在哈尔滨工业大学分会场举办的农业大数据与大模型论坛上，哈工大人工智能研究院院长刘劼教授正式发布了“天工开悟”农业大模型2.0版本。这款国内首个通过中央网信办备案的农业领域大模型，通过多源知识整合与生成式AI技术，为农业生产提供了覆盖全周期的智能化解决方案。
据研发团队介绍，新版本在三大核心模块上实现突破性升级。决策大模型作为新增功能，通过整合农情数据与环境参数进行深度推理，能够为农户提供从种植规划到灾害预警的全链条决策支持。该模型凭借创新性技术架构，已斩获2024年英国国际发明展钻石奖。在问答能力方面，系统集成了深度思考引擎与主动学习框架，支持复杂表格解析和农场系统对接，用户上传作物生长数据后，可实时获取包含病虫害防治、品种推荐等场景的智能诊断报告。
生长预测模块的创新尤为显著。研发团队构建的基因-表型关联预测模型，突破了传统生长模型的泛化瓶颈，实现从作物基因特征到表型性状的精准推演。新增的多模态输入功能覆盖玉米、小麦等12种主粮作物，结合气象、土壤等30余类环境参数，可将预测周期延长至整个生长季。更值得关注的是，基于可控扩散模型的3D作物生长仿真技术，首次实现了从数值预测到可视化动态推演的跨越，农户可通过交互界面直观观察作物在不同环境下的生长态势。
决策大模型的规程生成功能开创了农业AI应用新范式。系统通过融合农学专家经验与机器学习预测，可自动生成包含施肥时间、灌溉量等参数的个性化农事方案，并通过移动端实时推送作业提醒。这种"数据+经验"的双驱动模式，有效解决了传统农业技术推广的地域差异问题。目前，该模型已在东北黑土地保护、黄淮海小麦种植等区域开展示范应用，帮助农户平均提升产量12%，降低农药使用量23%。
技术层面，研发团队构建的农业知识图谱包含超过200万条实体关系，覆盖作物生理、农艺操作等8大领域。通过将结构化知识库与生成式AI深度耦合，系统在病虫害诊断等场景的准确率提升至91%。特别设计的跨模态学习框架，使模型能够同时处理文本指令、图像数据和传感器信号，这种多模态交互能力为智慧农场建设提供了关键技术支撑。
