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图为王耀君（右二）与团队成员一起进行数据标注工作。受访者供图

图为“神农简田”家庭种植机。受访者供图

图为搭载神农大模型的数字人一体机，是专为农业科普打造的“零门槛智能终端”。受访者供图

一走进中国农业大学信息与电气工程学院副教授王耀君的办公室，记者便被一台通体白色的设备所吸引。“这叫‘神农简田’，是一台家庭种植机，上面是补光灯，下面这12个孔洞是用来水培育苗的。”王耀君走上前，用手轻轻拍了拍机身。“用起来也不麻烦，放入菜苗，在系统中选定作物，设备便会自动生成全套种植方案，以后在家种菜，就像泡一桶方便面那么简单。”

这台大小近似家用微波炉的设备，像一个微缩版的智能农场，其背后连接着的，正是中国农业大学自主研发的神农大模型。自2023年底推出1.0版本以来，它已稳步迭代至3.0版，搭载36个专项智能体，服务全国超10万名农户。从智慧种植到智慧育种，从气象监测到农情遥感，全方位覆盖农业生产链条的神农大模型，让智慧农业落地生根。

诞生：

一个专为农业而生的大模型

时间回到2020年。彼时，通用大模型刚刚兴起，但王耀君发现，它们在农业领域常常“水土不服”。“农业场景太复杂了，种生菜和种玉米是两回事，不同地区的土情、气候也千差万别。”王耀君解释说，通用大模型是基于大规模、多领域的数据训练而成，虽然“博学”却不够“专深”，容易在专业问题上“说外行话”，甚至给出违背常识的回答。

“农业是近两亿人就业的产业，我们要借助AI，推动农业从‘靠天吃饭’向‘知天而作’转变。”基于这样的想法，王耀君组建团队，准备研发这个专为农业而生的垂类大模型。他们将其命名为“神农”，既是向神农氏致敬，也寄托着对中国农业传统文化的传承与弘扬。

研发之路从最基础也最艰苦的数据整理开始。网上公开的农业资料谁都能查到，要想做到“人无我有”，必须建立自己的核心数据库，王耀君将目光投向了学校图书馆这座农业知识宝库。在7个月的时间里，一支由中国农大师生组成的“数据攻坚队”，系统性扫描了超3000册馆藏图书。结合公开资料，最终为神农大模型构建起一个涵盖2万册图书的专项数据库。

然而，图像识别软件并非百分之百准确，扫描后的内容仍需人工校对与甄别。在这一过程中，团队联合中国农科院等机构统一数据格式和指标体系，通过建立“数据清洗—标注—审核—入库”的全流程质控体系，剔除重复、低质数据。“就像教育需要优质教材，训练大模型同样离不开高质量的农业数据。”王耀君解释说，“这是决定神农大模型能不能立得住的关键一步。”

仅有书本知识，培养出的大模型多半只能“纸上谈兵”。为了让神农大模型真正“接地气”，团队来到全国20多个省份，收集真实的土壤成分、灌溉记录、病虫害记录、气象灾害影响等全链条数据。这些带着泥土气息的一手资料，与书本理论相互校验、融合，共同构成了大模型理解真实世界的基础。

算力则是另一道难题。通常情况下，提高算力意味着采购昂贵的芯片，这对本就没有多少经费来源的团队来说难以承受。“我们不能走堆砌算力的一般路线，必须用更聪明的算法来实现目标。”王耀君告诉记者，团队创新性地采用了MOE架构（混合专家模型），结合模型压缩与剪枝算法，在有限条件下优化训练效率，显著降低大模型训练和推理的算力成本。

历经持续攻关，2023年12月，神农大模型1.0版正式发布，可实现农业知识问答、农业文本语义理解、文本摘要生成、农业生产决策推理等功能。2024年7月推出的2.0版本，新增图像、声音等多模态识别能力。2025年10月，神农大模型升级至3.0版本，该版本采用“轻量化+多智能体”架构，在将算力消耗降低一半的同时，同步推出36个针对具体农事问题的智能体，提供场景化种植决策，显著降低应用门槛。

记者了解到，截至目前，神农大模型已构建覆盖90%农业学科、80%农业场景的专属知识体系，核心知识库包含1000万条农业知识图谱、2000万张标注图片及5000万条生产数据，数据总量达3PB（千万亿字节）。

应用：

从“智慧管家”到“育种能手”