近日，中国科学院合肥物质科学研究院智能所谢成军与张洁团队联合安徽省农科院农业经济与信息研究所董伟团队，

　　据了解，我国严重危害农作物的病虫害种类有100多种农业，每年因病虫害导致粮食损失可达1400万吨。

　　此款大模型面向农业植保应用场景，是通用人工智能与农业深度融合的科技创新应用成果。提升了现有病虫害智能识别能力，在田间一类病虫害的检测识别精度基本达到了90%以上，在固定设备下近400类害虫的检测识别精度基本达到85%以上，相对于传统目标检测小模型精度约提升11%以上；具有智能问答功能，

　　通过一张田间照片，大模型经过分析可以得出具体病虫害，并提醒用户进行防治

　　；实现了智能预测功能，可以对病虫害发生趋势、发生面积与发生程度进行预测和预警；还具备智能分析、智能生成功能，不仅可以满足植保监管部门或植保企业数据库的调数、数据分析与数据可视化需求，甚至还能生成报表、生成摘要等。（安徽日报记者 鹿嘉惠）