（图文|辛西 编辑|信息 审核|李国亮）近日，信息学院冯在文副教授团队在农业工程领域期刊《农业工程学报》发表题为”设施农业智能决策大模型关键技术与发展方向”的研究论文。该研究聚焦于设施农业智能决策中的关键应用场景，系统梳理并深入剖析了大模型关键技术及其在设施农业中的应用潜力，通过将大模型深度融入设施农业决策体系，为提升农业生产精准化与智能化水平提供核心技术方案。

设施农业智能决策技术对于保障农产品供给、促产增收以及推进农业现代化具有重大作用。目前，该领域面临3大瓶颈：农业智能装备传感器落后、模型决策精度低以及缺乏系统化智能农业技术体系等。因此，构建智能化、精准化、低成本的设施农业生产体系已成为当前亟待解决的重大课题。

冯在文团队该项研究围绕温室环境控制、作物生长建模与预测、病虫害识别、作物表型监测等关键应用场景，系统构建了涵盖5大类大模型的关键技术体系：借助大语言模型结合提示工程与RAG技术，提升农业数据分析准确性；通过对视觉大模型进行农业场景微调，有效应对复杂环境下的图像识别挑战；多模态大模型整合图像、文本等多源数据，在病虫害识别任务中表现出优越性能；具身智能大模型通过任务分解与设备联动，实现温室环境的智能调控；多智能体系统则通过协同机制，实现对农业环境的动态优化与整体决策等。

研究还进一步展望了未来重点发展方向，包括构建高质量设施农业数据集、研发智能感知与实时监测技术、建立融合多模态数据的精准生长模型，以及推动感知装备与边缘计算深度融合等方面。

华中农大信息学院冯在文副教授为论文第一作者，该研究获湖北省技术创新计划项目、湖北省科技厅援藏项目、云南省重大科技专项计划联合资助。

学院相关负责人介绍，信息学院高度重视大模型建设，围绕农业领域核心需求持续发力，目前已布局智慧养殖大模型、设施环控大模型、作物栽培大模型、生物育种大模型等多个方向，旨在通过大模型技术与农业场景的深度融合，破解生产痛点，为农业现代化、智能化发展提供更全面的技术体系与解决方案。

原文链接：https://doi.org/10.11975/j.issn.1002-6819.202411122