刘 君 王学伟（潍坊科技学院）
摘 要：在农业数智化加速演进与农业强国建设持续推进的背景下，蔬菜产业因生产周期短、管理动作密集、质量波动敏感与流通时效约束强等特征，面临提质增效、绿色转型与韧性提升的复合压力。人工智能大模型凭借语义理解、视觉感知与推理决策能力，为多源信息汇聚、跨环节决策校准与产业链协同优化提供了新的技术路径。本文围绕大模型与蔬菜全产业链深度融合，阐释蔬菜产业引入大模型技术的内生动力，进一步从栽培方案生成、植保诊断处方、设施环境控制、品质分级检测、供需预测对接与农技服务触达六个场景解析其应用逻辑，并从数据供给、推广扩散与制度规范三个方面概括现实约束。在此基础上，研判跨模态融合、智能本体协作、领域知识嵌入与普惠服务生态构建等演进方向，提出以数据底座建设为基础、以关键算法能力为核心、以复合型人才体系为支撑、以标准监管与政策工具为保障的系统化推进策略，为蔬菜产业数智化升级与高质量发展提供参考。
关键词：大模型技术；蔬菜产业；智能农业；产业升级；数智融合
一、引言
在新质生产力加速形成、数智技术持续渗透、农业强国建设纵深推进的多重背景下，蔬菜产业正在经历从“经验管理、要素投入”向“数据驱动、智能决策”转型的关键窗口期。人工智能（AI）大模型开始从科研与互联网场景走向田间地头与冷链市场，逐渐嵌入病虫害识别、生产调度、设施调控、分级分拣乃至产销对接等高频环节。与此同时，智慧农业政策的持续实施不仅带来技术供给扩张，也正在重塑农业相关主体对新型劳动者的需求结构，使“会种地”与“会用模型”逐渐成为同一套能力体系中的不同环节。但是，蔬菜产业链条长、品类多、场景碎、时效强、损耗敏感，许多智能应用仍停留在单点提效，难以形成跨环节协同、可复制推广、可持续收益的系统机制。如何以大模型为牵引，构建面向蔬菜产业高质量发展的赋能框架，成为亟待研究的关键议题。
已有研究表明，人工智能能够通过人才队伍建设、技术创新变革、要素提质增效与治理主体协同联动推动农业绿色转型（李金锴、司伟，2025）；也有研究从农业经济演化角度提出农业正迈向以人工智能为主导的智慧农业阶段，并强调智能基础设施、智能农机与数字型农民培育的重要性（洪名勇，2025）。然而，现有研究多围绕农业一般性场景展开，对蔬菜产业“短周期、多品类、强时效、强损耗”的特征关注不足，对大模型在蔬菜复杂场景中的跨域泛化、可靠性与可解释性问题讨论仍偏宏观，难以支撑“敢用、常用”的产业化落地。蔬菜产业链条长、环节多、主体分散，长期存在信息不对称、技术扩散慢、标准化程度不足等结构性矛盾，使得“经验依赖型”生产模式在复杂不确定性面前容易出现决策波动与效率损失。将大模型嵌入蔬菜产业运行体系，有望推动产业由“经验驱动”向“数据驱动”演进。基于此，本研究立足蔬菜产业实际，探索大模型技术应用的可行路径。
二、大模型赋能蔬菜产业高质量发展的内涵界定
蔬菜产业高质量发展强调供给稳定、质量一致、绿色低耗与风险韧性等目标的协同实现，其实现基础在于跨环节信息贯通与决策校准能力的提升。如图1所示，大模型赋能蔬菜产业高质量发展，是指以语义理解、多模态感知与推理决策等为核心能力，联通生产决策、过程管理与流通组织等关键环节，将分散数据转化为可执行的技术建议与调度策略，并在持续反馈中完成动态修正。该内涵既体现为对栽培方案、植保处方、设施控制、品质分级、供需预测与农技服务等场景的系统嵌入，也体现为以标准化数据底座支撑蔬菜产业高质量发展。
三、蔬菜产业引入大模型技术的内生动力
我国蔬菜产业规模大、品类多、季节性强，既承担民生供给功能，又处于充分竞争的市场环境。与大田作物相比，蔬菜生产周期更短、管理动作更密集、质量波动更敏感，任何环节的偏差都可能在有限时间内迅速放大为损耗与价格风险。在此背景下，产业高质量发展的约束条件不再仅是投入要素的不足，而是跨环节信息难以汇聚、决策难以校准、协同难以持续。大模型以语义理解、视觉感知与推理决策为基础，具有吸纳多源信息并形成可执行建议的能力，为蔬菜产业由经验依赖向数据支撑转变提供了新的技术入口。蔬菜产业引入大模型技术的内生动力主要体现在生产决策的复杂性、过程管理的高风险性与产销衔接的强时效性三个层面。
