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【一线讲述】
讲述人:中国农业大学信息与电气工程学院教授 李道亮
6月15日,当“范蠡大模型1.0”发布时,我告诉身边的同事们,水产养殖的“加速器”来了。
我国是世界第一水产养殖大国,养殖产量约占世界的60%以上,但是我国并不是水产养殖强国。我曾经去挪威参观莱瑞循环水养殖系统,其养殖密度大于85千克每立方米。而在我国,这一数字在25至45千克每立方米之间。分析差距,原因就在智能化上。
我国水产养殖在智能化路上面临着多重挑战。一是我国水产养殖品种繁多,鱼、虾、蟹、贝等水产品的养殖模式各异,建立完整养殖品种的生产模型难度极大。二是劳动力老龄化问题凸显,从业者平均年龄约为55岁,年轻一代养殖经验不足,也少有人愿意从事传统的养殖生产。
因此,在水产养殖行业,大模型大有用武之地。大模型可以利用深度学习和数据驱动的方法,分析海量的养殖数据,揭示其中的规律和关联性。我带着团队40多名老师和200多名研究生对鱼、虾、蟹等27个我国产量最大的水产养殖品种的大量文本数据和影像进行了收集,形成了大规模渔业专业知识语料库,通过Transformer深度学习架构,借助预训练和微调、参数共享与注意力机制、提示工程等技术,实现渔业多模态数据采集、清洗、萃取和整合等,不仅实现丰富的渔业养殖知识生成,还包括水、饵、病、管等多方面多元化的预测、分析和决策。“范蠡大模型”将为渔业养殖工人、管理经营者和政府决策部门提供更精准、更全面的人工智能支持,为渔业管理提供更科学的依据。
目前,这套系统已经在山东、浙江、广东、重庆等地的鱼菜共生AI工厂、智能养鱼工船和智能围网养殖场景中投入使用。
人工智能在智慧渔业中的应用是长期的,“范蠡大模型”也还有很长的路要走。未来,必须充分发挥通信、科研、水产养殖企业、养殖户等各种不同领域的优势力量,以产学研用协同推进大模型的开发与应用,人工智能才能真正落地,中国的水产养殖才能不断加速。
(光明日报记者陈鹏 通讯员刘铮采访整理)
《光明日报》(2024年08月05日 07版)