近日，文本生成视频大模型Sora发布。大模型具备深度模拟真实物理世界的能力，通过理解物体在物理世界中的存在方式，能生成具有多个角色的复杂场景。自2022年ChatGPT问世以来，大模型引发社会各界关注。大模型，特别是大语言模型已成为人工智能领域科技发展的里程碑。简单来讲，大模型就是用大规模数据结合先进算法训练而成的参数量庞大的模型，能捕捉到大规模数据中的复杂模式和规律，从而实现对问题的理解，进而给出推理结论。
从应用领域来看，大模型可分为通用大模型和行业大模型两种。通用大模型是基于大规模、多领域的数据训练，应用于多个通用行业。而行业大模型是针对某个特定行业或领域需求。其中，农业大模型正是基于大规模农业数据，采用大模型相关技术构建服务于农业场景应用。
传统农作物育种，主要以经验育种的模式开展，多数以科研团队形式组织开展科研攻关。大大小小数以千计的农作物育种团队积累了海量数据，但存在数据格式不统一、信息化程度较低、基本无法完成有效融合和数据共享等问题。生物育种需要首先发现基因，分析哪些基因与品种的性状相关，而农业生物基因组含有几亿或几十亿碱基对，最终组装成几万个、十几万个基因。农业大模型则可以对农业海量基因数据进行分析和处理，利用算法来选择和匹配不同性状与基因之间的关系，在育种流程上实现科学管理、专业分工、流水化作业，助力“经验育种”向“精确育种”转变。
传统农业种植，主要靠天吃饭，受自然变化影响非常大，而农业大模型的应用可以对气候变化、土壤类型、水肥条件等数据进行采集、分析和决策，实现智慧化种植。
农业大模型可以助力农业生产应对气候变化的影响，通过对气候数据的采集和分析，进而可以生成气候预测模型，使农业生产者能及时采取措施，减轻不利天气事件造成的负面影响，降低农业风险。
农业大模型可以为农民提供准确可靠的数据信息，通过对土壤墒情、作物长势、灾情、虫情等关键信息的实时监测分析，有助于农民制定科学合理的农业生产计划，预测作物的最佳播种时间，根据作物品种和生长周期数据来提供施肥建议。
传统农业养殖，主要依靠人力，并对环境造成巨大压力，而农业大模型的应用可以对畜禽饲养环境、饲料消耗、生长速度、健康状况等数据进行采集、分析和决策，实现智慧养殖。
农业大模型可以助力智能化、实时化调控养殖环境，如温度、湿度、氨气浓度等，通过智能算法实现自动调温、调湿、调光以及通风系统管理，创造出适合畜禽生长的最佳环境，从而有助于降低疾病发生概率，减少能源消耗、资源浪费等。
农业大模型可以通过电子标签或生物识别技术，对每一只畜禽进行个体识别，根据动物的生长阶段、健康状况和营养需求，实现精准饲喂和健康管理，不仅有助于提高饲料的利用效率，还有助于早期识别并处理动物健康问题。
农业大模型可以通过链接智能监测平台、畜禽大数据平台，给出实时诊断，实现养殖全过程实时监控和及时预警。通过分析养殖全过程的记录数据，农业大模型有助于养殖全过程的优化。
（作者系中国农业大学信电学院副教授、博士生导师）