就在一个多月前，省农科院发布“舜耕·粮安”农业遥感大模型。省农科院党委书记梁金光介绍，该模型基于20年来积累的2000万份人工样本的海量数据，覆盖山东全域全地貌、全物候周期，构建起“耕地智能提取—肥力墒情预测—作物精准识别—长势动态监测—病虫草害预警—作物智能估产”全链条智能监测体系，精度高达95%，效率提升超100%。

　　在中游加工环节，大模型也能有效提升产品附加值与标准化水平。在烟台莱山区，由浪潮云洲旗下数农云（山东）信息科技有限公司联合中国农业大学计算中心、烟台葡乡农业开发有限公司共同打造的“莱山葡萄种植和酿造大模型”，一方面在种植端自动生成气候适应性调控方案，实现水肥精准配施、病虫害智能预警与防治，葡萄产量与品质同步提升；另一方面在酿造端用AI模拟发酵、陈酿全过程，动态优化关键参数，完成原料分级、发酵控制和酒体风味数字化建模。以此，让每一批葡萄酒的口感更稳定、品质更可控。

　　当然，让人工智能与广袤乡村实现更深层次的双向赋能，还有很长的路要走——

　　一套AI系统，传感终端、边缘计算、决策模型全算上，初始投入比较大。普通农户能不能用得起、用得好？

　　农业生产周期长、环境复杂、区域差异大，怎样才能收集利用一批高质量农业数据，推动AI模型迭代？

　　下沉到村、懂技术懂农业的青年人才较为短缺，农业人工智能技术人才怎样引育？