聚焦2025中国人工智能学会系列白皮书⸺农业大模型。尽管前景广阔,大语言模型在农业应用层面仍面临一系列挑战:从数据采集到数据治理,农业领域信息往往分散于各类传感器与部门系统,需要建立统一的标准与互操作机制;从模型训练到推理部署,大规模预训练模型在计算资源与能耗方面投入巨大,需要寻求“云—边—端”协同的轻量化解决路径;从技术赋能到用户接受,农户尤其是偏远地区的数字素养与基础设施建设尚不完善,需要构建持续有效的培训体系与服务网络;从政策支持到合规监管,农业数据隐私保护、知识产权与技术标准需要得到科学定义与完善。尤其是在乡村振兴与可持续发展战略的大背景下,基于大语言模型的农业智能化方案具备极高的现实意义,将进一步推动农业生产效率、资源利用效率与生态环境保护的协同提升。
聚焦2025中国人工智能学会系列白皮书⸺农业大模型。尽管前景广阔,大语言模型在农业应用层面仍面临一系列挑战:从数据采集到数据治理,农业领域信息往往分散于各类传感器与部门系统,需要建立统一的标准与互操作机制;从模型训练到推理部署,大规模预训练模型在计算资源与能耗方面投入巨大,需要寻求“云—边—端”协同的轻量化解决路径;从技术赋能到用户接受,农户尤其是偏远地区的数字素养与基础设施建设尚不完善,需要构建持续有效的培训体系与服务网络;从政策支持到合规监管,农业数据隐私保护、知识产权与技术标准需要得到科学定义与完善。尤其是在乡村振兴与可持续发展战略的大背景下,基于大语言模型的农业智能化方案具备极高的现实意义,将进一步推动农业生产效率、资源利用效率与生态环境保护的协同提升。
聚焦2025中国人工智能学会系列白皮书⸺农业大模型。尽管前景广阔,大语言模型在农业应用层面仍面临一系列挑战:从数据采集到数据治理,农业领域信息往往分散于各类传感器与部门系统,需要建立统一的标准与互操作机制;从模型训练到推理部署,大规模预训练模型在计算资源与能耗方面投入巨大,需要寻求“云—边—端”协同的轻量化解决路径;从技术赋能到用户接受,农户尤其是偏远地区的数字素养与基础设施建设尚不完善,需要构建持续有效的培训体系与服务网络;从政策支持到合规监管,农业数据隐私保护、知识产权与技术标准需要得到科学定义与完善。尤其是在乡村振兴与可持续发展战略的大背景下,基于大语言模型的农业智能化方案具备极高的现实意义,将进一步推动农业生产效率、资源利用效率与生态环境保护的协同提升。
覆盖 2026 年,全文共 192 页。
本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。
适合战略规划、产品经理、行业研究员等读者参考。
重点分析了人工智能、大模型、农业等议题。