（一）生产端动力来自决策复杂性
蔬菜生产是一类典型的多目标决策过程，品种选择、茬口安排、水肥管理、植保策略与采收节奏相互牵连，并受到气候扰动、地块差异与设施条件的共同影响。传统模式依赖个体经验形成的管理规则，能够在相对稳定的条件下维持生产，但在极端天气增多、病害谱变化与成本约束强化的情况下，经验规则容易发生漂移，表现为投入结构失衡、产量波动加剧与品质一致性下降。更重要的是，蔬菜经营主体的收益并不只取决于高产，更取决于稳定达标与按时上市。在收益稳定性成为关键约束的情形下，生产端对智能决策的需求实质上是对不确定性管理能力的需求。大模型能够把气象、土壤、投入品、历史管理记录与市场信号等信息纳入统一框架，形成面向情境的方案生成与过程校正能力，使生产决策从经验判断转向证据支持，从而提高管理的一致性与可复制性，并为规模化组织与标准化生产提供条件。
（二）管理端动力来自生产风险性
蔬菜病虫草害与逆境胁迫具有高频发生与快速扩散特征，防控成效与响应时点高度相关。人工巡田与经验识别强调事后诊断，常在症状显现后才采取措施，容易错过成本最低且效果最显著的干预窗口。同时，蔬菜生产的过程控制呈现强耦合特征，尤其在设施蔬菜场景中，温度、湿度、光照、二氧化碳与水肥条件彼此联动，单变量阈值控制难以兼顾产量、品质与能耗目标，管理策略在复杂工况下容易出现偏差。大模型在多模态信息整合方面具有优势，可将作物表型图像、环境时序曲线与管理文本记录共同纳入推理过程，识别风险形成的诱因链条并提供处置建议，从而推动管理逻辑由被动响应转向前置预警与精准干预。随着过程控制由粗放调节迈向精细调控，管理端对大模型的依赖将更多体现为对持续校准能力的需求，即在动态环境中保持策略稳定并避免因误操作导致的系统性损失。
（三）流通端动力来自供需时效性
蔬菜鲜活易腐，价值实现高度依赖冷链时效与产销衔接质量。生产端的集中上市、流通端的运力波动、消费端的需求变化等因素叠加，会导致价格与损耗的双重波动。现实中，产地信息、物流信息与需求信息分散在不同主体与平台之间，信息到达滞后与决策响应滞后相互叠加，使波动以损耗率上升、履约不稳定与价格剧烈起伏的方式呈现。流通端对智能化的核心诉求并不局限于预测价格，而在于形成以需求为导向的调度能力，使采购、分拣、配送与补货决策能够与供需变化保持同步。大模型能够整合产地供给、在田作物长势、运力状态、渠道销量与价格信号等信息，支撑供需匹配与调度优化，推动流通体系由事后处置转向事前协同，从而在降低损耗的同时提升供应稳定性与品牌信誉。由此，流通端的内生动力最终指向产业链协同，即通过信息与决策同频，降低交易成本并提升整体价值实现效率。
四、大模型技术赋能蔬菜产业的核心应用场景
（一） 整合多维要素信息，输出栽培方案建议
蔬菜栽培方案的关键不在于技术要点是否充分，而在于能否在特定情境下完成选择与组合，并在生育期内持续校正。蔬菜生产受地块条件、设施类型、季节气候与目标市场的共同约束，单一经验往往难以在跨区域与跨季节条件下保持稳定效果。大模型可在方案生成阶段同时纳入历史产量与管理记录、土壤养分检测、气象预报与灾害提示、投入品成本与市场行情等信息，形成面向约束条件的可执行技术方案。在过程管理阶段，模型可根据作物长势监测与环境变化修正关键管理动作，使方案由静态建议转化为动态管理工具。该路径的实际价值在于降低经验依赖的波动性，使方案输出能够与生产流程对接，并具备推广所需的可复用结构。
（二）训练视觉识别算法，提供植保诊断处方
