农业知识智能服务技术综述
[目的/意义]农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏...
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| Published in | 智慧农业(中英文) Vol. 5; no. 2; pp. 126 - 148 |
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| Main Author | |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
中国农业科学院农业信息研究所
30.06.2023
北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室,北京 100097 农业农村部农业信息技术重点实验室,北京 100097 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2096-8094 |
| DOI | 10.12133/j.smartag.SA202306002 |
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| Summary: | [目的/意义]农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结,对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。 |
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| ISSN: | 2096-8094 |
| DOI: | 10.12133/j.smartag.SA202306002 |