趋势已来!数字农业领域,GPT大模型的3个机会点
智慧农业
  
2023-06-30 16:03:05
[ 导读 ] 数字农业领域,GPT大模型的3个机会点。

过去一段时间里,GPT大模型无疑是科技领域最火热的话题,另外一个可能是格力电器。

在各大厂商不断发布GPT之际,总有人问我,农业里面有没有大模型的机会点,我往往会先反问他们觉得的农业里面哪些环节会大量产生数据、不间断持续产生数据。没有足够多的数据投喂,大模型也就是小模型,农业领域的大模型只能是其他行业的盗版

对于这个数据产生阶段的回答,也比较五花八门,大体是一产、二产和三产都有。

现在GPT的话题逐渐降低,我们也来聊聊农业领域具体存在场景点。

01

行业通用的机会点

像各行各业通用的机会点,比如语音机器人,很多行业都可以使用。

02

一产阶段的大模型的2个点

01、一产阶段中的无人养猪

都是无人化操作,有大量数据采集和数据交互诉求。

从目前的行业趋势来看猪产业是不断持续扩张的,每年的出栏和存栏数据都在持续提升。

从数据采集来看猪是所有养殖业里面,数据采集最多最广最标准化的。从视频监控、耳标、体温体况等,可以提供一系列生猪生长全生命周期数据,尤其是母猪。

从数据应用来看养猪自动化特种设备就是天然的大模型的数据应用终端。养猪户的手机和智能APP就是连接点。

从参与厂商来看很多养猪大企业相关的无人养猪科技公司,都在布局AI人工智能,基本上背后也是BAT等几大大厂,是行业经验和AI经验的跨境有效融合。

因此就看无人养猪大模型,哪家先出、先跑通商业化,后续就是无尽的价值点。

02、一产阶段中的无人农场/无人农机

养殖产业规模大,经济效益好,会先出大模型。种植产业规模大、但单品不够聚焦,没办法静下心来打磨一个单品。

目前种植业的很多单品是水稻、玉米、西红柿。

在无人农场里,我们经常使用到的大型农机和无人机,也是会有很多数据,就是目前的自动化水平稍微有点欠缺,基本上都是事先预定好行动路线。

现在随着双目和多目摄像头识别能力的提升网络通信的便捷,有几家头部企业已经能够通过边缘计算实现场地端的实时控制,这里就会有大模型的用武之地。

需要说明的是遥感卫星虽然有很大的数据量但基本上都是单次使用、2G项目使用,真正商业化程度较低,因此没有大模型的价值点。目前遥感卫星的实时渲染,系统反应也还偏慢、加载耗时。只有在基于卫星遥感数据生成报告层面有较大的优势。

03

二产阶段中的自动化生产线

二产过程中的自动化生产线,我一直以为是最接近工业的,因此这里面有大模型的机会点,主要是用在智能制造中。

具体分场景有三个:

(1)农产品智能加工分拣需要不断去识别农产品品级。目前包括水果、牛肉、茶叶等的分级已经趋向成熟。唯一需要加强的就是一条生产线能够适配多个单品。

(2)屠宰加工自动化目前生猪和牛羊等,都有不同程度上的实现。需要加强的是能够把屠宰加工与分级分拣、包装物流全部串起来。

(3)农机农资生产自动化目前农机农资生产过程中会使用到一些Ai小应用,但是还不多,还需要在生产制造过程中不断采集数据、优化模型、反哺业务。

具体而言就是以生产自动化(智能制造)为契机,将产供销串起来,有Ai预测销量、Ai排产、价格预测、供给预测等。

04

总结

总结而言,农业领域的大模型,未来会从这几个机会点中优先出来。其中有些是行业通用的大模型,有些是农业行业特有的大模型。再则,无论怎么将大模型应用在数字农业中,都首先需要有足够体量的数据(存量数据用于训练模型),还要有自动化的业务运行(增量数据用于优化模型)

大模型场景在农业的其他应用场景,大家可以往无人化、自动化、大数据量、高通量这些纬度思考。

内容来源:农业数字化         作者:钱晓栋

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