植保场景的难点在于症状相似、混合发生与时点敏感，单纯分类识别难以满足生产中的处置要求。更具应用价值的路径是将识别与处方形成闭环，使诊断结果能够直接转化为可执行的防控建议。基于卷积神经网络与视觉Transformer等架构构建识别模型，可实现病斑定位、危害分级与风险提示；再结合知识库与情境信息，可输出与作物阶段、环境条件与管理记录相匹配的防控建议。随着模型在田间持续学习，识别能力与处方适配性可随区域差异与季节变化不断校准，从而提升基层服务的时效性与一致性，并减少因误判导致的投入浪费与扩散风险。
（三）嵌入强化学习框架，优化设施环境控制
设施生产的本质是连续控制问题，目标函数同时包含产量、品质、能耗与风险约束，且外部气候与设备状态使控制环境不断变化。阈值触发与经验规则虽能够保障基本稳定，但难以实现多目标条件下的长期优化。引入强化学习后，控制策略可在感知、决策、执行与反馈的闭环中逐步收敛，并在约束条件下寻求更优解。大模型在其中可承担复杂状态理解与策略生成的上层能力，将作物生理需求、环境时序特征与管理目标综合纳入决策过程，从而提高策略对复杂工况的适应性。设施环控一旦形成可迭代策略体系，收益提升与能耗降低的同步实现将更具可持续性，也更有利于形成可复制的设施管理模式。
（四）部署无损检测模型，支撑品质分级加工
采后分级分拣既决定蔬菜商品一致性与交易效率，也是降低损耗与提升溢价的重要环节。人工分级受主观差异与疲劳影响，难以在高速流水线上保持稳定标准。大模型驱动的机器视觉可对尺寸规格、色泽均匀度、表面缺陷与成熟度等指标进行在线识别；结合近红外等传感信息，可对部分内在品质指标进行预测，从而提升分级的稳定性与一致性。更重要的是，分级标准一旦稳定，可反向约束采收成熟度、包装方式与冷链时效，推动生产与流通环节围绕质量标准进行协同，提高全链条的价值实现能力。
（五）构建供需预测模型，赋能产销动态对接
蔬菜市场波动常由信息滞后与决策滞后共同放大。预测的目的并非给出单一价格点位，而是识别结构性变化并提供可行动的决策依据。大模型可融合种植面积、在田长势、灾害预警、节假日消费规律与渠道销量信号，形成短中期供需缺口判断与风险提示，支持产地安排采收与出货节奏，帮助流通端优化采购与配送，并为零售端提供补货与促销决策参考。当预测与调度形成协同机制后，产销对接能够由事后撮合转向过程协同，降损增效的路径也将由局部改善扩展为链条优化。
（六）搭载领域语言模型，实现农技精准触达
农技服务的瓶颈在于知识供给与需求表达之间存在转换成本，农户的描述往往非结构化且高度情境化，基层服务力量难以实现高频覆盖。领域语言模型可将自然语言咨询转化为结构化诊断要素，并在知识库支撑下生成面向操作的技术指导，实现对常见问题的即时响应。随着对地方品种、区域病害谱与管理习惯的持续适配，服务内容可更加贴近地方实践，提高建议的可执行性。该路径对缓解基层农技服务短板具有现实意义，也为形成面向小农户的普惠化技术供给提供了工具基础。
五、大模型技术应用于蔬菜产业的制约因素
（一） 数据要素供给存在结构性短缺
高质量数据是大模型训练与落地的基础资源，蔬菜产业数据积累面临三重挑战。其一，采集覆盖不足。生产主体以小规模经营为主，数字化装备与过程留痕能力有限，导致田间数据连续性不足。其二，标注成本高企。病虫害图像标注需要专业知识参与，长尾类别与复杂场景进一步抬高标注成本。其三，共享机制缺失。出于商业利益与安全顾虑，数据开放意愿不足，“数据孤岛”制约模型泛化与跨区域推广。破解上述问题需要在标准、激励与安全合规框架下推动数据要素流通。
（二）技术落地推广遭遇多重梗阻
大模型从实验室走向田间地头，需要跨越“应用鸿沟”。一是基础设施短板，农村网络覆盖、边缘算力与终端能力不均衡影响实时推理体验；二是使用门槛偏高，产品形态与农户认知习惯存在错配，易出现“建而不用”；三是投入产出不确定，智能化改造前期成本较高、收益回收周期较长，抑制主体采纳意愿。未来应以“低门槛交互 + 可量化收益 + 可持续运维”的方式提升扩散效率。
