在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，天氣變化、病蟲(chóng)害侵襲以及市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)，始終是困擾生產(chǎn)者的重要難題。這些不確定性因素相互交織，使得農(nóng)業(yè)決策充滿挑戰(zhàn)。江蘇叁拾叁智慧農(nóng)業(yè)有限公司正以創(chuàng)新姿態(tài)，通過(guò)自主研發(fā)的農(nóng)業(yè)AI大模型，為農(nóng)業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性提供全新解決方案，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向科學(xué)化、精準(zhǔn)化方向邁進(jìn)。

該公司構(gòu)建農(nóng)業(yè)AI大模型的核心思路，是為農(nóng)業(yè)系統(tǒng)打造一個(gè)“數(shù)字孿生體”。這一孿生體并非簡(jiǎn)單的虛擬呈現(xiàn)，而是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、受機(jī)理模型約束，能夠精準(zhǔn)模擬真實(shí)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜計(jì)算模型。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，關(guān)鍵在于系統(tǒng)性拆解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性。

團(tuán)隊(duì)對(duì)影響農(nóng)作物生長(zhǎng)或養(yǎng)殖對(duì)象發(fā)育的數(shù)百個(gè)關(guān)鍵變量進(jìn)行全面梳理，涵蓋氣候條件、土壤特性、水肥投入以及生物自身的遺傳與生理狀態(tài)等多個(gè)維度，并構(gòu)建起變量間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。以水稻生長(zhǎng)模型為例，它不僅包含溫度、光照對(duì)光合作用影響的計(jì)算公式，還嵌入了不同氮素水平下葉片生長(zhǎng)與分蘗動(dòng)態(tài)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停踔量紤]到田間小氣候因植被冠層變化產(chǎn)生的反饋效應(yīng)。通過(guò)持續(xù)接入衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)和傳感器網(wǎng)絡(luò)回傳的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，該數(shù)字孿生體能夠不斷校準(zhǔn)自身狀態(tài)，使其與真實(shí)農(nóng)田或塘口的狀態(tài)高度吻合。借助這一模型，管理者可以在數(shù)字世界中進(jìn)行“假設(shè)分析”，提前預(yù)演不同決策場(chǎng)景下的結(jié)果，為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

該農(nóng)業(yè)AI大模型的核心價(jià)值，體現(xiàn)在其強(qiáng)大的決策支持能力上，形成從“狀態(tài)預(yù)測(cè)”到“問(wèn)題診斷”再到“優(yōu)化處方”的完整決策鏈條。在狀態(tài)預(yù)測(cè)環(huán)節(jié)，模型依托歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)信息，對(duì)作物生長(zhǎng)趨勢(shì)、病蟲(chóng)害發(fā)生概率以及養(yǎng)殖對(duì)象的規(guī)格和產(chǎn)量進(jìn)行前瞻性估算。例如在設(shè)施番茄種植中，模型通過(guò)分析植株形態(tài)圖像數(shù)據(jù)和累積的光溫?cái)?shù)據(jù)，能夠預(yù)測(cè)未來(lái)兩周內(nèi)各果穗的成熟時(shí)間與產(chǎn)量分布，為采收和銷售計(jì)劃的制定提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。

當(dāng)預(yù)測(cè)或監(jiān)測(cè)到異常情況時(shí)，模型進(jìn)入診斷階段。其獨(dú)特的因果推理能力是關(guān)鍵所在。面對(duì)一片葉色異常的水稻，模型不會(huì)僅給出模糊的結(jié)論，而是綜合土壤養(yǎng)分檢測(cè)數(shù)據(jù)、根系圖像分析、近期施肥記錄和灌溉情況等多方面信息，推算出最可能的成因組合，并量化各成因的概率。這種精準(zhǔn)的診斷為后續(xù)措施的制定提供了可靠依據(jù)。

最終，模型會(huì)輸出高度定制化的“智能處方”。這些處方可能是針對(duì)不同田塊網(wǎng)格的變量施肥地圖，精確到每一行的用肥量；也可能是養(yǎng)殖池塘未來(lái)一周的動(dòng)態(tài)投飼計(jì)劃，具體到每天不同時(shí)段的投喂速率和時(shí)長(zhǎng)；還可能是溫室未來(lái)24小時(shí)的環(huán)境參數(shù)調(diào)控曲線，明確風(fēng)機(jī)、濕簾、補(bǔ)光燈的啟閉邏輯。這些處方不僅以最優(yōu)農(nóng)藝目標(biāo)為導(dǎo)向，還綜合考慮設(shè)備能力、能源成本和勞動(dòng)力約束等現(xiàn)實(shí)因素，將“理想方案”轉(zhuǎn)化為“可行方案”。

江蘇叁拾叁智慧農(nóng)業(yè)有限公司的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于，其農(nóng)業(yè)AI大模型與自主研發(fā)的智能裝備及服務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了深度協(xié)同。模型輸出的“智能處方”能夠無(wú)縫對(duì)接執(zhí)行終端。在江蘇沿海集團(tuán)的規(guī)模化農(nóng)場(chǎng)，模型生成的灌溉指令直接控制“大禹系列”智能閘門，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)畝農(nóng)田的自動(dòng)按需供水；在新疆的集約化養(yǎng)殖基地，“諾亞系列”投飼機(jī)器人依據(jù)模型計(jì)算的投飼曲線，進(jìn)行精準(zhǔn)、均勻的餌料投放。這種“所思即所得”的閉環(huán)模式，確保決策意圖能夠高效轉(zhuǎn)化為實(shí)際生產(chǎn)力，顯著提升了管理的時(shí)效性和一致性。

與此同時(shí)，模型的能力通過(guò)輕量化應(yīng)用得以廣泛傳播。“新農(nóng)人小能手”小程序和“綜合農(nóng)事服務(wù)專家”等平臺(tái)，讓農(nóng)業(yè)從業(yè)者能夠通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)，調(diào)用后臺(tái)大模型的診斷與推薦功能，獲得個(gè)性化指導(dǎo)。在縣域農(nóng)事服務(wù)平臺(tái)，大模型則發(fā)揮智能調(diào)度中心的作用，分析區(qū)域需求，優(yōu)化配置農(nóng)機(jī)、農(nóng)資等社會(huì)化服務(wù)資源，使前沿AI技術(shù)以低門檻服務(wù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)末梢。

該農(nóng)業(yè)AI大模型還具備持續(xù)進(jìn)化的能力。它在賦能產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的過(guò)程中，不斷從實(shí)踐中學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化。每次基于模型的決策執(zhí)行后，其效果都會(huì)被追蹤評(píng)估。實(shí)際作物的生長(zhǎng)響應(yīng)、真實(shí)的產(chǎn)量與品質(zhì)數(shù)據(jù)以及養(yǎng)殖對(duì)象的變化情況，會(huì)與模型的初始預(yù)測(cè)進(jìn)行對(duì)比。產(chǎn)生的差異數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)脫敏和安全處理后，用于修正和優(yōu)化模型內(nèi)部的參數(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，當(dāng)模型在新區(qū)域推廣時(shí)，初期可能因數(shù)據(jù)不足存在偏差，但隨著當(dāng)?shù)厣a(chǎn)數(shù)據(jù)的積累，模型會(huì)迅速“本地化”，更好地適應(yīng)當(dāng)?shù)氐钠贩N特性、土壤條件和氣候模式。這種“實(shí)踐-學(xué)習(xí)-優(yōu)化”的循環(huán)機(jī)制，使模型成為一個(gè)能夠伴隨農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程不斷成長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)智慧系統(tǒng)。