內大模型產品持續推出。作為目前領先的數字技術創新方向，AI正掀起第四次工業革命的新浪潮。

一畝田是一家基于移動互聯網技術、深耕農產品產地、促進農產品流通效率的互聯網公司，成立于2011年，通過線上一畝田APP及線下豆牛代賣智慧服務網絡，累計服務農業從業者超5000萬，覆蓋全國2800多個縣的1.5萬種農產品品類，年帶動農產品交易額超3000億元。

“通用大模型技術的關鍵在于產業化應用，不然會成為無源之水、無本之木。只有與產業發展相結合，AI才有了靈魂，才能對社會發展產生根本的推動。”胡嵩說。

AI大模型+農業等于什么？

AI如何與產業相結合，關鍵在于對產業發展的持續洞察、對行業知識的海量積累及對從業用戶的深度理解。

農戶在種植過程中會遇到各種各樣的問題，比如在產前，品種決策難，他們要找到種什么、養什么能夠賺錢，確定了養什么、種什么品種，還要找到靠譜的農資和種苗供應商。產中會遇到農技咨詢難的問題，突發的病蟲害種養殖問題無法及時找到專家、得到指點。

更大的問題在產后——農產品銷售，農民處在信息相對比較弱勢的角色，他們并不清楚各地行情如何，渠道差異會決定農戶的種植今年是虧損還是盈利。

傳統解決方案難以系統解決這些難題，“各種垂直信息分散在不同地方，搜索門檻高且缺少專業度，而APP分類導航也略顯復雜，對農民來說不夠友好。“信息鴻溝依然是今天農民致富路上最大的障礙。” 胡嵩說。

基于鄉村產業發展的實際需求、平臺全品類農產品的行業知識圖譜及產銷大數據體系，結合AI大模型技術的科技趨勢，“小田”對話機器人適時推出。

小田：做農民身邊的農業百事通

ChatGPT 3.5版本發出后，一畝田內部開始籌備“小田”對話機器人這個項目。“看到了多人對話場景的可能性。”胡嵩說。今年年初，胡嵩和團隊開始尋找合作伙伴，算下來，“小田”整個研發周期在半年左右。

“小田”的解決方案是——結合產地提供品種建議、解決產中農技難、及時準確的提供農產品行業信息、找采購和供應商等。

農技方面，“小田”以更加精細的農業大模型、千萬級的農業問答語料及語義搜索增強，用戶能隨時隨地打開手機向“小田”提問，獲取專業的解決方案。

價格行情上，“小田”基于一畝田行情大數據體系，以“地域+品類”提供精準的各品類農產品行情查詢。新品種新技術領域，一畝田與中國熱帶農業科學院、廣東農科院蠶業與農產品加工研究所、仲愷農業工程學院、河北農業大學等眾多農業科研高校、院所合作，融合超350種新品種新技術，結合用戶產地情況，進行新品種的推薦。

針對從業者最關心的流通難題，“小田”一方面以供需走勢提供更加科學的產銷建議，同時可以結合用戶地域、品類、需求等建立精準畫像，進行更加智能的供需匹配。

胡嵩說，“小田”的服務場景覆蓋了農業從業者從產前、產中到產后的各個環節。他舉例，以一個河南西瓜種植戶為例，可以通過“小田”在產前了解不同西瓜品種的歷史價格趨勢，并選擇采購熱度更大的品種種植。產中，可以利用“小田”咨詢可能遇到的蟲害、枯萎、漚根等病癥，并找到解決方案。產后，生產者可以參考全國各大市場的西瓜行情大數據，選擇合適的市場，并精準尋找合適的銷售渠道。

對農業從業者來說，“小田”具有低門檻、專業化、實時性的特點。“任何一個新農人，只要會操作智能手機，就可以通過‘小田’，以AI打開更廣闊的產業空間。”胡嵩說，一個提問，可實時獲取各種權威、專業的內容，“以‘最強大腦’做農民身邊的農業百事通。”

用戶群體上，胡嵩說，第一波種子用戶是一畝田已有的用戶，但并不只限于一畝田平臺，其他平臺上的農戶也可以使用。費用上，目前該產品是完全免費使用，“先打開市場、積累用戶，做大。”

數字化正在加快農業的智能化。

《數字農業農村發展規劃（2019—2025年）》中指出，到2025年，數字技術與農業產業體系、生產體系、經營體系加快融合，農業生產經營數字化轉型取得明顯進展。

未來，“小田”將持續探索更多模態的互動方式，如圖片提問、語音問答、視頻問答等形式，讓用戶可以更多樣化的形式實現知識獲取。