数字农业领域,GPT大模型的3个机会点

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现阶段大家都在摸索大模型在各行各业的应用,但还是有一些领域比较冷门,比如农业。这篇文章,作为这个领域的专家,作者带我们了解大模型在行业的应用,希望能对你有所帮助。

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。

想做农业GPT大模型的,可以找我,前提是有预算和时间节点。

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。

一、行业通用的机会点

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。

二、一产阶段的大模型的2个点

1. 一产阶段中的无人养猪

都是无人化操作,有大量数据采集和数据交互诉求。

数字农业领域,GPT大模型的3个机会点

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。

2. 一产阶段中的无人农场/无人农机

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。

数字农业领域,GPT大模型的3个机会点

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。

数字农业领域,GPT大模型的3个机会点

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。

三、二产阶段中的自动化生产线

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。

数字农业领域,GPT大模型的3个机会点

(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。

四、此外还有一个点

当然还有一个点,我没说的,那就是智慧育种。这个是保密内容。

五、总结

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。

专栏作家

清河落河清,公众号:农业数字化,人人都是产品经理专栏作家。一名熟悉农业的IT架构师,现从事企业架构工作,创建农业微信公众号、农业社群。

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