在哈爾濱工業大學分會場舉辦的農業大數據與大模型論壇上，哈工大人工智能研究院院長劉劼教授正式發布了“天工開悟”農業大模型2.0版本。這款國內首個通過中央網信辦備案的農業領域大模型，通過多源知識整合與生成式AI技術，為農業生產提供了覆蓋全周期的智能化解決方案。
據研發團隊介紹，新版本在三大核心模塊上實現突破性升級。決策大模型作為新增功能，通過整合農情數據與環境參數進行深度推理，能夠為農戶提供從種植規劃到災害預警的全鏈條決策支持。該模型憑借創新性技術架構，已斬獲2024年英國國際發明展鉆石獎。在問答能力方面，系統集成了深度思考引擎與主動學習框架，支持復雜表格解析和農場系統對接，用戶上傳作物生長數據后，可實時獲取包含病蟲害防治、品種推薦等場景的智能診斷報告。
生長預測模塊的創新尤為顯著。研發團隊構建的基因-表型關聯預測模型，突破了傳統生長模型的泛化瓶頸，實現從作物基因特征到表型性狀的精準推演。新增的多模態輸入功能覆蓋玉米、小麥等12種主糧作物，結合氣象、土壤等30余類環境參數，可將預測周期延長至整個生長季。更值得關注的是，基于可控擴散模型的3D作物生長仿真技術，首次實現了從數值預測到可視化動態推演的跨越，農戶可通過交互界面直觀觀察作物在不同環境下的生長態勢。
決策大模型的規程生成功能開創了農業AI應用新范式。系統通過融合農學專家經驗與機器學習預測，可自動生成包含施肥時間、灌溉量等參數的個性化農事方案，并通過移動端實時推送作業提醒。這種"數據+經驗"的雙驅動模式，有效解決了傳統農業技術推廣的地域差異問題。目前，該模型已在東北黑土地保護、黃淮海小麥種植等區域開展示范應用，幫助農戶平均提升產量12%，降低農藥使用量23%。
技術層面，研發團隊構建的農業知識圖譜包含超過200萬條實體關系，覆蓋作物生理、農藝操作等8大領域。通過將結構化知識庫與生成式AI深度耦合，系統在病蟲害診斷等場景的準確率提升至91%。特別設計的跨模態學習框架，使模型能夠同時處理文本指令、圖像數據和傳感器信號，這種多模態交互能力為智慧農場建設提供了關鍵技術支撐。
