综述：大语言模型增强农业智能的研究进展

这篇综述系统探讨了大语言模型（LLMs）在农业智能领域的应用潜力，聚焦架构设计（Encoder-Decoder等）、预训练策略（MLM/NSP/CLM）、微调技术（PEFT/Adapter/Prompt工程）与知识整合框架，结合向量数据库、知识图谱（KG）及多模态学习（如CLIP/BLIP-2），验证了LLMs在作物管理、市场分析等场景的创新价值，同时提出领域适应性的解决方案。

　　

大语言模型如何赋能农业智能？

架构设计与训练策略
大语言模型（LLMs）的三大架构——Encoder-only（如BERT）、Encoder-Decoder（如T5）和Decoder-only（如GPT系列），通过自注意力机制（Transformer）处理农业文本的长期依赖关系。预训练任务中，掩码语言建模（MLM）擅长捕捉上下文语义，而因果语言建模（CLM）更适用于生成任务。微调阶段，参数高效微调技术（PEFT）如LoRA和Adapter仅调整1%参数即可适配农业领域，显著降低计算成本。

农业知识结构化革命
传统农业知识分散且地域性强，而LLMs结合向量数据库（如Milvus）和知识图谱（KG）实现了高效存储与检索。例如，苹果病虫害实体识别模型APD-CA通过字符级NER达到高准确率，而ExBERT_LDA+模型利用加权分布语义提升无监督NER性能至80.43% F1值。知识增强技术（RAG）动态注入最新研究数据，解决LLMs静态知识库的滞后问题。

多模态智能问答系统
生成式问答（GQA）与检索式问答（RQA）的融合成为趋势：GQA依托LLMs生成开放答案，RQA则基于KG路径搜索确保事实准确性。多模态模型如GroundDino+Segment Anything实现作物图像分割与量化，而声音分析模块可监测牲畜健康。SkyEyeGPT等遥感视觉模型精准解析农田影像，为资源调度提供数据支持。

挑战与未来方向
领域知识融合需攻克四大瓶颈：1）跨学科知识标准化表示；2）多模态数据（气象/土壤/图像）的噪声过滤与实时对齐；3）农业智能体（Agent）协作中的协议统一；4）动态知识更新导致的灾难性遗忘。未来，轻量化模型（如FourierFT）与因果推理模块将推动精准农业决策，而供应链优化应用可减少15-30%资源浪费。

伦理与落地考量
欧盟《人工智能法案》要求农业AI系统保持透明性与人工监督。当前研究强调“以人为中心”的AI范式，例如提示工程（Prompt工程）需平衡专家经验与伦理约束，避免生成误导性种植建议。中国团队开发的Shennong系列模型已实现多模态交互，印证了LLMs在农业智能化中的关键作用。