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5月30日，在參加2023中國國際大數據產業博覽會（以下簡稱：數博會）之后，惠農網創始人兼CEO申斌接受《證券日報》記者的獨家專訪，闡述了傳統農業產業如何搭上人工智能這一高速發展的時代快車。
申斌表示，農業與人工智能技術的結合，能解決當前廣大農民和較少農技專家之間的矛盾，能解決多樣性、高發性的種養殖難題與解答能力不足之間的矛盾。要做成農業人工智能大模型，首先要建立農業大平臺，更要整合農業領域頭腦資源，其關鍵路徑在于擁有符合我國基本農情的基礎大數據。
人工智能為解題帶來新思路
作為最古老、最傳統的行業，農業的“人工智能時刻”備受期待。申斌介紹了當下農業領域人工智能技術的相關進展，“人工智能在數字經濟和實體經濟中的應用場景非常廣泛，尤其在農業領域中可以發揮出重要的作用。在產業建設前，通過人工智能提供客觀的可行性方案，可避免資源浪費；農業生產中，能預測作物病蟲害的發生幾率，降低風險；農產品投入市場時，可做好智能化管理優化庫存、和產銷對接。這些都是人工智能在農業中的應用，能切實幫助農民增收，是智慧農業的未來之路。”
申斌也深入分析當前人工智能技術在農業應用中可解決的重要矛盾，“當前農業領域中比較突出的矛盾，是農民渴求解決多樣化種養難題和農技專家資源稀缺之間的矛盾。現有的做法，是把全國數千個農技專家整合到一個平臺上進行問答，農民可以搜索已有問題的答案，幫助解決種養殖領域的問題，也有專家直播方式，可以即時回答農戶問題，實現不到地頭就能了解情況和指導幫扶。”
在踐行上述模式的過程中，申斌也發現了若干問題，“惠農網是踐行上述模式的先行者之一，這一模式雖能整合資源，實現問答，取得了階段性效益，但是仍然不能完全解決廣大農民的訴求。全國農業人口所占比重較大，農技專家數量較少。許多農技專家分散在高等院校、科研院所、上市公司、行業協會等等。要做到各個行業全面覆蓋，迅速回復農民提問，現場指導操作，必須擁有國產化、智能化、智慧化的人工智能大模型。如果將人工智能大模型訓練成為各個特定種養殖領域的智能農技專家，就能解決上述矛盾，實時為廣大農民朋友提供實時咨詢服務。”
做大模型要有大數據為基礎
要建立農業人工智能大模型，首要解決大模型所需的大數據樣本，這是申斌一貫的主張。申斌表示，“農業作為面積最廣、從業最多、歷時最久的產業，本身積累了海量數據（603138），是訓練農業人工智能大模型的營養來源和豐富寶庫。但是當前的農業海量數據尚存許多問題，主要表現為數據格式不統一、數據表達不規范、數據割裂和數據孤島等。要將農業產生的海量數據轉變為人工智能大模型能夠使用的大數據，還需要注重數據生產的時間連續性、空間覆蓋性、高頻發生性、數據標準化。”
申斌介紹了惠農網在這一領域的進展，“目前，我們在數據標準化領域做了一些有益的嘗試和探索。現在，惠農大數據中心擁有標準化農產品及農業投入品數據12億多條，每日穩定更新的農業電商標準化數據可達20多萬條，已經具備了和人工智能大模型結合的基礎數據條件。”
饒是有如此之多的挑戰在農業人工智能的發展道路上，申斌仍然保持樂觀態度，“將來中國的農業人工智能大模型，將是數據、算法和算力的有效結合，是基于我國基本農情的大模型，在長期穩定的使用中為廣大農民朋友帶來切實的經濟效益。屆時，每一塊農田、每一處魚塘、每一個果園都會得到農業人工智能大模型的呵護，希望有更多的有識之士與惠農網一道為這個愿景添磚加瓦。”
