7月11日至12日，在第九届智慧农业创新发展国际研讨会期间，中国农业大学王耀君团队连续发布两项农业人工智能重大成果——神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0。神农大模型4.0是神农系列的最新迭代版本，聚焦农业AI“感知—认知—推理”底座，在数据覆盖、病虫害识别、基因组分析及服务能力等方面实现全面升级，推动农业人工智能向“看得更准、懂得更多”迈进。王耀君介绍，神农大模型自2023年发布1.0版本以来，已实现从农业知识问答到多模态分析、从学科覆盖到本地化部署的多次跨越。1.0版本实现农业专业知识精准查询与智能问答；2024年，2.0版本拓展多模态能力，整合文本、图像等多源数据进行分析与决策；2025年，3.0版本打破农业学科壁垒，覆盖约九成农业学科和八成农业场景，并支持断网本地运行，保障数据安全；此次发布的4.0版本则进一步提升感知、基因组与服务能力，强化对复杂农业问题的认知推理能力。在核心能力升级方面，神农4.0新增25种热带作物的表型与水肥数据，进一步丰富了热带与南繁场景的高质量数据底座。作物病虫害识别能力由上一代的615种扩展至1016种，识别准确率达93%以上，覆盖作物谱系和病害类型更加广泛，为田间诊断与植保决策提供更可靠支撑。团队还构建了面向农业作物基因组学的生成能力，为育种、性状解析与基因组设计提供新的分析与生成工具。在服务与交互层面，神农4.0同步开放API与MCP服务，第三方系统与智能体可通过标准化接口调用其识别、问答与推理能力。语音交互方面，团队推出神农AgriTalk，集成多方言模块，支持10种方言的识别与生成，让基层农户与一线技术员能以更自然的方式使用农业AI，降低农业AI的使用门槛。面向复杂任务与长程任务场景，团队对交互界面进行改版，推出深度研究版神农Pro，支持长链思考、多步复杂农业问题求解以及面向工作流的智能体能力。同步发布的神农·农业世界模型1.0，则是全球首个动作条件化并在设施与大田双域验证的农业世界模型。王耀君解释说，以往的大多数农业AI，主要擅长识别和专业知识库，可从图像中准确判别病害种类、统计果实数量，或是对农业问题给出专业解答和短程推理。“但二者本质上仍停留在描述世界，而非理解世界如何运转。”王耀君说，比如在特定地块的具体条件下改变农艺措施，系统将如何响应，二者均无法回答。神农·农业世界模型是在机器内部构建一个具备因果结构、可推演的农业世界，相当于为农田建立一块会生长、会响应的数字孪生试验田，无需实地试错，即可开展反事实推演。王耀君举了个例子，提前三天灌溉并将棚温调高两度，作物状态将如何逐步演化，产量与风险将随之如何变化，都能在神农·农业世界模型中找到答案。据介绍，该模型已在番茄、生菜、黄瓜三种设施作物上跑通，在吉林省38个县开展了以干旱为切入的动作条件化验证，结果表明模型能够有效推演旱情情景下不同管理方案的产量响应。神农·农业世界模型1.0同步开源，开放代码、评测基准与数据契约；配套的领域白皮书由中国农业大学牵头编制，相关发明专利已提交申请。7月11日至12日，在第九届智慧农业创新发展国际研讨会期间，中国农业大学王耀君团队连续发布两项农业人工智能重大成果——神农大模型4.0与神农·农业世界模型1.0。神农大模型4.0是神农系列的最新迭代版本，聚焦农业AI“感知—认知—推理”底座，在数据覆盖、病虫害识别、基因组分析及服务能力等方面实现全面升级，推动农业人工智能向“看得更准、懂得更多”迈进。王耀君介绍，神农大模型自2023年发布1.0版本以来，已实现从农业知识问答到多模态分析、从学科覆盖到本地化部署的多次跨越。1.0版本实现农业专业知识精准查询与智能问答；2024年，2.0版本拓展多模态能力，整合文本、图像等多源数据进行分析与决策；2025年，3.0版本打破农业学科壁垒，覆盖约九成农业学科和八成农业场景，并支持断网本地运行，保障数据安全；此次发布的4.0版本则进一步提升感知、基因组与服务能力，强化对复杂农业问题的认知推理能力。在核心能力升级方面，神农4.0新增25种热带作物的表型与水肥数据，进一步丰富了热带与南繁场景的高质量数据底座。作物病虫害识别能力由上一代的615种扩展至1016种，识别准确率达93%以上，覆盖作物谱系和病害类型更加广泛，为田间诊断与植保决策提供更可靠支撑。团队还构建了面向农业作物基因组学的生成能力，为育种、性状解析与基因组设计提供新的分析与生成工具。在服务与交互层面，神农4.0同步开放API与MCP服务，第三方系统与智能体可通过标准化接口调用其识别、问答与推理能力。语音交互方面，团队推出神农AgriTalk，集成多方言模块，支持10种方言的识别与生成，让基层农户与一线技术员能以更自然的方式使用农业AI，降低农业AI的使用门槛。面向复杂任务与长程任务场景，团队对交互界面进行改版，推出深度研究版神农Pro，支持长链思考、多步复杂农业问题求解以及面向工作流的智能体能力。同步发布的神农·农业世界模型1.0，则是全球首个动作条件化并在设施与大田双域验证的农业世界模型。王耀君解释说，以往的大多数农业AI，主要擅长识别和专业知识库，可从图像中准确判别病害种类、统计果实数量，或是对农业问题给出专业解答和短程推理。“但二者本质上仍停留在描述世界，而非理解世界如何运转。”王耀君说，比如在特定地块的具体条件下改变农艺措施，系统将如何响应，二者均无法回答。神农·农业世界模型是在机器内部构建一个具备因果结构、可推演的农业世界，相当于为农田建立一块会生长、会响应的数字孪生试验田，无需实地试错，即可开展反事实推演。王耀君举了个例子，提前三天灌溉并将棚温调高两度，作物状态将如何逐步演化，产量与风险将随之如何变化，都能在神农·农业世界模型中找到答案。据介绍，该模型已在番茄、生菜、黄瓜三种设施作物上跑通，在吉林省38个县开展了以干旱为切入的动作条件化验证，结果表明模型能够有效推演旱情情景下不同管理方案的产量响应。神农·农业世界模型1.0同步开源，开放代码、评测基准与数据契约；配套的领域白皮书由中国农业大学牵头编制，相关发明专利已提交申请。
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