AI大模型+农业等于什么?

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6月26日,一亩田集团发布了国内首款基于大模型技术的农业AI对话机器人——“小田”。

创业邦获悉,“小田”融合了一亩田平台所覆盖全国2800多个县的农产品流通大数据,以及多个农业细分领域的专业知识,覆盖新品种新技术、农业技术、供需行情、产销智能匹配等多个模块,针对不同用户群体,涉及从生产、流通、采购等全链条多个场景,帮助农民解决种什么、怎么种、如何卖、高效买的问题。

一亩田CTO胡嵩举了几个例子,如“土豆出现烂根怎么办”“河南夏邑县的西瓜行情怎么样?”“适合华南地区春秋播种的鲜食玉米新品种”“帮我找一个广东荔枝的供应商”等,“小田”都能给出详实、专业的回答。

在农业领域,这是一个很关键的技术。

自ChatGPT发布以来,认知大模型技术持续进化,人工智能掀起了全新的热潮,国内大模型产品持续推出。作为目前领先的数字技术创新方向,AI正掀起第四次工业革命的新浪潮。

一亩田是一家基于移动互联网技术、深耕农产品产地、促进农产品流通效率的互联网公司,成立于2011年,通过线上一亩田APP及线下豆牛代卖智慧服务网络,累计服务农业从业者超5000万,覆盖全国2800多个县的1.5万种农产品品类,年带动农产品交易额超3000亿元。

“通用大模型技术的关键在于产业化应用,不然会成为无源之水、无本之木。只有与产业发展相结合,AI才有了灵魂,才能对社会发展产生根本的推动。”胡嵩说。

AI大模型+农业等于什么?

AI如何与产业相结合,关键在于对产业发展的持续洞察、对行业知识的海量积累及对从业用户的深度理解。

农户在种植过程中会遇到各种各样的问题,比如在产前,品种决策难,他们要找到种什么、养什么能够赚钱,确定了养什么、种什么品种,还要找到靠谱的农资和种苗供应商。产中会遇到农技咨询难的问题,突发的病虫害种养殖问题无法及时找到专家、得到指点。

更大的问题在产后——农产品销售,农民处在信息相对比较弱势的角色,他们并不清楚各地行情如何,渠道差异会决定农户的种植今年是亏损还是盈利。

传统解决方案难以系统解决这些难题,“各种垂直信息分散在不同地方,搜索门槛高且缺少专业度,而APP分类导航也略显复杂,对农民来说不够友好。“信息鸿沟依然是今天农民致富路上最大的障碍。” 胡嵩说。

基于乡村产业发展的实际需求、平台全品类农产品的行业知识图谱及产销大数据体系,结合AI大模型技术的科技趋势,“小田”对话机器人适时推出。

小田:做农民身边的农业百事通

ChatGPT 3.5版本发出后,一亩田内部开始筹备“小田”对话机器人这个项目。“看到了多人对话场景的可能性。”胡嵩说。今年年初,胡嵩和团队开始寻找合作伙伴,算下来,“小田”整个研发周期在半年左右。

“小田”的解决方案是——结合产地提供品种建议、解决产中农技难、及时准确的提供农产品行业信息、找采购和供应商等。

农技方面,“小田”以更加精细的农业大模型、千万级的农业问答语料及语义搜索增强,用户能随时随地打开手机向“小田”提问,获取专业的解决方案。

价格行情上,“小田”基于一亩田行情大数据体系,以“地域+品类”提供精准的各品类农产品行情查询。新品种新技术领域,一亩田与中国热带农业科学院、广东农科院蚕业与农产品加工研究所、仲恺农业工程学院、河北农业大学等众多农业科研高校、院所合作,融合超350种新品种新技术,结合用户产地情况,进行新品种的推荐。

针对从业者最关心的流通难题,“小田”一方面以供需走势提供更加科学的产销建议,同时可以结合用户地域、品类、需求等建立精准画像,进行更加智能的供需匹配。

胡嵩说,“小田”的服务场景覆盖了农业从业者从产前、产中到产后的各个环节。他举例,以一个河南西瓜种植户为例,可以通过“小田”在产前了解不同西瓜品种的历史价格趋势,并选择采购热度更大的品种种植。产中,可以利用“小田”咨询可能遇到的虫害、枯萎、沤根等病症,并找到解决方案。产后,生产者可以参考全国各大市场的西瓜行情大数据,选择合适的市场,并精准寻找合适的销售渠道。

对农业从业者来说,“小田”具有低门槛、专业化、实时性的特点。“任何一个新农人,只要会操作智能手机,就可以通过‘小田’,以AI打开更广阔的产业空间。”胡嵩说,一个提问,可实时获取各种权威、专业的内容,“以‘最强大脑’做农民身边的农业百事通。”

用户群体上,胡嵩说,第一波种子用户是一亩田已有的用户,但并不只限于一亩田平台,其他平台上的农户也可以使用。费用上,目前该产品是完全免费使用,“先打开市场、积累用户,做大。”

数字化正在加快农业的智能化。

《数字农业农村发展规划(2019—2025年)》中指出,到2025年,数字技术与农业产业体系、生产体系、经营体系加快融合,农业生产经营数字化转型取得明显进展。

未来,“小田”将持续探索更多模态的互动方式,如图片提问、语音问答、视频问答等形式,让用户可以更多样化的形式实现知识获取。

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