【编者按】今天，人工智能已经成为触手可及的生产力，农业这一古老领域正经历“智慧觉醒”，中国农业大学也正在以“智”为犁，以“数”为壤，带领农业高等教育进行一场深刻的“数智创新”。田间地头，深度学习算法解码土壤与气象密码，具身机器人化身“新农人”精准作业；实验室里，AI加速基因编辑与育种突破，合成数据技术破解农业科研瓶颈；课堂内外，智能体辅助个性化教学，跨学科培养“AI+”的复合人才……

智耕未来，“AI”在农大。本专栏将为您解锁中国农大人工智能创新密码，见证这场静默却壮阔的人工智能变革。

3月28日，教育部在京召开国家教育数字化战略行动2025年部署会，国家智慧教育平台2.0智能版发布上线，平台发布了13个教育专有大模型，神农百晓大模型作为唯一的新农科大模型名列其中。

时空育种仓模拟杂交育种，病虫害捕手识别定级病虫害，智能试题一键生成考核试题……从育种到病虫害再到考试、问答，神农百晓大模型覆盖了农科学习的方方面面，致力于打造多元智能体，推动科教融合、产教融汇的农科领域教育垂直大模型。

模型一经发布，就吸引了用户的目光，上线仅1小时，就吸引了10万次点击，3万注册用户使用。

看到神农百晓如此受欢迎，信息与电气工程学院的王耀君仿佛看到了6年前的自己，“这一路走来，我们的梦想终于要实现了。”

缘起：独辟蹊径中诞生的垂直大模型

王耀君到现在也忘不了2023年5月，距离OpenAI发布ChatGPT-4刚过去两个月，中国的大模型正在不断涌现，但是农业领域还没有建树。信电学院院长张漫找到王耀君，提出希望他做一款农业大模型。两个人的想法不谋而合，神农大模型的横空出世进入了倒计时。

故事的起点，要追溯到2019年，那是一个AI技术尚处萌芽的年代，在信电学院大楼的办公室里，刚刚从研究所出站来到学校的王耀君正紧盯着电脑屏幕，眼中闪烁着对未来的憧憬与渴望。当时，OpenAI刚刚发布了GPT-2.0版本，王耀君敏锐地捕捉到了其中蕴含的巨大潜力。2021年，随着谷歌和微软等科技巨头开始大规模研发大模型技术，王耀君更加坚定了自己的信念。他带领团队，着手研发适合农业领域的大模型技术。

“技术的发展就是一个不断降低门槛的过程，可以不断降低使用难度。”王耀君常常将这句话挂在嘴边，这也成了他带领团队研发神农大模型的核心理念。从最初的梦想萌芽，到无数次的尝试与失败，再到最终的成功突破，神农大模型的诞生，凝聚了团队无数的心血与汗水。

从0到1总是意味着艰辛，整个夏天和秋天，王耀君带领团队扎进信电楼地下一层的房间，开始了一项枯燥却无比重要的工作——数据标注。

作为农业领域的大模型，必须拥有农业领域的专业知识，网上公开的农业数据、理论、书籍任何人都可以查阅，要想做到人无我有，团队必须掌握核心的数据库，王耀君把目光投向了学校图书馆。

作为中国现代农业高等教育的发源地，中国农业大学的图书馆拥有海量的农业类专业书籍。在7个月的时间里，团队师生扫描了3000多册图书，加上网上的公开资料，神农大模型拥有了2万册的图书数据库。

现有的图像识别软件并不能做到百分百精准识别，团队还需要对扫描内容进行校对甄别。扫描、校对、甄别，这些环节都离不开人力的支持，于是，整个过程的参与人数一度达到60余人。师生们在100多平的空间里辛苦工作了7个多月，建立了大模型的初始数据库，用王耀君的话说，“这是决定神农能不能立得住的一个很关键的东西。”

基础数据库只是团队攻克的诸多难关之一，算力是另一个难关。通常情况下，提高算力意味着采购昂贵的芯片，这对本就没有多少经费来源并且以学生为主的团队来说是一大考验。为应对挑战，团队想出用算法和模型框架来规避算力缺陷，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。

破茧：从1.0到2.0的迭代升级

2023年12月29日，神农大模型1.0正式发布，这也标志着我国农业科技领域AI应用获得重要突破。

大模型具备农业知识问答、农业文本语义理解、文本摘要生成、农业生产决策推理等多项功能。在常规大模型技术架构基础上，大模型融合了知识图谱、向量数据库等技术，实现了农业知识有问必答的同时，提高了回答的准确率，缓解了大模型普遍存在的“幻觉”诟病问题。

与北京市怀柔区雁栖镇政府开展农业知识惠农合作；与北大荒信息公司合作施肥推荐智慧化决策；与中化先正达集团合作推动农业数据标准化和生产决策智慧化……大模型1.0发布后，得到了政府、企业的热烈响应。

王耀君并没有停下前进的脚步，因为他认为神农大模型还有很多功能可以完善。2024年7月，神农大模型2.0横空出世。

2.0在1.0基础上实现了技术上的显著突破，不仅保留了农业知识问答、语义理解、文本摘要生成及决策推理等核心功能，更在图像、声音、视频、文件等多模态交互及智能化推理方面取得了重要进展。这一进步使得大模型能够广泛覆盖育种、种植、养殖、农业遥感及气象等多个农业应用场景，极大地拓宽了实用价值。

