设施农业智能化新引擎:AutoML让复杂农业算法唾手可得

（于景鑫 北京市农林科学院智能装备技术研究中心）近年来,人工智能技术蓬勃发展,大模型呈现出肆意生长之势,为各行各业带来新机遇。AutoML作为新一代自动化机器学习技术,承载着颠覆传统、引领变革的使命,正逐渐成为现代农业的"新宠"。本文将深入剖析AutoML的前沿理论和关键技术,并探索其在设施农业领域的应用实践,为我国农业现代化注入新动力。

一、设施农业的智能化之路:从信息孤岛到数字管家 

设施农业是现代农业的重要组成部分,以人工模拟作物生长环境为手段,实现反季节栽培、周年化生产,在保障农产品供给、促进农民增收、推进农业现代化等方面发挥着关键作用。然而,目前我国设施农业仍处于信息化智能化的初级阶段,面临生产效率瓶颈和数字化转型压力。生产过程中各环节数据分散,缺乏有效集成;生产管理仍以经验为主,科学决策水平不高;人工成本持续攀升,综合效益有待提升。亟需人工智能技术赋能,实现设施农业生产全流程的自动感知、智能分析、科学决策与精准执行。

农业人工智能近年来取得长足进展,在环境监测、长势评估、产量预测、水肥管理等方面展现出诱人的应用前景。然而,受限于农业场景的复杂性和特殊性,目前农业AI模型多为针对特定问题的定制化算法,普适性与泛化能力不足。同时,从数据处理到模型开发、训练、调优、部署,对农业从业者的技术门槛要求高,使得先进的人工智能成果难以快速转化应用。亟需一种新的技术范式,既能够简化机器学习应用流程,又能够充分利用领域知识和先验信息,让算法唾手可得,让智能决策更加贴近农业生产实际。AutoML应运而生,为破解农业人工智能"最后一公里"提供了新思路。

二、AutoML:机器学习应用的"神奇口袋"
AutoML即Automated Machine Learning,是一种全新的机器学习应用范式,旨在最大限度地实现机器学习建模过程的自动化,从而降低应用门槛,提高建模和决策效率。与传统机器学习相比,AutoML呈现三大