文章核心观点 - 中国农业大学自主研发的神农大模型是一个专为农业设计的垂类人工智能模型 它通过整合海量专业数据与创新算法 显著降低了智慧农业的应用门槛 已在全国范围内服务超10万名农户 并在智慧种植 智慧育种 政策解读等多个场景实现落地应用 推动农业从“经验驱动”向“数据驱动”转型 [1][4][11] 模型研发与特点 - 模型定位为解决通用大模型在农业领域“水土不服”的问题 专为复杂多变的农业场景打造 旨在推动农业从“靠天吃饭”向“知天而作”转变 [2] - 研发团队耗时7个月系统性扫描超3000册馆藏图书 结合公开资料构建了涵盖2万册图书的专项数据库 并联合中国农科院等机构建立全流程质控体系以确保数据质量 [2][3] - 为让模型“接地气” 团队深入全国20多个省份收集土壤 灌溉 病虫害等全链条一手数据 与书本理论相互校验 [3] - 团队创新性采用MOE架构并结合模型压缩与剪枝算法 优化训练效率 在有限算力条件下显著降低了训练和推理成本 [3] - 模型持续迭代 从2023年12月的1.0版发展到2025年10月的3.0版 3.0版采用“轻量化+多智能体”架构 在将算力消耗降低一半的同时 推出了36个针对具体农事问题的智能体 [4] - 截至目前 神农大模型已构建覆盖90%农业学科 80%农业场景的专属知识体系 核心知识库包含1000万条农业知识图谱 2000万张标注图片及5000万条生产数据 数据总量达3PB [4] 应用场景与成效 - **智慧种植管理**：在辽宁沈阳的600亩玉米地试点中 模型充当“智慧管家” 通过传感器数据提供精准的病虫害防治与施肥提醒 帮助农户将每亩成本从约480元降至不到400元 [6][7] - **智慧育种**：在北京市怀柔区的生菜基地 模型的智慧育种智能体培育出“雁栖2号”新品种 该品种在产量 抗病性 口感和营养上均有提升 通过数据分析可将育种周期缩短至两三年 [8] - **政策解读服务**：模型的“政策通”智能体接入权威政策文件库 可根据农户定位快速检索并生成清单式政策解读 在黑龙江部分乡镇试用后有效减轻了基层工作负担 [9] - **病虫害识别**：通过“神农卫田”微信小程序 农户可拍照上传作物病害图片 系统能在几秒内诊断并给出物理 化学 生物三类防治方案 操作简便快捷 [9][10] 推广策略与用户接纳 - 为降低使用门槛 团队优先开发微信小程序（如“神农卫田”） 扫码即用无需安装 操作界面力求比常用社交软件更简单 信息输出遵循“三句话原则” [9][10] - 通过中国农业大学的“科技小院”模式 团队成员长期驻扎村镇 手把手培训农民使用 基于人际信任推动技术扩散 [10] - 小程序设有简洁的“好评”或“差评”反馈通道 用户评价被系统收集用于持续优化模型 [10] - 模型3.0版实现“小体积 高智能 低成本” 使农业AI更贴近普惠目标 有助于降低“新农人”的创业门槛和技术壁垒 [11]