（三）制度规范建设滞后于实践
大模型农业应用仍处探索期，制度供给相对滞后：在标准层面，数据采集规范、接口协议与质量评价体系尚不健全，系统互联互通难；在监管层面，AI辅助决策的责任边界、算法透明度与数据合规规则尚需明确；在激励层面，财政补贴、税收政策与金融工具支持仍需进一步精准化与场景化。制度建设的完善，决定了大模型能否从“试点示范”迈向“规模化常态应用”。
六、大模型技术赋能蔬菜产业的演进方向
（一）跨模态感知技术向纵深融合演进
单一模态难以完整刻画蔬菜生产复杂情境。在未来，视觉、语言、时序曲线与空间信息的统一表征、联合推理将成为主线：农户可通过语音描述症状、上传现场图像并附加环境曲线进行交互，模型综合多源证据形成更稳健的诊断与建议，提升情境适配能力与泛化表现。多模态大模型的快速演进为该路径提供了技术基础，但农业场景仍需完善数据质量与可靠性评测体系。
（二）智能本体协作模式持续深化拓展
大模型的价值不止于“会说”，更在于“能做”。蔬菜生产中的采摘、喷施、巡检、分拣等环节需要与物理世界精细交互，未来大模型将与机器人、本体设备深度耦合，形成“云端智能 + 边缘执行”的协作架构，推动感知决策与执行反馈闭环自动化。该方向的关键在于安全约束、低时延控制、人机协作界面与成本可控的工程实现。
（三）领域知识嵌入机制日趋成熟完善
通用大模型在专业领域仍可能出现知识不完备与推理偏差等问题。通过知识图谱、规则约束与RAG（检索增强生成）机制引入权威知识，可提升回答准确性与可解释性，并支持“证据可追溯、结论可审计”的输出方式。与此同时，知识库的持续更新、版本管理与质量评估同样重要，需形成可持续的知识治理体系。
（四）普惠服务生态体系加速构建成型
规模化应用离不开开放、共享、可持续的服务生态。平台型企业可通过API（应用程序编程接口）、小程序与智能硬件等多触点提供普惠化服务；政府部门可通过公共数据开放、场景开放与基础设施共享等方式降低创新门槛；科研机构与行业组织则可在评测基准、标准制定与示范工程中发挥关键作用。生态体系的核心是建立“数据—模型—服务—收益”的正循环，使技术供给与产业需求形成长期耦合。
七、推进大模型技术赋能蔬菜产业的路径
蔬菜产业智能化转型的关键不在单点技术应用，而在形成可持续的产业运行机制。大模型要真正支撑高质量发展，需同时回答三类问题：数据如何形成长期可用的生产要素，模型如何转化为稳定可靠的决策能力，应用如何嵌入组织流程并形成收益闭环。建议从资源底座、核心能力、人才支撑与制度保障四个维度形成耦合推进格局，使技术供给与产业需求在同一框架中协调演进。
（一）夯实蔬菜产业数据资源底座与流通机制
数据底座建设的核心是可对齐、可追溯与可复用。蔬菜生产过程具有强时序特征，数据若无法形成连续链条，模型训练与评估就难以刻画管理动作与结果之间的因果关系，应用效果也难以稳定复制。因此，应将数据治理重点从单纯采集扩展为过程建模，围绕品种与茬口、环境监测、水肥与植保记录、采收与分级指标、冷链时效与损耗等关键变量建立统一的数据字典与质量规范，保证同一指标在不同主体与不同系统之间具有一致含义。
数据流通机制的有效运行依赖利益安排与安全边界的同步明确。蔬菜产业数据同时具有经营属性与公共属性，适宜建立分级分类的开放与共享规则，推动公共数据与行业数据形成互补。为提升主体参与度，需要将数据沉淀与可验证收益挂钩，鼓励龙头企业、合作社与基地开展数据资产化试点，使数据质量、更新频率与可追溯性能够转化为订单合作、金融增信与服务优惠等可见激励，进而形成持续投入与持续更新的内生动力。
（二）攻克蔬菜领域大模型关键核心算法技术
