广东
21世纪经济报道记者冉黎黎 佳木斯报道
9月4日，21世纪经济报道记者跟随活力中国调研行黑龙江主题采访活动来到了佳木斯国家农高区，在现场观看演示并了解了“佳家农”智慧农业平台的功能与使用方式。
资料显示，“佳家农”是佳木斯国家农高区与中国科学院计算技术研究所陈海华团队联合打造的国内首个普惠式AI+全产业链一站式智慧农服平台。该平台通过数据要素统筹农业补贴智慧核验、农资供应、全流程智慧种植、农机调度、产销对接、金融保险等环节并基于AI技术进行深层次的数据价值挖掘，构建覆盖“买-耕-种-管-收-卖-金融-保险-培训”九大环节的智慧服务体系，破解小农户“种不好、卖不掉、服务碎”等难题。
值得注意的是，佳木斯国家农高区管委会副主任、中国科学院计算技术研究所高级工程师陈海华对21世纪经济报道记者表示，团队在佳木斯从北到南自主建设了八块示范区，每个示范区均不安装任何传感器。之所以这样做，是为了验证一个核心命题——不依赖传感器，同样能够实现精准决策，决策准确率、成本降低幅度和产量提升幅度等指标，都经过自身验证后才推向农户使用。
陈海华解释，农户普遍不愿意在地里装传感器，原因有三：不会管理、影响田间作业、额外增加成本。这一问题正是制约智慧农业推广的重要瓶颈。
那么，不用传感器，靠什么精准决策？陈海华介绍，主要依托两大环节。第一是大数据采集与本地高质量数据集构建。团队将数据分为三类，一是国家公开的农业技术数据，包括遥感数据和气象数据等，这些是大尺度数据。二是团队收集了近20年佳木斯市的历史数据，涵盖病虫害发生情况、受灾情况、种植情况和产量情况等。这些历史数据对本地化的模型训练极为重要。三是用户交互数据，团队通过“佳家农”APP与用户实时交互，如拍照、填写调查问卷等，获取用户地块最精准且个性化的数据。以上三大类数据共同构建了本地高质量数据集。
第二是团队自研的“伏羲大脑”农业大模型与专业算法相融合。陈海华进一步指出，大模型的泛化能力虽强，但泛化必须以本地数据为根基，本地高质量数据集与大模型相结合，再辅以具体的专业算法，才能训练出真正适应本地农情的智能体。比如，团队据此训练出病虫害识别与预测模型。一旦病虫害发生，农户只需拍照上传，系统即可自动识别，拍照行为本身也构成用户交互数据，模型随着使用频次增加而持续优化，而病虫害预测模型则可以提前对田块级病虫害发生的概率进行预测并给出防治方案。
陈海华强调，给农户的决策不能“胡说”，必须经过实地检验，因此团队自建示范区，用实际数据验证预测准确性，形成完整流程。
目前，佳木斯市共有约3200万亩农田，今年“佳家农”平台已覆盖700多万亩。而去年这一数字仅为100多万亩，一年间实现了数倍增长。
陈海华总结，团队正是用“算法+算力+数据”的模式，替代了传统需要在地里安装传感器和小型气象站的做法。“如今，老百姓不需要在地里装任何一个传感器，就可以实现各种精准决策。”
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