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    數字農業領域,GPT大模型的3個機會點

       日期:2023-06-30     來源:農業數字化    瀏覽:111    
    核心提示:農業里面有沒有大模型的機會點?,F在隨著雙目和多目攝像頭識別能力的提升、網絡通信的便捷,有幾家頭部企業已經能夠通過邊緣計算實現場地端的實時控制,這里就會有大模型的用武之地。二產過程中的自動化生產線,我一直以為是最接近工業的,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。

    在各大廠商不斷發布GPT之際,總有人問我,農業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業里面哪些環節會大量產生數據、不間斷持續產生數據。沒有足夠多的數據投喂,大模型也就是小模型,農業領域的大模型只能是其他行業的盜版。

    對于這個數據產生階段的回答,也比較五花八門,大體是一產、二產和三產都有。

    現在GPT的話題逐漸降低,我們也來聊聊農業領域具體存在場景點。

    01 行業通用的機會點

    像各行各業通用的機會點,比如語音機器人,很多行業都可以使用。

    02 一產階段的大模型的2個點

    1、一產階段中的無人養豬

    都是無人化操作,有大量數據采集和數據交互訴求。

    從目前的行業趨勢來看,豬產業是不斷持續擴張的,每年的出欄和存欄數據都在持續提升。

    從數據采集來看,豬是所有養殖業里面,數據采集最多最廣最標準化的。從視頻監控、耳標、體溫體況等,可以提供一系列生豬生長全生命周期數據,尤其是母豬。

    從數據應用來看,養豬自動化特種設備就是天然的大模型的數據應用終端。養豬戶的手機和智能APP就是連接點。

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

    因此就看無人養豬大模型,哪家先出、先跑通商業化,后續就是無盡的價值點。

    2、一產階段中的無人農場/無人農機

    數字農業領域,GPT大模型的3個機會點

    養殖產業規模大,經濟效益好,會先出大模型。種植產業規模大、但單品不夠聚焦,沒辦法靜下心來打磨一個單品。

    目前種植業的很多單品是水稻、玉米、西紅柿。

    在無人農場里,我們經常使用到的大型農機和無人機,也是會有很多數據,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。

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

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

    03 二產階段中的自動化生產線

    二產過程中的自動化生產線,我一直以為是最接近工業的,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)農產品智能加工分揀。需要不斷去識別農產品品級。目前包括水果、牛肉、茶葉等的分級已經趨向成熟。唯一需要加強的就是一條生產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。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)農機農資生產自動化。目前農機農資生產過程中會使用到一些Ai小應用,但是還不多,還需要在生產制造過程中不斷采集數據、優化模型、反哺業務。

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

    04 總結

    總結而言,農業領域的大模型,未來會從這幾個機會點中優先出來。其中有些是行業通用的大模型,有些是農業行業特有的大模型。再則,無論怎么將大模型應用在數字農業中,都首先需要有足夠體量的數據(存量數據用于訓練模型),還要有自動化的業務運行(增量數據用于優化模型)。

    大模型場景在農業的其他應用場景,大家可以往無人化、自動化、大數據量、高通量這些緯度思考。

    內容來源:農業數字化         作者:錢曉棟

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