蔬菜场景的算法问题除了精度不足之外，更突出体现在跨区域、跨季节与跨品类条件下的稳定性与可用性。模型若缺乏对分布变化的适应能力，在复杂工况中容易出现误判与建议失准，产业主体将难以建立对其依赖。算法攻关应面向产业化落地的评价体系推进，构建覆盖主要品类、典型设施类型与关键异常工况的评测基准，将模型可靠性、鲁棒性与可解释性纳入统一检验框架，使模型能力边界能够被量化、被比较、被迭代。
同时，蔬菜产业数字基础设施条件存在差异，模型部署需要兼顾云端能力与边缘条件。对植保识别、设施环控与分级检测等高频场景，应推进模型轻量化、端侧推理与边云协同，使关键功能在网络不稳定条件下仍可运行；对高风险决策场景，应引入异常检测与安全约束机制，形成可回退的运行模式，减少因模型不确定性带来的生产风险。通过评测基准与工程化机制的共同作用，模型才能由试点可用逐步走向规模可用。
（三）锻造蔬菜产业数智化转型人才梯队
蔬菜产业智能化落地的关键并非单一技术人才，而是能够连接模型能力与产业流程的复合型人才。若缺乏理解生产过程与经营逻辑的应用型队伍，模型能力难以嵌入现场管理，最终容易停留在展示层与试验层。人才体系建设需要形成分层结构：一端培养具备农业数据治理与模型开发能力的科研 与工程人才；中间培养能够完成系统集成、 场景落地与运维迭代的应用人才；另一端提 升经营主体对数字工具的理解与使用能力， 使技术真正进入日常管理。
人才培养的路径应以场景为牵引，将栽 培方案生成、植保诊断、设施环控、分级分 拣与产销预测等场景作为训练与考核载体， 形成可复盘的实践模块，使能力培养与产业 收益提升在同一链条上闭合。配套的评价体 系也需相应调整，将解决现场问题的能力、 推动流程改造的能力与实现收益稳定的能 力纳入综合评价，从而推动人才供给与产业 需求实现同向匹配。
（四）健全蔬菜产业智能化发展保障机制
制度保障决定技术扩散的边界与速度。 蔬菜产业主体分散、风险敏感，若缺乏明确 规则与稳定预期，技术应用容易停留在短期 项目推动上。应制定面向蔬菜产业的数智化 转型规划，将提升供给稳定性、降低损耗 率、提高质量一致性与强化风险韧性等目标 转化为可考核指标，使政策工具从项目导向 转为绩效导向。财政支持与金融工具宜围绕 关键节点精准配置，对可形成闭环的示范应 用、可沉淀数据资产的主体、可复制推广的 技术模式给予倾斜，推动形成可持续的投入 机制。
与此同时，数据安全、算法责任与伦理 规范是农业场景的底线约束。对植保、环控 与质量分级等关键环节，应明确数据采集、 存储、使用与流转的合规要求，完善责任边 界与审计机制，推动模型输出可追溯、可复 核。通过标准体系、监管框架与激励机制的 协同完善，方可为大模型在蔬菜产业的规模 化常态应用提供制度支撑。
参考文献
[1] 王耀君 , 徐国威 , 朱建军 , 等 . 农业 领域大语言模型研究进展 [J]. 农业机械学 报 ,2025,56(9):240-256.
[2] 何砚 , 刘薇 , 孙莉 . AI 大模型在农 业领域的应用与发展趋势研究 [J]. 农业经 济 ,2025,(10):10-12.
[3] 张 星 民 , 徐 晨 曦 , 张 建 清 , 等 . 智 慧农业政策实施的新质劳动者需求效应研 究——基于生成式人工智能大数据挖掘的 经验证据 [J]. 中国农村经济 ,2025,(12):63-83.
[4] 李金锴 , 司伟 . 人工智能赋能农业绿 色转型的作用机制、现实困境与推进路径 [J]. 农业经济与管理 ,2025,(6):10-20.
[5] 洪名勇 . 人工智能时代的农业经济 [J]. 湖湘论坛 ,2025,38(6):83-91.
【本文系 2023 年潍坊市软科学研究项目《数 字经济助力潍坊农业高质量发展路径研究》 （项目编号：2023RKX184）、2025 年度校 级人文社科项目《人工智能赋能农业新质生 产力发展的理论机制与实践创新研究》（项 目编号：2025XJSK02）的阶段性研究成果】 （刘君系潍坊科技学院副教授；王学伟系本 文通讯作者，潍坊科技学院教授）