编者按：

　　为进一步加强思想政治理论宣传的亲和力和实效性，创新激活大思政、大宣传潜能和效应，中国农业大学、光明网联合推出“思政开放麦·时事热点微评”专栏文章，激发“强国先强农、农大作先锋”奋进力量，铸就强农报国思政引领力。

　　“关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的。”在人工智能（AI）快速发展的时代背景下，中国农业大学农业大模型研究实验室自主研发了我国农业领域的第一个垂类大模型——“神农大模型”，不仅包含农业知识问答、农业文本语义理解、文本摘要生成、农业生产决策推理等核心功能，更在支持图像、声音、视频、文件等多模态交互、智能化推理等方面取得了显著进展，并将其应用到农业育种、种植、养殖和遥感气象等多个农业场景，拓展了大模型的应用价值。

　　图为王耀君与“神农数字人”。

　　近年来，AI技术发展势头迅猛，2022年ChatGPT发布引爆又一波AI热潮。中国农业大学信息与电气工程学院副教授王耀君对AI变革与未来趋势有着浓厚兴趣和深入思考，他怀揣着农大人“解民生、治学问、育英才”的质朴愿望和追求，带领学生团队潜心从事AI算法研究，钻研农业大模型的研发，致力于将AI技术应用于各种农业场景。

　　大模型的最大限制就是算力，提高算力背后却非常“烧钱”，这对本就没有多少经费来源并且以学生为主的研究团队来说是最大的难题，如何创新方法让算力提高效率？如何让算力更省钱？这是研究团队每次开会都会讨论并想方设法解决的难题，他们通过算法和模型框架的创新，采用了MOE架构结合模型压缩和模型剪枝算法，在保障性能的同时显著降低了领域垂直大模型训练和推理的算力成本。

　　图为中国农业大学“神农大模型2.0”发布现场。

　　图为“神农大模型”4个专门化的农业专业大模型。

　　2023年12月，“神农大模型1.0”成功发布……

　　2024年7月，“神农大模型2.0”成功发布……

　　尤其是“神农大模型2.0”在多个方面实现了显著创新，它集知识图谱、向量数据库、检索增强生成等先进技术于一体，并在多模态编码器、多模态投影等方面进行了独到探索，可以广泛适用于农业的实际场景。

　　研究团队以“神农大模型 2.0”多模态大模型为底座，开发了4个专门化的农业细分领域大模型：

　　“神农・固芯”育种大模型：结合多源高维数据推理分析，优化育种流程，减少盲目性与随机性，为种子筛选与适应性评估提供科学依据，保障粮食安全。

　　“神农・筑基”种植大模型：涵盖水肥管控、病虫害识别、作物生长建模等功能，结合物联网技术，实现种植环境的智能化监测与精准调控，提升农业种植效率。

　　“神农・强牧”养殖大模型：提供养殖环境监测、疫病干预及合理喂养方案，推动养殖业向智能化、科学化转型。

　　“神农・问穹”遥感气象大模型：专注于气象与遥感监测，通过精准预警减少自然灾害损失，保障农业生产安全。

　　图为“神农大模型”在北京怀柔智慧农业科技小院应用场景。

　　“科研工作者要把论文写在大地上，把实践中形成的真知变成论文，当党和人民需要的真博士、真专家。”神农大模型作为农业领域的垂类大模型，始终立足于农业发展实践，将大模型的应用与农业场景紧密结合。王耀君不仅是“神农大模型”的首席科学家，还是北京怀柔智慧农业科技小院的负责人，在研发过程中一直将大模型应用与农业生产实际相结合，并在北京怀柔的农业场景中进行落地试验。在雁栖镇范各庄村的顶秀农场，“神农·问穹”与“神农·筑基”相结合，实现了对大田作物的智能监测、长势分析、智能灌溉与大田种植防灾减灾预警等，真正实现了“空天地”的一体化。在雁栖镇交界河村的智慧蓝莓园，“神农·筑基”的应用实现了蓝莓生长环境的实时监测、生产优化、溯源管理、长势预测分析和智能控制等，用一部手机可以实现对蓝莓的智慧生产。在雁栖镇莲花池村的智慧蜂场，“神农·强牧”的应用可以实时监测蜂箱环境、观察蜂群动态，实现蜂场的智慧化管理。

　　近期，深度求索（Deep Seek）在大模型领域的卓越表现得到广泛关注，中国农业大学的农业大模型研究实验室同样在探索通过算法优化及模型创新来降低农业大模型的研发成本和使用成本的有效途径。团队已开辟出一条将大模型应用于农业实践的新路径，让人工智能得以深入田间地头，为农民增收和乡村振兴提供坚实的科技支撑。

　　（刘格菁，中国农业大学马克思主义学院马克思主义理论专业博士生）