易游体育官网:才智农业须以高质量数据集为支撑

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  近期，国务院印发《加快农业村庄现代化“十五五”规划》。此次规划将“推进人工智能运用和才智农业开展”作为重要布置，为才智农业开展指明晰方向。农业是最需求数字技能赋能，也最能体现人工智能价值的范畴之一。但“人工智能+农业”的开展，不只在于智能配备和算法模型，更在于安稳、丰厚、可信的数据供应。

  近来，国家数据局发布《关于推进职业高质量数据集建造举动的实施方案》，进一步把高质量数据集建造摆在基础性方位。职业高质量数据集是通过收集、加工等处理，可直接用于开发和练习人工智能模型、能够有显着效果地提高模型功能的职业数据调集，是推进“人工智能+”赋能千行百业、完成工业落地的基础性、要害性资源。实施方案环绕职业高质量数据集供应、流转、使用等要害环节，推进构成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能使用、使用发明价值”的良性循环。对农业而言，这一循环能否转起来，要害就在于能否把散落在出产一线、科研渠道、运营主体和公共服务体系中的数据组织起来、办理起来、使用起来。

  当时，从犁地维护、农情监测、病虫害辨认，到智能农机、才智灌溉、良种选育，农业出产的一切的环节都在继续发生数据。这一些数据尽管涣散，却蕴含着土壤、气候、作物、农机、运营主体和市场需求之间的杂乱联络。实践中，“神农”“司农”等农业大模型不断涌现，遥感印象、作物长势、病虫害辨认、农机作业、气候环境、种质资源等数据加快聚集，为农业智能化开展作出活跃奉献。但也要看到，农业数据来历广、类型多、产出主体涣散，收集规范纷歧、标示质量不齐、流转渠道不畅等问题任旧存在，实在能够安稳用于模型练习的高质量数据仍显缺乏。

  因而，推进“人工智能+农业”开展，不能把着力点停留在“建几个模型、上几个渠道”上。农业大模型要实在服务出产，有必要以高质量数据集为支撑，把农业经历、农学常识、出产记载、遥感印象、农机轨道、气候环境等转化为可计算、可练习、可验证的数据资源。只要数据供得出、流得动、用得好、保安全，人工智能才干实在管用。

  高质量数据集建造，首先要处理数据供应的问题。农业数据无法随便发生，需求从出产实践中来，需求多方主体一起奉献。要让各类主体乐意供应、定心供应，就有必要让奉献有凭据、权益有保证。关于凝聚着农户、团体经济组织和其他农业运营主体劳作投入的数据，应当树立愈加明晰的权益承认和收益同享机制，防止“数据被拿走、收益留不下”的问题。只要让数据奉献者看得见收益、摸得着保证，才干让农业数据“从熟睡中醒来”。

  高质量数据集建造，还要处理数据质量的问题。农业大模型不同于一般问答模型，它面临的是杂乱多变的自然条件和高度专业的农业常识。病虫害辨认需求精确图片和专家标示，土壤肥力判别需求长时间监测和区域经历，育种模型还触及基因、性状、环境等多维数据。假如数据不完整、不精确、不及时，模型输出就可能失真，乃至误导农业出产。因而，要把质量认识贯穿数据收集、清洗、标示、更新、反应全过程，推进农业专家、技能人员和智能工具协同参加，构成“数据—模型—使用—反应”的良性循环。模型用得越多，数据越能不断校准；数据越优，模型越能精准服务。

  高质量数据集建造，更要处理数据安全保证的问题。农业数据联系粮食安全、生态安全、生物安全和农人权益，不能简略地一放了之。应该要根据数据内容、灵敏程度、使用场景和公共价值实施差别化办理。对基础性、公益性强且危险较低的数据，能够活跃敞开同享；对触及灵敏区域、个人隐私信息、商业秘要和重要资源的数据，则要设置必要条件，清晰用处规模和职责。安全不是开展的对立面，而是数据长时间流转、继续使用的条件。守住安全底线，才干构成可继续的数据供应次序。

  面向未来，应以农业实在需求为牵引，以数据质量提高为中心，以多方参加和利益同享为支撑，推进更多农业数据从田间地头走向模型练习、从涣散沉积走向交融使用。当高质量数据连绵不断汇入农业大模型，人工智能就能更好地服务粮食稳产增产、农人增收致富、村庄全面复兴。把高质量数据集建造好、使用好、维护好，必将为“人工智能+农业”注入愈加汹涌的动力，也将为农业强国建造拓荒愈加宽广的空间。

  （作者：梁伟亮，系我国农业大学农业与村庄法制研究中心研究员、人文与开展学院副教授）