生成式人工智能如何助力农业生产

伴随着数字化与农业生产的进一步融合，精细化耕作越来越成为主流。不过，当前对于数字化生产的应用，更多是主动监测上面。而生成式人工智能的引入，则能够提供更多的预测性建议。

耕种优化：通过模型训练，将传感设备连接至生成式人工智能。令其根据温度、土壤湿度等环境因素，来自动调节的灌溉、施肥的时间与用量。更加精确的计算，能够有效提升作物产量，减少因不科学种植而导致的损失。

天气预测：生成式人工智能可以帮助农业生产者进行更加精准的天气预测，帮助其尽早采取应对措施，减少因极端天气现象带来的损失，保证最终的产量与质量。

病虫害预防：通过计算机视觉技术，强化人工智能对病虫害的识别能力，从而更好地帮助监测作物的生长情况，减少因病害所造成的损失。另外，这类预防性措施也能减少耕种过程中对农药的依赖程度，提升食品安全。

质量检测：通过对模型的训练，能够帮助人工智能提升对作物质量的检测能力，为生产者提供更有价值与时效性的销售建议，提升客户口碑。

自动化生产：生成式人工智能可以根据传感器收集到的数据，对协助农业生产的机器人下达更加精准的生产建议，进行路径优化，尽可能地减少成本。另外，根据对市场消费趋势的分析，还可以更加科学的调整耕种方案，提升收益。

科学育种：在对模型进行育种知识的相关训练后，可以利用生成式人工智能进行更加科学的育种方案调整，从而缩短实现目标的时间，提升育种效率。

虽然生成式人工智能在农业上的应用仍在起步阶段，但随着技术与制度的不断完善，其未来极有可能改变当前的农业生产格局。