会员风采 兵峰数字打造农业行业垂类模型，AI智能体重构农业管理

　　北物联会员单位：河南兵峰电子科技

　　工业部等四部门：建设一批适用于中小企业的垂直行业大模型，强化中小企业大模型技术产品供给。

　　发展人工智能，浙江将重点发力行业大模型——向垂直、应用领域发力，努力打造全国有影响力的人工智能硬核创新高地、产业集聚高地、应用先导高地。

　　聚焦全国两会 | 全国政协委员罗卫东：垂类行业AI智能体或将引领新一轮“工业革命”

　　垂类模型是AI从 “通用能力” 向 “深度价值” 转化的关键一步，它们结合了行业知识和场景化处理能力，以实现更精准和高效的知识管理与应用。随着行业需求的深化，垂类模型将成为未来 AI 应用的主流方向之一。

　　行业垂类模型

　　特定领域知识量大

　　特定领域推理快

　　数据安全性高

　　通用大模型

　　多领域混合知识

　　特定任务准确率低

　　敏感数据易泄露

　　兵峰数字拥有涵盖全国 32 省上百亿条数据，聚焦农业大数据开发与场景应用，开发粮食、蔬菜、花卉等种类多款作物模型，其中自主研发的3款作物模型已实现上百万元商业化交易。基于农业行业数据，致力于打造“数据驱动+AI赋能”的智慧农业大模型与数据要素运营生态体系，开发农业行业垂类大模型，深度赋能业务应用，驱动智慧农业服务。

　　PART.01

　　垂类大模型训练7步法

　　01

　　需求分析：模型使用者用户角色分析、模型功能场景分析、模型能力及边界分析、模型确定性和创造性分析、数据偏见和价值对齐分析。

　　02

　　训练数据分析与准备：进行数据来源、数据类型、数据格式、数据样例、数据更新周期、数据实效性、数据安全等的分析和数据的获取与准备。

　　03

　　数据预处理与标注：进行数据清洗、特征选择、数据标准化与归一化处理、分词、词性标注、停用词过滤与题干提取等预处理；进行包括文字标注、图片标注、图文对标注、视频标注等标注。

　　04

　　模型训练：模型训练和核心概念和策略包括词嵌入、自注意力机制、预训练与微调、监督微调、Lora低秩适应、强化学习；根据模型的需求实际进行从零训练、继续预训练、全量参数微调、冻结参数微调、强化训练等操作。

　　05

　　模型对齐、强化与RAG：根据模型需求，进行消除偏见和设置偏好的对齐，进行RLHF人类反馈强化学习，进行RAG检索增强。

　　06

　　模型结果评估：进行测试集的准备，以自动评估和人工评估相结合的方式进行准确率、精确度、召回率、F1评分等量化指标和生成质量、多样性、可控性等关键维度的评估。并根据评估结果进行基础模型选择调整、数据增强、超参数调优、模型蒸馏、用户反馈强化、集成学习等优化。

　　07

　　循环训练：根据数据更新的周期、需求对数据实时性的要求，使用周期的数据按周、月、年等循环训练。结合更新的知识库和更新的RAG检索增强，共同保证模型知识和数据的及时性。

　　PART.02

　　农业垂类模型，数据驱动服务，赋能智慧应用

　　01

　　领域专业性强，驱动农业决策创新：农业垂类模型通过海量农业领域数据（如土壤成分、作物生长周期、气象历史、病虫害图谱）深度训练，精准掌握农业专业知识和生产规律。

　　02

　　可控性高，精准服务农业生产：垂类模型在生成内容时可控性更高，输出更加符合用户期望，针对农业场景定制输出规则，确保内容符合农学规范，避免通用模型因缺乏领域知识导致的错误（如误判施肥量、混淆病虫害特征）。

　　03

　　实时动态优化，提升田间响应速度:通过物联网传感器与边缘计算实时采集农田数据（温湿度、光照、虫情），模型秒级反馈调控指令，突破传统农业滞后性。

　　04

　　全产业链协同与价值延伸：打通“生产-加工-流通”数据链，模型从单一种植指导升级为产业链智能中枢。

　　PART.03

　　兵峰数字打造“数据驱动+AI赋能”的智慧农业大模型与数据要素运营生态体系

　　兵峰数字以人工智能、物联网、大数据、区块链等技术为核心，为智慧大田、畜牧、温室等场景提供全链条解决方案及定制化服务，打造国内首个“农业行业大模型与数据要素协同创新中心”，推动建设“数据驱动+AI赋能”的智慧农业大模型与数据要素运营生态体系，通过数据要素流通与跨产业链协同，培育农业新质生产力标杆，成为全国领先的现代农业数据化创新枢纽。

　　未来，兵峰数字将联合行业伙伴，打造农业垂类大模型，推动农业AI应用服务的持续进步与产业升级。

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