过去一段时间里，GPT大模型无疑是科技领域最火热的话题，另外一个可能是格力电器。

在各大厂商不断发布GPT之际，总有人问我，农业里面有没有大模型的机会点，我往往会先反问他们觉得的农业里面哪些环节会大量产生数据、不间断持续产生数据。没有足够多的数据投喂，大模型也就是小模型，农业领域的大模型只能是其他行业的盗版。

对于这个数据产生阶段的回答，也比较五花八门，大体是一产、二产和三产都有。

现在GPT的话题逐渐降低，我们也来聊聊农业领域具体存在场景点。

像各行各业通用的机会点，比如语音机器人，很多行业都可以使用。

都是无人化操作，有大量数据采集和数据交互诉求。

从目前的行业趋势来看，猪产业是不断持续扩张的，每年的出栏和存栏数据都在持续提升。

从数据采集来看，猪是所有养殖业里面，数据采集最多最广最标准化的。从视频监控、耳标、体温体况等，可以提供一系列生猪生长全生命周期数据，尤其是母猪。

从数据应用来看，养猪自动化特种设备就是天然的大模型的数据应用终端。养猪户的手机和智能APP就是连接点。

从参与厂商来看，很多养猪大企业相关的无人养猪科技公司，都在布局AI人工智能，基本上背后也是BAT等几大大厂，是行业经验和AI经验的跨境有效融合。

因此就看无人养猪大模型，哪家先出、先跑通商业化，后续就是无尽的价值点。

养殖产业规模大，经济效益好，会先出大模型。种植产业规模大、但单品不够聚焦，没办法静下心来打磨一个单品。

目前种植业的很多单品是水稻、玉米、西红柿。

在无人农场里，我们经常使用到的大型农机和无人机，也是会有很多数据，就是目前的自动化水平稍微有点欠缺，基本上都是事先预定好行动路线。

现在随着双目和多目摄像头识别能力的提升、网络通信的便捷，有几家头部企业已经能够通过边缘计算实现场地端的实时控制，这里就会有大模型的用武之地。

需要说明的是遥感卫星虽然有很大的数据量，但基本上都是单次使用、2G项目使用，真正商业化程度较低，因此没有大模型的价值点。目前遥感卫星的实时渲染，系统反应也还偏慢、加载耗时。只有在基于卫星遥感数据生成报告层面有较大的优势。

二产过程中的自动化生产线，我一直以为是最接近工业的，因此这里面有大模型的机会点，主要是用在智能制造中。

具体分场景有三个：

（1）农产品智能加工分拣。需要不断去识别农产品品级。目前包括水果、牛肉、茶叶等的分级已经趋向成熟。唯一需要加强的就是一条生产线能够适配多个单品。

（2）屠宰加工自动化。目前生猪和牛羊等，都有不同程度上的实现。需要加强的是能够把屠宰加工与分级分拣、包装物流全部串起来。

（3）农机农资生产自动化。目前农机农资生产过程中会使用到一些Ai小应用，但是还不多，还需要在生产制造过程中不断采集数据、优化模型、反哺业务。

具体而言就是以生产自动化（智能制造）为契机，将产供销串起来，有Ai预测销量、Ai排产、价格预测、供给预测等。

总结而言，农业领域的大模型，未来会从这几个机会点中优先出来。其中有些是行业通用的大模型，有些是农业行业特有的大模型。再则，无论怎么将大模型应用在数字农业中，都首先需要有足够体量的数据（存量数据用于训练模型），还要有自动化的业务运行（增量数据用于优化模型）。

大模型场景在农业的其他应用场景，大家可以往无人化、自动化、大数据量、高通量这些纬度思考。

内容来源：农业数字化         作者：钱晓栋

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