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      數(shù)字農(nóng)業(yè)領域,GPT大模型的3個機會點

         日期:2023-06-30     來源:農(nóng)業(yè)數(shù)字化    瀏覽:450    
      核心提示:農(nóng)業(yè)里面有沒有大模型的機會點。現(xiàn)在隨著雙目和多目攝像頭識別能力的提升、網(wǎng)絡通信的便捷,有幾家頭部企業(yè)已經(jīng)能夠通過邊緣計算實現(xiàn)場地端的實時控制,這里就會有大模型的用武之地。二產(chǎn)過程中的自動化生產(chǎn)線,我一直以為是最接近工業(yè)的,因此這里面有大模型的機會點,主要是用在智能制造中。

      過去一段時間里,GPT大模型無疑是科技領域最火熱的話題,另外一個可能是格力電器。

      在各大廠商不斷發(fā)布GPT之際,總有人問我,農(nóng)業(yè)里面有沒有大模型的機會點,我往往會先反問他們覺得的農(nóng)業(yè)里面哪些環(huán)節(jié)會大量產(chǎn)生數(shù)據(jù)、不間斷持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。沒有足夠多的數(shù)據(jù)投喂,大模型也就是小模型,農(nóng)業(yè)領域的大模型只能是其他行業(yè)的盜版。

      對于這個數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段的回答,也比較五花八門,大體是一產(chǎn)、二產(chǎn)和三產(chǎn)都有。

      現(xiàn)在GPT的話題逐漸降低,我們也來聊聊農(nóng)業(yè)領域具體存在場景點。

      01 行業(yè)通用的機會點

      像各行各業(yè)通用的機會點,比如語音機器人,很多行業(yè)都可以使用。

      02 一產(chǎn)階段的大模型的2個點

      1、一產(chǎn)階段中的無人養(yǎng)豬

      都是無人化操作,有大量數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交互訴求。

      從目前的行業(yè)趨勢來看,豬產(chǎn)業(yè)是不斷持續(xù)擴張的,每年的出欄和存欄數(shù)據(jù)都在持續(xù)提升。

      從數(shù)據(jù)采集來看,豬是所有養(yǎng)殖業(yè)里面,數(shù)據(jù)采集最多最廣最標準化的。從視頻監(jiān)控、耳標、體溫體況等,可以提供一系列生豬生長全生命周期數(shù)據(jù),尤其是母豬。

      從數(shù)據(jù)應用來看,養(yǎng)豬自動化特種設備就是天然的大模型的數(shù)據(jù)應用終端。養(yǎng)豬戶的手機和智能APP就是連接點。

      從參與廠商來看,很多養(yǎng)豬大企業(yè)相關的無人養(yǎng)豬科技公司,都在布局AI人工智能,基本上背后也是BAT等幾大大廠,是行業(yè)經(jīng)驗和AI經(jīng)驗的跨境有效融合。

      因此就看無人養(yǎng)豬大模型,哪家先出、先跑通商業(yè)化,后續(xù)就是無盡的價值點。

      2、一產(chǎn)階段中的無人農(nóng)場/無人農(nóng)機

      數(shù)字農(nóng)業(yè)領域,GPT大模型的3個機會點

      養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)規(guī)模大,經(jīng)濟效益好,會先出大模型。種植產(chǎn)業(yè)規(guī)模大、但單品不夠聚焦,沒辦法靜下心來打磨一個單品。

      目前種植業(yè)的很多單品是水稻、玉米、西紅柿。

      在無人農(nóng)場里,我們經(jīng)常使用到的大型農(nóng)機和無人機,也是會有很多數(shù)據(jù),就是目前的自動化水平稍微有點欠缺,基本上都是事先預定好行動路線。

      現(xiàn)在隨著雙目和多目攝像頭識別能力的提升、網(wǎng)絡通信的便捷,有幾家頭部企業(yè)已經(jīng)能夠通過邊緣計算實現(xiàn)場地端的實時控制,這里就會有大模型的用武之地。

      需要說明的是遙感衛(wèi)星雖然有很大的數(shù)據(jù)量,但基本上都是單次使用、2G項目使用,真正商業(yè)化程度較低,因此沒有大模型的價值點。目前遙感衛(wèi)星的實時渲染,系統(tǒng)反應也還偏慢、加載耗時。只有在基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)生成報告層面有較大的優(yōu)勢。

      03 二產(chǎn)階段中的自動化生產(chǎn)線

      二產(chǎn)過程中的自動化生產(chǎn)線,我一直以為是最接近工業(yè)的,因此這里面有大模型的機會點,主要是用在智能制造中。

      具體分場景有三個:

      1)農(nóng)產(chǎn)品智能加工分揀。需要不斷去識別農(nóng)產(chǎn)品品級。目前包括水果、牛肉、茶葉等的分級已經(jīng)趨向成熟。唯一需要加強的就是一條生產(chǎn)線能夠適配多個單品。

      2)屠宰加工自動化。目前生豬和牛羊等,都有不同程度上的實現(xiàn)。需要加強的是能夠把屠宰加工與分級分揀、包裝物流全部串起來。

      3)農(nóng)機農(nóng)資生產(chǎn)自動化。目前農(nóng)機農(nóng)資生產(chǎn)過程中會使用到一些Ai小應用,但是還不多,還需要在生產(chǎn)制造過程中不斷采集數(shù)據(jù)、優(yōu)化模型、反哺業(yè)務。

      具體而言就是以生產(chǎn)自動化(智能制造)為契機,將產(chǎn)供銷串起來,有Ai預測銷量、Ai排產(chǎn)、價格預測、供給預測等。

      04 總結

      總結而言,農(nóng)業(yè)領域的大模型,未來會從這幾個機會點中優(yōu)先出來。其中有些是行業(yè)通用的大模型,有些是農(nóng)業(yè)行業(yè)特有的大模型。再則,無論怎么將大模型應用在數(shù)字農(nóng)業(yè)中,都首先需要有足夠體量的數(shù)據(jù)(存量數(shù)據(jù)用于訓練模型),還要有自動化的業(yè)務運行(增量數(shù)據(jù)用于優(yōu)化模型)。

      大模型場景在農(nóng)業(yè)的其他應用場景,大家可以往無人化、自動化、大數(shù)據(jù)量、高通量這些緯度思考。

      內容來源:農(nóng)業(yè)數(shù)字化         作者:錢曉棟

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