“接下来的天气情况怎么样？雨水是否会影响玉米收割？”

“周末可能会有一场小雨，在收割前做好防雨防潮准备，以免影响玉米的品质和产量。”

相对于1.0，2.0具有了实时检索和预测功能，于是农场可以通过神农大模型的农业小气候预警功能感知区域小气候的变化，安排农业生产情况。

不仅是实时搜索，神农大模型的提升还体现在四个专门化的农业专业平台上：“神农·固芯”育种平台、“神农·筑基”种植平台、“神农·强牧”养殖平台及“神农·问穹”遥感气象平台。这些模型通过引入多智能体设计理念，实现了农业物联网、传感器及智能装备的深度融合，将显著提升现代农业的智能化控制与决策效率。

神农大模型支持多模态交互，能够实现图像、语音、视频等多种类型数据的综合分析。这一功能在农业领域尤为重要，因为它能够帮助农民更直观地了解农作物的生长状况，及时发现问题并采取措施。

神农大模型已经得到了广泛应用，仅以神农筑基平台为例，在设施农业方面，平台目前支持60多种常见蔬菜、水果、菌类的智慧化种植。通过精准化管理，有效提升了作物的产量和品质，为农户带来了显著的经济效益。在北京怀柔丹辉农场，平台帮助10个水培蔬菜大棚的种植投入成本减少了30%，实现单棚年增收3万元的收益。

目前，神农筑基平台已服务了60多家企业及农场用户和上万名农户。近三个月内，平台累计提供农业科普知识问答服务超过5万人次，企业调用决策模型次数超30万次，充分验证了其实用性和有效性。

神农大模型也是开放的，团队与诸多政府部门、企业合作，给予大模型开发衍生产品，更好地服务农业生产。3月20日，北京市植物保护站与团队联合发布“神农植保多模态大模型1.0”，这是我国植保领域内首个系统整合识别、预警、防控功能的AI农植保多模态大模型，包括了5万余条病虫防控技术信息、40万条高质量标注的植保图像数据和3万条高质量植保问答数据等。

进阶：打造农科学习领域的兵器谱

作为一名农林高校的教师，王耀君时刻不忘自己教书育人的天职。在开发神农大模型期间，他也在思考怎样更好地辅助教学。

在学校本科生院的支持下，农科教育大模型——神农百晓应运而生。该模型以通用功能为基础，兼具农科教育特色。

在农科教育中，神农百晓通过开发多种智能体，如时空育种仓、育种推理机、智能试题、农事影音日志等，实现了教学内容的直观展示和互动考核。例如，在《作物育种学》课程中，学生可以通过时空育种仓模拟杂交育种过程，直观了解育种机理和结果，用3秒钟走完传统育种8年要做的事情。这种教学方式不仅提高了学生的学习兴趣和积极性，也增强了他们的实践能力和创新能力。

神农百晓还支持一键生成考核试题和机器评卷等功能，实现了教学评估的科学化、标准化和个性化。这些功能的实现，不仅减轻了教师的工作负担，也提高了教学评估的准确性和效率。

王耀君最得意的功能之一是病虫害捕手。在测试中，记者上传了一张小麦感染白粉病的图片，通过图像识别技术，神农大模型不仅可以准确识别出农作物的病虫害情况，还能识别出小麦的叶片哪些地方是白粉病哪些不是，实时为农民提供精准的防治建议。“这块我们做到了国际引领”，谈到自己的科研成果，王耀君非常自豪。这个系统已经可以识别300多种病虫害，并将识别更多的病虫害。

人物智能体也是神农百晓的一大亮点。在这里，AI不仅具有拟人化的形象，还具备与观众互动的能力，只要向它提问，便能快速获取专业的农业知识解答。在首批上线的版本中，操着一口地道常州话的已故小麦栽培及遗传育种学家、中国科学院学部委员（院士）蔡旭先生现身人物智能体，接受学生对于小麦问题的提问。未来，很多农学领域的先贤将通过人物智能体跨越时空，与师生们进行交流，在传承知识的同时，共同推进农业领域的不断进步。

别小看这项技术，其实背后集合了图像实时渲染、边缘计算、语音识别、文本语音转换、语音驱动嘴型等前沿技术，王耀君计划在当前支持普通话的基础上，支持方言，“我们计划支持20种以上中国比较流行的方言，为不精通普通话的农民提供使用便捷。”

古时神农尝百草、教民稼穑，开启了中国的农耕文明。王耀君把大模型以“神农”命名，既是对神农氏这一农业之神和医药之祖的致敬，也是对中国优秀农业传统文化的传承和弘扬。

1000万条农业知识图谱、2000万张标注图片、2万本图书、20万条农学试题、5000万条农业生产数据及农学知识，150门农学门类专业核心课程大纲课件教材、50万张羊猪牛马识别数据、2PB有标注的农情遥感数据、3PB的数据总量……这是神农大模型目前的数据库规模，也是团队未来发展的底气所在。

但是，神农大模型的研发之路并未就此止步。王耀君表示：“我们希望神农大模型能够在更多领域掌握更加尖端的技术，为农业发展做出更大的贡献。”