GPT技术驱动的农业发展范式研究与展望

当前,机器学习、自然语言理解等人工智能技术持续演进,Transformer模型架构、基于人工反馈的强化学习等关键技术取得重要突破。GPT(Generative Pre-trained Transformer)技术驱动的生成式人工智能大语言模型开发取得显著进展,创新生态有寒武纪大爆发的趋势,正在加快通用人工智能时代的到来。GPT技术与农业农村深入渗透融合,将引发农业农村领域智能化变革,对农业农村产生广泛而深远的影响。农业人工智能多模态大模型将成为农业领域科技创新的热点。本研究分析了人工智能技术在智能育种、作物和土壤智能监测预警、病虫草害智能识别预警、农业机器人、智能专家系统等领域的应用,提出了构建大规模农业标注语料库、研建农业多模态大模型、开发多模态大模型智能交互终端、部署农业大模型场景应用等农业GPT技术开发路径,对GPT技术促进农业生产、经营、管理、服务、科研等领域的范式创新进行了分析和展望。

农业信息技术研究态势可视化分析

信息化的发展程度已经成为决定农业现代化水平的重要标志。新一代信息技术正在全球范围内引发新一轮科技革命,加快与现代农业深度融合。基于Web of Science核心合集数据库,采用专业数据分析工具DDA和VOSviewer引用分析功能,重点分析了国内外农业信息化领域近10年发展态势和技术热点。研究表明,全球和中国农业信息技术论文数量均呈现出整体增长态势,近3年加快增长;国际上影响力较强的机构主要有美国农业部农业研究院、荷兰瓦赫宁根大学、法国国家农业研究院等;技术方面,遥感技术和农业通信技术研究最多,遥感技术和信息化设备联系更为紧密;从新兴趋势看,人工智能趋势明显,分类算法、深度学习、卷积神经网络、随机树分类器等作为新兴技术热点应该引起重点关注。基于此,未来中国推动农业信息技术发展应着眼全球,借鉴国际经验,与高水平机构加强国际合作,引领农业信息科技创新。

新时期农业农村现代化统计监测与评价指标体系构建

农业农村现代化是随时代变化而变化的动态概念。首先从时间维度上梳理了中国农业农村现代化内涵的演变历程,然后结合当前时代背景分析了新时期中国农业农村现代化的内涵特征,主要包括设施化、园区化、数字化、融合化、绿色化、人本化等6个维度,基于各维度自身特征,构建了相对应的统计监测评价指标体系。最后,针对中国农业农村现代化统计监测评价工作的开展提出了相应的政策建议。