大语言模型在农业领域的应用正逐步从理论研究走向实际落地,为农业生产带来智能化变革。本章研报从数据获取与预处理、训练架构与硬件需求、推理部署优化、模型全生命周期管理等方面,系统性地阐述了如何构建“从数据到模型再到服务”的完整链路。其中,多模态大模型的概念与应用实践是核心内容,通过融合图像、文本、时序与传感器数据,实现对农业场景的全面感知与智能决策。研报还探讨了大模型在作物识别与田块分割、病虫害识别与监测、产量预测与估产、精准农业与农场管理、农业机器人导航与作业、智能育种与基因组预测、农业气象与作物生长建模、知识问答与决策支持等典型场景中的应用,并分析了其技术实现、效果评估、商业模式和技术壁垒。最后,研报展望了农业智能化平台与大模型集成的未来发展方向,强调数据标准化、行业规范、用户反馈机制和持续学习的重要性,以推动农业智能化平台的规模化推广和应用。